Qwen3-Omni-30B-A3B calculateur TPS

Ouvrir les poids Alibaba 35.3B paramètres September 2025

Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une demande unique, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..

Calculé pour ce modèle

132 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

RTX A4500

20 GB · IQ4_XS · 105 tok/s

Carte la plus rapide

B200

533 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Qwen3-Omni-30B-A3B?

Définir les entrées, lire la réponse

Longueur de contexte jetons

Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..

Qualité minimale

Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..

Recherche de cartes

Mémoire de carte

Montrez aussi les cartes qui ne peuvent pas le faire.

132 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
533 tok/s 320–853 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	36.4 GB	Q8_0	Confortable
533 tok/s 320–853 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	36.4 GB	Q8_0	Confortable
426 tok/s 255–681 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	36.4 GB	Q8_0	Confortable
426 tok/s 255–681 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	36.4 GB	Q8_0	Confortable
341 tok/s 204–545 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	36.4 GB	Q8_0	Confortable
326 tok/s 196–522 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	36.4 GB	Q8_0	Confortable
326 tok/s 196–522 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	36.4 GB	Q8_0	Confortable
312 tok/s 187–499 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	36.4 GB	Q8_0	Confortable
277 tok/s 166–443 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	36.4 GB	Q8_0	Confortable
277 tok/s 166–443 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	36.4 GB	Q8_0	Confortable
277 tok/s 166–443 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	36.4 GB	Q8_0	Confortable
263 tok/s 158–420 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	36.4 GB	Q8_0	Confortable
224 tok/s 134–358 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	36.4 GB	Q8_0	Confortable
224 tok/s 134–358 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	36.4 GB	Q8_0	Confortable
224 tok/s 134–358 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	36.4 GB	Q8_0	Confortable
224 tok/s 134–358 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	36.4 GB	Q8_0	Confortable
224 tok/s 134–358 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	36.4 GB	Q8_0	Confortable
206 tok/s 124–330 · faible confiance	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	20.0 GB	Q4_K_M	À l'étroit
188 tok/s 113–300 · faible confiance	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	20.0 GB	Q4_K_M	À l'étroit
181 tok/s 109–290 · faible confiance	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	28.2 GB	Q6_K	À l'étroit
181 tok/s 109–290 · faible confiance	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	28.2 GB	Q6_K	À l'étroit
173 tok/s 104–277 · faible confiance	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	28.2 GB	Q6_K	À l'étroit
173 tok/s 104–277 · faible confiance	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	28.2 GB	Q6_K	À l'étroit
171 tok/s 102–273 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	36.4 GB	Q8_0	Confortable
171 tok/s 102–273 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	36.4 GB	Q8_0	Confortable

Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation: Alibaba
Type d'organisation: Industry
Pays: China
Publié: 22 September 2025
Auteurs: Jin Xu, Zhifang Guo, Hangrui Hu, Yunfei Chu, Xiong Wang, Jinzheng He, Yuxuan Wang, Xian Shi, Ting He, Xinfa Zhu, Yuanjun Lv, Yongqi Wang, Dake Guo, He Wang, Linhan Ma, Pei Zhang, Xinyu Zhang, Hongkun Hao, Zishan Guo, Baosong Yang, Bin Zhang, Ziyang Ma, Xipin Wei, Shuai Bai, Keqin Chen, Xuejing Liu, Peng Wang, Mingkun Yang, Dayiheng Liu, Xingzhang Ren, Bo Zheng, Rui Men, Fan Zhou, Bowen Yu, Jianxin…

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine: Multimodal, Language, Vision, Speech, Video
Tâche: Language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Image captioning, Video description, Speech recognition (ASR), Speech synthesis, Speech-to-text, Text-to-speech (TTS)

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres: 35.3B
Données d'entraînement: 2,000,000,000,000 tokens

Calcul de formation

L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.

