Qwen3.5-122B-A10B TPS-Rechner

Offene Gewichte Alibaba 122B Parameter February 2026

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

43 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

Radeon Instinct MI200

64 GB · Q3_K_M · 66.6 tok/s

Schnellste Karte

B200

154 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen Qwen3.5-122B-A10B?

Setze die Eingaben, lies die Antwort

Kontextlänge Token

Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..

Minimale Qualität

Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..

Suchkarten

Karten-VRAM

Zeige auch Karten, die es nicht ausführen können.

43 Karten passen

Berechnung

					Braucht	Quantisierung	Passend
154 tok/s 93–247 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	124.1 GB	Q8_0	Komfortabel
154 tok/s 93–247 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	124.1 GB	Q8_0	Komfortabel
150 tok/s 90–239 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	67.3 GB	Q4_K_M	knapp
150 tok/s 90–239 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	67.3 GB	Q4_K_M	knapp
143 tok/s 86–229 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	95.7 GB	Q6_K	Komfortabel
136 tok/s 81–217 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	81.5 GB	Q5_K_M	knapp
123 tok/s 74–197 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	124.1 GB	Q8_0	Komfortabel
123 tok/s 74–197 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	124.1 GB	Q8_0	Komfortabel
116 tok/s 70–186 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	95.7 GB	Q6_K	Komfortabel
116 tok/s 69–185 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	81.5 GB	Q5_K_M	knapp
116 tok/s 69–185 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	81.5 GB	Q5_K_M	knapp
116 tok/s 69–185 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	81.5 GB	Q5_K_M	knapp
105 tok/s 63–168 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	53.1 GB	Q3_K_M	knapp
94.3 tok/s 57–151 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	124.1 GB	Q8_0	knapp
94.3 tok/s 57–151 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	124.1 GB	Q8_0	knapp
90.8 tok/s 55–145 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	67.3 GB	Q4_K_M	knapp
90.8 tok/s 55–145 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	67.3 GB	Q4_K_M	knapp
90.8 tok/s 55–145 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	67.3 GB	Q4_K_M	knapp
90.8 tok/s 55–145 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	67.3 GB	Q4_K_M	knapp
90.8 tok/s 55–145 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	67.3 GB	Q4_K_M	knapp
90.8 tok/s 55–145 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	67.3 GB	Q4_K_M	knapp
90.3 tok/s 54–144 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	124.1 GB	Q8_0	Komfortabel
86.4 tok/s 52–138 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	67.3 GB	Q4_K_M	knapp
86.4 tok/s 52–138 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	67.3 GB	Q4_K_M	knapp
80.1 tok/s 48–128 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	124.1 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: 24 February 2026

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain: Language
Aufgabe: 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: 122B
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 (restricted use)
Hugging Face: Qwen

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Warum es verfolgt wird: Discretionary
Aufzeichnungsgenauigkeit: Likely

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz: Qwen3.5: Towards Native Multimodal Agents
Zuletzt aktualisiert: 8 April 2026

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. Qwen3.5-122B-A10B

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..

Die kleinsten GPUs, die immer noch laufen Qwen3.5-122B-A10B

Die günstigste Route herein, nach Speichergröße. Ein enger Fit läuft das Modell, lässt aber nichts für ein längeres Gespräch übrig..

Was die Zahlen bedeuten

Was es braucht, um dieses Modell auszuführen

Minimale Karte

Radeon Instinct MI200

Benötigter Speicher

53.1 GB

Schnellste

154 tok/s

Qwen3.5-122B-A10B erreicht eine Parameteranzahl von 122B. Das platziert es über Consumer-Hardware, in den Bereich, wo eine Karte für diesen Zweck gekauft wird, anstatt dafür umfunktioniert zu werden. Die Anzahl der Karten, die wir verfolgen, die es halten können: 43.

Die kleinste Karte, die es hält, ist Radeon Instinct MI200, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 64 GB, es mit einer Kompression von Q3_K_M und produziert etwa 66.6 Token pro Sekunde

Die schnellste Berechnung dafür ist B200, generieren ungefähr 154 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Was dieses Modell ist

Qwen3.5-122B-A10B wurde veröffentlicht von Alibaba, im Land aufgezeichnet als China, während February 2026. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation.

