Qwen3-Coder-Next calculadora TPS

Abre pesos Alibaba 80B parámetros February 2026

Cada tarjeta a continuación se evalúa en función de este modelo en la longitud de contexto y calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de la tarjeta y el tamaño del modelo una vez comprimido..

Calculado para este modelo

61 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

A100 PCIe 40 GB

40 GB · Q3_K_M · 124 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

235 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Qwen3-Coder-Next?

Establecer las entradas, leer la respuesta

Longitud del contexto tokens

Una conversación más larga necesita más VRAM, lo que puede expulsar este modelo de tarjetas más pequeñas..

Calidad mínima

Oculta tarjetas que solo se ajustarían al modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..

Buscar tarjetas

Memoria de la tarjeta

También muestra tarjetas que no pueden ejecutarlo.

61 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
235 tok/s 141–376 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	80.7 GB	Q8_0	Cómodo
235 tok/s 141–376 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	80.7 GB	Q8_0	Cómodo
188 tok/s 113–301 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	80.7 GB	Q8_0	Cómodo
188 tok/s 113–301 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	80.7 GB	Q8_0	Cómodo
150 tok/s 90–240 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	80.7 GB	Q8_0	Cómodo
144 tok/s 86–230 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	80.7 GB	Q8_0	Cómodo
144 tok/s 86–230 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	80.7 GB	Q8_0	Cómodo
144 tok/s 86–230 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	62.0 GB	Q6_K	Ajustado
144 tok/s 86–230 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	62.0 GB	Q6_K	Ajustado
138 tok/s 83–220 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	80.7 GB	Q8_0	Cómodo
135 tok/s 81–216 · baja confianza	GRID A100B NVIDIA	48 GB	1,870 GB/s	May 2020	38.8 GB	IQ4_XS	Ajustado
124 tok/s 74–198 · baja confianza	A100 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Jun 2020	34.1 GB	Q3_K_M	Ajustado
124 tok/s 74–198 · baja confianza	A100 SXM4 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	May 2020	34.1 GB	Q3_K_M	Ajustado
124 tok/s 74–198 · baja confianza	A800 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Nov 2022	34.1 GB	Q3_K_M	Ajustado
122 tok/s 73–195 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	80.7 GB	Q8_0	Cómodo
122 tok/s 73–195 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	80.7 GB	Q8_0	Cómodo
122 tok/s 73–195 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	80.7 GB	Q8_0	Cómodo
116 tok/s 70–185 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	80.7 GB	Q8_0	Ajustado
106 tok/s 64–170 · baja confianza	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	52.7 GB	Q5_K_M	Ajustado
98.8 tok/s 59–158 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	80.7 GB	Q8_0	Ajustado
98.8 tok/s 59–158 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	80.7 GB	Q8_0	Ajustado
98.8 tok/s 59–158 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	80.7 GB	Q8_0	Ajustado
96.8 tok/s 58–155 · baja confianza	RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA	48 GB	1,340 GB/s	Mar 2025	38.8 GB	IQ4_XS	Ajustado
87.2 tok/s 52–139 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	62.0 GB	Q6_K	Ajustado
87.2 tok/s 52–139 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	62.0 GB	Q6_K	Ajustado

Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..

En registro

especificación completa

Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..

Origen

Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.

Organización: Alibaba
Tipo de Organización: Industry
País: China
Publicado: 2 February 2026

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

Dominio: Language
Tarea: Language modeling/generation, Coding
Modelo base: Qwen3-Next-80B-A3B

Tamaño

Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.

parámetros: 80B
Datos de entrenamiento: tokens

Disponibilidad

Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.

Pesos: Open — downloadable
Acceso al modelo: Open weights (unrestricted)
Hugging Face: Qwen

Cómo está clasificado

Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.

Por qué se rastrea: Discretionary
Confianza de registro: Likely

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia: Qwen3-Coder-Next: Pushing Small Hybrid Models on Agentic Coding
Última actualización: 8 April 2026

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Qwen3-Coder-Next

Clasificado por tokens estimados por segundo, la tarjeta más nueva primero donde las velocidades están empatadas. Debido a que la generación está limitada por el ancho de banda de memoria, este orden sigue el ancho de banda en lugar de cualquier referencia de juego..

Las GPUs más pequeñas que aún funcionan Qwen3-Coder-Next

La ruta más barata para entrar, por capacidad de memoria. Un ajuste apretado ejecuta el modelo pero no deja nada de sobra para una conversación más larga..

Qué significan los números

Lo que necesitas para ejecutar esto

Mínima tarjeta

A100 PCIe 40 GB

Memoria necesaria

34.1 GB

Más rápido

235 tok/s

Qwen3-Coder-Next llega a un recuento de parámetros de 80B. Eso lo coloca por encima del hardware de consumo, en el rango donde se compra una tarjeta para este propósito en lugar de ser reutilizada para ello. El número de tarjetas que seguimos que pueden contenerlo: 61.

El hardware mínimo que funciona es A100 PCIe 40 GB, con una capacidad de memoria de 40 GB, ejecutándolo a una compresión de Q3_K_M y produciendo alrededor 124 tokens por segundo

Lo más rápido que calculamos para ello es B200, generando aproximadamente 235 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Acerca de este modelo

Qwen3-Coder-Next fue publicado por Alibaba, en el país registrado como China, durante February 2026. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.

Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Coding.

En lugar de ser entrenado desde cero, se deriva de Qwen3-Next-80B-A3B. Esa es la forma habitual en que se produce un modelo especializado.