Calcul de formation: 3.6 × 10²² FLOP
Comment cela a été établi: Operation counting

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids: Open — downloadable
Accès au modèle: Open weights (unrestricted)
Code d'entraînement: Unreleased
Hugging Face: Qwen

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Pourquoi c'est suivi: SOTA improvement
Confiance d'enregistrement: Confident

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence: Qwen3-Omni Technical Report
Dernière mise à jour: 18 December 2025

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Qwen3-Omni-30B-A3B

Classé par tokens par seconde estimés, la carte la plus récente en premier lorsque les vitesses se rejoignent. Étant donné que la génération est limitée par la bande passante de la mémoire, cet ordre suit la bande passante plutôt que tout indice de jeu..

Les plus petits GPU qui fonctionnent encore Qwen3-Omni-30B-A3B

Le chemin le moins cher, par capacité de mémoire. Un ajustement serré exécute le modèle mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue..

Ce que les chiffres signifient

Ce qu'il faut pour exécuter ce modèle

Carte minimale

RTX A4500

Mémoire requise

17.9 GB

Le plus rapide

533 tok/s

Qwen3-Omni-30B-A3B atteint un nombre de paramètres de 35.3B. Cela se situe dans la gamme qu'une carte de bureau sérieuse peut gérer une fois les poids compressés. Le nombre de cartes que nous suivons qui peuvent l'exécuter : 132.

La plus petite carte qui le contient est RTX A4500, avec une capacité de mémoire de 20 GB, le faisant fonctionner à une compression de IQ4_XS et produisant environ 105 tokens par seconde

Haut de gamme est B200, générant à peu près 533 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

D'où cela vient-il

Qwen3-Omni-30B-A3B a été publié par Alibaba, dans le pays enregistré comme China, durant September 2025. L'organisation de publication est catégorisée comme industry.

Il fonctionne dans le domaine de Multimodal, Language, Vision, Speech, Video, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Image captioning, Video description, Speech recognition (ASR), Speech synthesis, Speech-to-text, Text-to-speech (TTS).

Les poids étant ouverts, c'est ce qui place cette page dans le calculateur plutôt que seulement dans le catalogue : c'est un modèle que vous pouvez réellement tenir. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation Qwen.

Comprendre les vitesses

Au milieu de la gamme, toutes les cartes capables de l'exécuter se situent à 104.0 tokens par seconde. Produire du texte plus vite que la plupart des gens ne le lisent. 132 d'eux

C'est un modèle mélange d'experts, qui achemine chaque jeton à travers seulement une partie de lui-même. Il génère donc beaucoup plus rapidement que sa taille totale ne le suggère — tout en nécessitant chaque paramètre résident dans la mémoire, il est donc rapide sans être bon marché à maintenir.

La mémoire ici est estimée à partir de la taille plutôt que calculée à partir de l'architecture, qui n'est pas enregistrée pour ce modèle — les chiffres sont indicatifs plutôt qu'exacts.

Comment il a été entraîné

L'entraînement a consommé environ 3.6 × 10²² FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.

L'ensemble d'entraînement a duré environ 2,000,000,000,000 jetons de texte

Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : sOTA improvement.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Qwen3-Omni-30B-A3B

Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte pour laquelle nous avons des spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..

01

Lisez d'abord le chiffre de mémoire

Commencez par ce dont il a réellement besoin, c'est-à-dire l'exigence de Qwen3-Omni-30B-A3B, ayant besoin d'environ 17.9 GB à une compression de IQ4_XS. Cette figure, pas la performance principale d'une carte, est ce qui décide si elle fonctionne.
02

Faites correspondre le contexte à votre utilisation réelle.

Définissez le contexte de ce que vous allez réellement utiliser. Le cache augmente avec la conversation, et c'est la raison habituelle pour laquelle une carte qui semblait convenir cesse de s'adapter. Qwen3-Omni-30B-A3B.
03

Choisissez jusqu'où vous allez le compresser

Chaque carte exécute la copie la moins compressée qu'elle peut contenir., atteignant une compression de IQ4_XS sur la plus petite carte qui convient. Fixer une qualité minimale élimine les cartes qui ne parviennent à l'atteindre qu'en exerçant une pression plus forte que vous ne le souhaiteriez, et maintient la comparaison à un niveau.
04

Classer par débit plutôt que par fiche technique

La commande de vitesse est effectivement un classement par bande passante mémoire, pour Qwen3-Omni-30B-A3B. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire. La carte en tête de liste est B200, à 533 tok/s
05

Regardez la marge de manœuvre, pas seulement le fit.