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie auf deiner eigenen Hardware unbegrenzt, offline und ohne angehängtes Konto heruntergeladen und ausgeführt werden kann. Es ist unter der Organisation auf Hugging Face veröffentlicht. Qwen.

Was entscheidet die Geschwindigkeit

Die Hälfte der CARDS, die es halten, schaffen mehr als 90.3 Token pro Sekunde. Text schneller produzieren, als die meisten Menschen ihn lesen. 41 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.

Was in den Aufbau geflossen ist

Das Einschlusskriterium: discretionary.

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für Qwen3.5-122B-A10B

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

Die Tabelle listet jede Karte auf, die in der Lage ist, zu halten Qwen3.5-122B-A10B, benötigt ungefähr 53.1 GB bei einer Kompression von Q3_K_M. Kein Maß an Rechenleistung kompensiert eine Karte, die es nicht halten kann.
02

Passen Sie den Kontext an Ihre tatsächliche Verwendung an

Das Gespräch belegt ebenfalls Speicher und wächst, während es fortschreitet. Stellen Sie den Regler auf die Länge ein, die Sie erwarten, denn bei langem CONTEXT kann eine KARTE, die kurze Fragen mühelos verarbeitet, entfernt werden. Qwen3.5-122B-A10B.
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

Vergleiche TOKENS pro Sekunde, nicht Spezifikationen

Nach Geschwindigkeit sortieren, um zu sehen, wie die CARDS eingestuft sind für Qwen3.5-122B-A10B. 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 154 tok/s
05

Überprüfen Sie das Passurteil, bevor Sie kaufen.

Tight bedeutet, dass es lädt und ohne Spielraum funktioniert, um den Kontext später zu erhöhen, im Fall von Qwen3.5-122B-A10B. 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.

Das Folgen einer Karte zu ihrer eigenen Seite zeigt jedes andere Modell, das sie halten kann, was die Frage ist, die folgt, sobald Sie sich festgelegt haben. Qwen3.5-122B-A10B.

Antworten

Qwen3.5-122B-A10B — Häufige Fragen

Qwen3.5-122B-A10B— 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.

Qwen3.5-122B-A10B— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 122B. 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.

Qwen3.5-122B-A10B— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Alibaba, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry.

Qwen3.5-122B-A10B— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in February 2026.

Qwen3.5-122B-A10B— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.

Qwen3.5-122B-A10B— Wo kann ich es herunterladen?

Seine Gewichte sind auf Hugging Face veröffentlicht, unter der Organisation Qwen. Wir hosten keine Modell-Dateien — diese Seite berechnet, welche Hardware benötigt wird, um sie auszuführen.

Qwen3.5-122B-A10B— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?

Teilweise. Schichten, die nicht passen, verbleiben im System-Speicher und laufen mit einem Bruchteil der Geschwindigkeit, sodass ein überwiegend ausgelagerter Modell selten von Nutzen ist. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 24.1 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

Qwen3.5-122B-A10B— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Die Kapazität addiert sich über Karten; der Durchsatz nicht. Die Anzahl der Karten, die es bereits eigenständig halten: 43. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

Qwen3.5-122B-A10B— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?

Eine größere Karte hält eine genauere Kopie. Die Anzahl der verwendeten Komprimierungsstufen über die Karten, die es ausführen: 6. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

Qwen3.5-122B-A10B— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Dies sind Schätzungen mit realen Fehlerbalken, und jede von ihnen könnte vernünftigerweise irgendwo in ihrem veröffentlichten Bereich landen, abhängig davon, welches Runtime Sie verwenden. Das schnellste Ergebnis hier: 93–247 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

Qwen3.5-122B-A10B— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist Radeon Instinct MI200, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 64 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q3_K_M verwenden von etwa 53.1 GB, und produziert ungefähr 66.6 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 43.

Qwen3.5-122B-A10B— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 154 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: 41.

Qwen3.5-122B-A10B— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 53.1 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.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 8 April 2026

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.

Alle KI-Modelle