Los pesos publicados significan que el modelo se ejecuta en tu máquina en lugar de en la de alguien más, lo que hace que la pregunta sobre hardware a continuación sea respondible. En Hugging Face está publicado bajo la organización Qwen.

Qué tan rápido corre, y por qué

La mitad de las tarjetas que lo sostienen gestionan más de 82.9 tokens por segundo. Produciendo texto más rápido de lo que la mayoría de las personas lo leen. 59 de ellos.

Porque enruta cada token a través de un subconjunto de sus weights, produce texto al ritmo de un modelo mucho más pequeño. El inconveniente es la memory: toda tiene que caber, así que la velocidad es una bonificación en lugar de un descuento en hardware.

La memoria aquí se estima a partir del tamaño en lugar de calcularse a partir de la arquitectura, que no se registra para este modelo — los números son indicativos en lugar de exactos.

Entrenamiento y procedencia

Su criterio de inclusión: discretionary.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Qwen3-Coder-Next

La tabla de arriba ya ha evaluado cada tarjeta para la que tenemos especificaciones en contra de este modelo. Llegar a tu respuesta toma seis pasos..

01

Verifica lo que necesita antes de cualquier otra cosa.

La tabla enumera cada tarjeta capaz de contener Qwen3-Coder-Next, necesitando alrededor 34.1 GB a una compresión de Q3_K_M. Esa cifra, no el rendimiento principal de una CARD, es lo que decide si se ejecuta.
02

Establece la longitud de contexto en la que trabajarás.

Las conversaciones más largas consumen memoria además de lo que los pesos necesitan. Mueve el control deslizante a tu longitud de trabajo real antes de confiar en cualquier fila para Qwen3-Coder-Next.
03

Elige cuán lejos lo comprimirás.

La compresión es lo que hace que un modelo quepa en tarjetas más pequeñas, a costa de cierta precisión., alcanzando una compresión de Q3_K_M en la tarjeta más pequeña que cabe. Establecer una calidad mínima elimina las tarjetas que solo la manejan apretando más de lo que desearías, y mantiene la comparación en un nivel.
04

Compara tokens por segundo, no especificaciones

El ranking por tokens por segundo sigue el ancho de banda de memoria en lugar de los recuentos de núcleos, para Qwen3-Coder-Next. No se ajustará a un pedido de gaming, porque la generación está limitada por el ancho de banda de memoria. La tarjeta que encabeza la lista es B200, en 235 tok/s
05

Verifica el veredicto de ajuste antes de comprar

Tight significa que se carga y funciona sin espacio para aumentar el contexto más tarde, en el caso de Qwen3-Coder-Next. Cómodo significa que puedes aumentar el contexto más adelante. Esa diferencia importa más que unos pocos tokens por segundo, así que compra por cómodo si esperas hacerlo.
06

Abre la tarjeta que has elegido.

Cada nombre de tarjeta enlaza a su propia página, que ejecuta el mismo cálculo en todo el catálogo del modelo. Una tarjeta generalmente se compra para más de un modelo, por lo que vale la pena echar un vistazo antes de comprar para Qwen3-Coder-Next.

Respuestas

Qwen3-Coder-Next — preguntas comunes

Qwen3-Coder-Next— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

Dos tarjetas compran memoria en lugar de velocidad, lo cual solo importa si una tarjeta no puede contenerlo. El número que puede: 61. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

Qwen3-Coder-Next— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa. El número de niveles de compresión utilizados en las tarjetas que la ejecutan: 5. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

Qwen3-Coder-Next— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Estas son estimaciones con barras de error reales, y cualquiera de ellas podría razonablemente situarse en cualquier parte de su rango publicado dependiendo del runtime que utilices. El resultado más rápido aquí: 141–376 tok/s en B200. El mismo modelo y tarjeta varían entre el treinta y el cincuenta por ciento dependiendo del software de inferencia y su versión.

Qwen3-Coder-Next— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es A100 PCIe 40 GB, con una capacidad de memoria de 40 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q3_K_M usando alrededor 34.1 GB, y produce aproximadamente 124 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 61.

Qwen3-Coder-Next— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 235 tokens por segundo; el más lento que aún lo ejecuta consigue considerablemente menos. La velocidad de lectura es de alrededor de diez tokens por segundo, y el número de cards que logran eso: 59.

Qwen3-Coder-Next— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 34.1 GB a una compresión de Q3_K_M, cuál es la tarjeta más pequeña que lo ejecuta. Menos compresión necesita más: las cifras en la columna de memoria anterior se recalculan para cada tarjeta, porque cada una sostiene la versión menos comprimida que puede.

Qwen3-Coder-Next— ¿Es de código abierto?

Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.

Qwen3-Coder-Next— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 80B. Finetune of Qwen3-Next-80B-A3B, which has 80 billion parameters. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.

Qwen3-Coder-Next— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Alibaba, basado en China, una organización categorizada como industry.

Qwen3-Coder-Next— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en February 2026.

Qwen3-Coder-Next— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Coding. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.

Qwen3-Coder-Next— ¿Dónde puedo descargarlo?

Sus pesos están publicados en Hugging Face, bajo la organización Qwen. No alojamos archivos de modelo — este sitio calcula qué hardware se necesita para ejecutarlos.

Qwen3-Coder-Next— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

Se puede dividir entre la tarjeta y la memoria del sistema, pero se genera muy lentamente de esa manera. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 14.6 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 8 April 2026

La otra dirección

¿Mirándolo desde el otro lado?

Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.

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