Qwen3-Coder-30B-A3B TPS-Rechner
Jede Karte unten wird anhand dieses Modells bei der von Ihnen gewählten Kontextlänge und Mindestqualität bewertet. Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite der Karte und der Größe des Modells, sobald es komprimiert ist..
Für dieses Modell berechnet
818 Karten, für die wir Spezifikationen haben
Kleinste Karte, die passt
Xeon Phi 7120P
16 GB · Q3_K_M · 48.4 tok/s
Schnellste Karte
B200
627 tok/s · 180 GB
Welche GPUs können laufen Qwen3-Coder-30B-A3B?
Setze die Eingaben, lies die Antwort
Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..
Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..
241 Karten passen
Berechnung| Braucht | Quantisierung | Passend | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
627
tok/s
376–1,004 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 31.2 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
627
tok/s
376–1,004 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 31.2 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
501
tok/s
301–802 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 31.2 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
501
tok/s
301–802 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 31.2 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
401
tok/s
240–641 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
384
tok/s
230–614 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 31.2 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
384
tok/s
230–614 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 31.2 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
367
tok/s
220–587 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 31.2 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
326
tok/s
195–521 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
326
tok/s
195–521 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
326
tok/s
195–521 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
309
tok/s
185–494 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
264
tok/s
158–422 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
264
tok/s
158–422 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 31.2 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
264
tok/s
158–422 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
264
tok/s
158–422 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
264
tok/s
158–422 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
239
tok/s
143–383 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA | 16 GB | 1,130 GB/s | Nov 2019 | 13.7 GB | Q3_K_M | knapp |
|
213
tok/s
128–341 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
DRIVE A100 PROD NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 24.2 GB | Q6_K | knapp |
|
213
tok/s
128–341 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
GRID A100A NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 24.2 GB | Q6_K | knapp |
|
204
tok/s
122–326 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
GeForce RTX 5090 NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 24.2 GB | Q6_K | knapp |
|
204
tok/s
122–326 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
GeForce RTX 5090 D NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 24.2 GB | Q6_K | knapp |
|
203
tok/s
122–325 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
GeForce RTX 5080 NVIDIA | 16 GB | 960 GB/s | Jan 2025 | 13.7 GB | Q3_K_M | knapp |
|
201
tok/s
120–321 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 31.2 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
201
tok/s
120–321 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 31.2 GB | Q8_0 | Komfortabel |
Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage — ein Gespräch zur Zeit — berechnet aus BANDWIDTH, MODELLGRÖSSE und QUANTISIERUNG. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der INFERENZLAUFZEIT und ihrer Version. Zahlen, die von Hardwareanbietern veröffentlicht wurden, messen viele gleichzeitige Anfragen und sind viel höher..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Alibaba
- Organisationsart
- Industry
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 31 July 2025
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Code generation, Language modeling/generation
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Parameter
- 30B
- Trainingsdaten
- tokens
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Open — downloadable
- Modellzugang
- Open weights (unrestricted)
Die Extreme
Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. Qwen3-Coder-30B-A3B
Sortiert nach geschätzten Tokens pro Sekunde, neueste Karte zuerst, wenn die Geschwindigkeiten gleich sind. Da die Generierung durch die Speichermenge begrenzt ist, folgt diese Reihenfolge der Bandbreite und nicht einem Gaming-Benchmark..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 627 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 627 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 501 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 501 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 401 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 384 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 384 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 367 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 326 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 326 tok/s
Die kleinsten GPUs, die immer noch laufen Qwen3-Coder-30B-A3B
Die günstigste Route herein, nach Speichergröße. Ein enger Fit läuft das Modell, lässt aber nichts für ein längeres Gespräch übrig..