La colonne d'adéquation sépare les cartes qui y parviennent juste de celles qui ont de la marge, dans le cas de Qwen3-Omni-30B-A3B. Confortable signifie que vous pouvez augmenter le contexte plus tard. Cette différence compte plus que quelques tokens par seconde, donc achetez pour confortable si vous vous attendez à cela.
06

Voir ce que cette carte exécute d'autre.

Chaque nom de carte renvoie à sa propre page, qui effectue le même calcul dans l'ensemble du catalogue de modèles. Une carte est généralement achetée pour plus d'un modèle, il est donc utile de jeter un œil avant d'acheter pour Qwen3-Omni-30B-A3B.

Réponses

Qwen3-Omni-30B-A3B — questions courantes

Qwen3-Omni-30B-A3B— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Une carte plus grande contient une copie plus précise. Le nombre de niveaux de compression utilisés sur les cartes qui l'exécutent : 5. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

Qwen3-Omni-30B-A3B— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Chaque chiffre est dérivé de la bande passante de la mémoire et de la taille du modèle, non vérifié par des tests, c'est pourquoi chacun est publié sous forme d'une plage plutôt que d'un nombre unique. Un exemple : 320–853 tok/s sur B200. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.

Qwen3-Omni-30B-A3B— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est RTX A4500, avec une capacité de mémoire de 20 GB. Il exécute le modèle à une compression de IQ4_XS environ 17.9 GB, et produit environ 105 tous les GPU capables de l'exécuter en total 132.

Qwen3-Omni-30B-A3B— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 533 tokens par seconde; le plus lent qui fonctionne encore gère considérablement moins. La vitesse de lecture est d'environ dix tokens par seconde, et le nombre de cartes qui réussissent cela : 132.

Qwen3-Omni-30B-A3B— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 17.9 GB à une compression de IQ4_XS, laquelle est la plus petite carte qui l'exécute. Moins de compression nécessite plus : les chiffres dans la colonne mémoire ci-dessus sont recalculés pour chaque carte, car chacune détient la version la moins compressée qu'elle peut.

Qwen3-Omni-30B-A3B— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 24 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 5090 D V2, tenue 24 GB, l'exécute à une compression de Q4_K_M, environ 20.0 GO et générant à peu près 206 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

Qwen3-Omni-30B-A3B— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

Qwen3-Omni-30B-A3B— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 35.3B. Audio Encoder AuT 650M Vision Encoder SigLIP2-So400M 540M Thinker MoE Transformer 30B-A3B Talker MoE Transformer 3B-A0.3B MTP Dense Transformer 80M Code2wav ConvNet 200M. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

Qwen3-Omni-30B-A3B— qui l'a créé ?

Il a été publié par Alibaba, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry.

Qwen3-Omni-30B-A3B— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans September 2025.

Qwen3-Omni-30B-A3B— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Multimodal, Language, Vision, Speech, Video, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Image captioning, Video description, Speech recognition (ASR), Speech synthesis, Speech-to-text, Text-to-speech (TTS). Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.

Qwen3-Omni-30B-A3B— où puis-je le télécharger ?

Ses poids sont publiés sur Hugging Face, sous l'organisation Qwen. Nous n'hébergeons pas de fichiers de modèle — ce site calcule le matériel nécessaire pour les faire fonctionner.

Qwen3-Omni-30B-A3B— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 3.6 × 10²² FLOP. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.

Qwen3-Omni-30B-A3B— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Il peut être réparti entre la carte et la mémoire système, mais cela génère de manière douloureuse lentement. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 5.6 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Qwen3-Omni-30B-A3B— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

Une seconde carte double à peu près la mémoire disponible mais pas le taux de génération. Le nombre déjà capable de le faire seul : 132. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 18 December 2025

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Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.

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