- 01 Ryzen AI Z2 Extreme GPU 16 GB · Braucht 13.7 GB · Q3_K_M · knapp 42.3 tok/s
- 02 Radeon RX 7700 16 GB · Braucht 13.7 GB · Q3_K_M · knapp 103 tok/s
- 03 Arc Pro B50 16 GB · Braucht 13.7 GB · Q3_K_M · knapp 30.8 tok/s
- 04 RTX PRO 2000 Blackwell 16 GB · Braucht 13.7 GB · Q3_K_M · knapp 61.0 tok/s
- 05 Ryzen Z2 Extreme GPU 16 GB · Braucht 13.7 GB · Q3_K_M · knapp 21.1 tok/s
- 06 Radeon RX 9060 XT 16 GB 16 GB · Braucht 13.7 GB · Q3_K_M · knapp 53.2 tok/s
- 07 GeForce RTX 5060 Ti 16 GB 16 GB · Braucht 13.7 GB · Q3_K_M · knapp 94.8 tok/s
- 08 GeForce RTX 5080 Mobile 16 GB · Braucht 13.7 GB · Q3_K_M · knapp 190 tok/s
- 09 Radeon RX 9070 16 GB · Braucht 13.7 GB · Q3_K_M · knapp 106 tok/s
- 10 Radeon RX 9070 XT 16 GB · Braucht 13.7 GB · Q3_K_M · knapp 106 tok/s
Was die Zahlen bedeuten
Die Hardware-Seite
Minimale Karte
Xeon Phi 7120P
Benötigter Speicher
13.7 GB
Schnellste
627 tok/s
Qwen3-Coder-30B-A3B erreicht eine Parameteranzahl von 30B. Das landet im Bereich, den eine ernsthafte Desktop-KARTE bewältigen kann, sobald die GEWICHTE komprimiert sind. Die Anzahl der KARTE, die wir verfolgen, die es ausführen kann: 241.
Am unteren Ende wird es von Xeon Phi 7120P, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 16 GB, es mit einer Kompression von Q3_K_M und produziert etwa 48.4 Token pro Sekunde
Am anderen Ende sitzt B200, generieren ungefähr 627 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.
Über dieses Modell
Qwen3-Coder-30B-A3B wurde veröffentlicht von Alibaba, im Land aufgezeichnet als China, während July 2025. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet code generation, Language modeling/generation.
Das Offen-Wiegen ist es, was diese Seite in den Rechner anstatt nur in den Katalog bringt: es ist ein Modell, das man tatsächlich halten kann.
Wie schnell es läuft und warum
Die Hälfte der CARDS, die es halten, schaffen mehr als 95.1 Token pro Sekunde. 239 von ihnen
Dies ist ein Mischung-von-Experten-Modell, das jedes Token nur durch einen Teil von sich selbst leitet. Es generiert daher viel schneller, als es seine gesamte Größe vermuten lässt — während es dennoch jeden Parameter im MEMORY benötigt, sodass es schnell ist, ohne billig zu sein, um es zu halten.
Der Speicher hier wird basierend auf der Größe geschätzt, anstatt aus der Architektur berechnet zu werden, die für dieses Modell nicht aufgezeichnet ist — die Zahlen sind eher indikativ als genau.
Schritt für Schritt
Wie wählt man eine GPU für Qwen3-Coder-30B-A3B
Die obige Tabelle hat bereits jede Karte, für die wir Spezifikationen haben, mit diesem Modell verglichen. Um zu Ihrer Antwort zu gelangen, sind sechs Schritte erforderlich..
-
01
Beginnen Sie mit der Speicher-Spalte
Beginne mit dem, was es tatsächlich benötigt, nämlich der Anforderung von Qwen3-Coder-30B-A3B, benötigt ungefähr 13.7 GB bei einer Kompression von Q3_K_M. Diese Zahl, nicht die Überschriftleistung einer Karte, entscheidet darüber, ob sie läuft.
-
02
Passen Sie den Kontext an Ihre tatsächliche Verwendung an
Längere Gespräche kosten MEMORY zusätzlich zu dem, was die WEIGHTS benötigen. Bewege den Schieberegler auf deine tatsächliche Arbeitslänge, bevor du einer Zeile vertraust. Qwen3-Coder-30B-A3B.
-
03
Setze eine Qualitätsuntergrenze
Jede Karte läuft die am wenigsten komprimierte Kopie, die sie halten kann., eine Kompression von Q3_K_M auf der kleinsten Karte, die passt. Das Festlegen einer Mindestqualität fallen die Karten weg, die es nur schaffen, indem sie weiter gedrückt werden, als man möchte, und hält den Vergleich auf einem Niveau.
-
04
Nach Durchsatz und nicht nach Spezifikationen sortieren
Das Ranking nach Tokens pro Sekunde folgt der Speicherbandbreite anstelle der Kernanzahl, für Qwen3-Coder-30B-A3B. Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist. Die Karte, die die Liste anführt, ist B200, bei 627 tok/s
-
05
Lies die Spalte "fit" zuletzt
Tight bedeutet, dass es lädt und ohne Spielraum funktioniert, um den Kontext später zu erhöhen, im Fall von Qwen3-Coder-30B-A3B. Komfortabel bedeutet, dass Sie den Kontext später erweitern können. Dieser Unterschied zählt mehr als ein paar Token pro Sekunde, also kaufen Sie für komfortabel, wenn Sie damit rechnen.
-
06
Sieh, was diese Karte noch ausführen kann.
Jede Karten-Seite wiederholt diesen Ablauf für jedes Modell, das wir in unserem Bestand haben, und beantwortet, wofür die Hardware darüber hinaus noch gut ist. Qwen3-Coder-30B-A3B.
Antworten
Qwen3-Coder-30B-A3B — Häufige Fragen
Qwen3-Coder-30B-A3B— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 24 GB?
Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 5090 D V2, halten 24 GB, führt es mit einer Kompression von Q5_K_M, verwenden von etwa 20.7 GB und generieren grob 188 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.
Qwen3-Coder-30B-A3B— Ist es Open-Source?
Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.
Qwen3-Coder-30B-A3B— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 30B. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
Qwen3-Coder-30B-A3B— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Alibaba, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry.
Qwen3-Coder-30B-A3B— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in July 2025.
Qwen3-Coder-30B-A3B— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von code generation, Language modeling/generation. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Qwen3-Coder-30B-A3B— Wo kann ich es herunterladen?
Die Gewichte sind veröffentlicht, obwohl wir keinen Repository-Link dafür haben. Diese Seite berechnet die Hardware-Anforderungen, anstatt Modell-Dateien zu hosten.
Qwen3-Coder-30B-A3B— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?
Es kann zwischen der GPU-Karte und dem Systemspeicher aufgeteilt werden, aber es wird auf diese Weise schmerzhaft langsam erzeugt. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 6.4 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.
Qwen3-Coder-30B-A3B— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?
Eine zweite Karte verdoppelt grob den verfügbaren Speicher, aber nicht die Generationsrate. Die Anzahl, die bereits in der Lage ist, es allein auszuführen: 241. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.
Qwen3-Coder-30B-A3B— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?
Jede Karte wird mit der am wenigsten komprimierten Kopie angezeigt, die sie halten kann. Die Anzahl der verschiedenen Komprimierungsstufen über die Karten, die sie passen: 5. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.
Qwen3-Coder-30B-A3B— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?
Jede Zahl leitet sich von VRAM-Bandbreite und Modellgröße ab, nicht benchmarked, weshalb jede als Bereich und nicht als einzelne Zahl veröffentlicht wird. Ein Beispiel: 376–1,004 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.
Qwen3-Coder-30B-A3B— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist Xeon Phi 7120P, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 16 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q3_K_M verwenden von etwa 13.7 GB, und produziert ungefähr 48.4 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 241.
Qwen3-Coder-30B-A3B— wie schnell ist es auf einer GPU?
Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 627 Tokens pro Sekunde; die langsamste, die es immer noch ausführt, schafft erheblich weniger. Die Lesegeschwindigkeit liegt bei etwa zehn Tokens pro Sekunde, und die Anzahl der Karten, die das bewältigen: 239.
Qwen3-Coder-30B-A3B— Wie viel VRAM benötigt es?
Es benötigt etwa 13.7 GB bei einer Kompression von Q3_K_M, welche das ist, was die kleinste Karte, die es ausführt, verwendet. Weniger Kompression braucht mehr: die Zahlen in der Spalte für den Speicher oben werden für jede Karte neu berechnet, da jede die am wenigsten komprimierte Version, die sie kann, speichert.
Qwen3-Coder-30B-A3B— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 16 GB?
Ja. Die GPU-Karte Tesla V100 SXM2 16 GB, halten 16 GB, führt es mit einer Kompression von Q3_K_M, verwenden von etwa 13.7 GB und generieren grob 239 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.