Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025) TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Alibaba 235B Paraméterek July 2025

Minden kártyát az alábbiak szerint értékelünk e modell alapján a választott kontextus hossza és minimális minőség szerint. A sebesség egy becslés egyetlen kérésre, amelyet a kártya memória sávszélessége és a modell mérete alapján számítunk ki, miután tömörítettük..

Kiszámítva ehhez a MODElhez

17 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

Radeon Instinct MI250

128 GB · Q3_K_M · 69.1 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

143 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Kontekthossz tokenek

Egy hosszabb beszélgetés több memóriaigényt támaszt, ami kiszoríthatja ezt a modellt a kisebb kártyákról..

Minimum minőség

Elrejti azokat a GPU-kártyákat, amelyek csak a modellbe illeszkednének a compressziójuk ezen pont alá..

Kártyák keresése

Kártya memória

Olyan kártyákat is mutasson, amelyek nem tudják futtatni.

17 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
143 tok/s 86–229 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	157.1 GB	Q5_K_M	Szoros
138 tok/s 83–221 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	102.4 GB	Q3_K_M	Szoros
120 tok/s 72–192 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	116.0 GB	IQ4_XS	Szoros
120 tok/s 72–192 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	116.0 GB	IQ4_XS	Szoros
112 tok/s 67–180 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	102.4 GB	Q3_K_M	Szoros
80.1 tok/s 48–128 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	239.1 GB	Q8_0	Szoros
74.3 tok/s 45–119 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	157.1 GB	Q5_K_M	Szoros
74.3 tok/s 45–119 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	157.1 GB	Q5_K_M	Szoros
69.1 tok/s 41–111 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	102.4 GB	Q3_K_M	Szoros
69.1 tok/s 41–111 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	102.4 GB	Q3_K_M	Szoros
68.1 tok/s 41–109 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	184.4 GB	Q6_K	Kényelmes
64.0 tok/s 38–102 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	239.1 GB	Q8_0	Szoros
64.0 tok/s 38–102 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	239.1 GB	Q8_0	Szoros
57.6 tok/s 35–92 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	102.4 GB	Q3_K_M	Szoros
56.4 tok/s 34–90 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	102.4 GB	Q3_K_M	Szoros
7.4 tok/s 4–12 · alacsony bizalom	GB10 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Oct 2025	102.4 GB	Q3_K_M	Szoros
7.4 tok/s 4–12 · alacsony bizalom	Jetson T5000 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Aug 2025	102.4 GB	Q3_K_M	Szoros

A sebességek egyetlen kérésre - egy beszélgetés egy időben - vonatkozó becslések, amelyeket a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítanak ki. A valós áteresztőképesség változik az INFERENCE RUNTIME és annak verziója szerint. A HARDWARE VENDORS által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet: Alibaba
Szervezet típusa: Industry
Ország: China
Közölt: 25 July 2025

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány: Language
Feladat: Language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning, Quantitative reasoning, Code generation, Translation

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Paraméterek: 235B
Képzési adatok: 36,000,000,000,000 tokens
Epochok: 1

Képzés számítás

A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.

Képzés számítás: 4.8 × 10²⁴ FLOP
Hogyan jött létre: Operation counting

Elérhetőség

Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.

Súlyok: Open — downloadable
Modell hozzáférés: Open weights (unrestricted)
Képzés kód: Unreleased
Hugging Face: Qwen

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Valószínűleg 10²³ FLOP felett: Yes
Miért követik nyomon: Discretionary
Nyilvántartási bizalom: Likely

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: Qwen3: Think Deeper, Act Faster
Utoljára frissítve: 12 February 2026

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)

A másodpercenkénti becsült tokenek alapján rangsorolva, a legújabb kártyát először, ahol a sebességek azonosak. Mivel a generálás a MEMÓRIA SZÉLESSÉGÉhez van kötve, ez a sorrend a sávszélességet követi, nem pedig bármilyen játékbeli tesztet..

A legkisebb GPU-k, amik még futnak Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)

A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..

Mit jelentenek a számok

Mi szükséges ehhez a modellhez való futtatáshoz

Minimális kártya

Radeon Instinct MI250

Szükséges memória

102.4 GB

Leggyorsabb

143 tok/s

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025) eléri a paraméterek számát 235B. Ez túl van azon, amit bármelyik egyedi GPU kártya kezelni tud. A futtatása azt jelenti, hogy vagy több kártyára osztja, vagy olyan hardvert bérel, amelyet erre a feladatra terveztek, és minden olyan kártya, amely egyedül képes kezelni, egy adatközponti alkatrész. Az a szám, amely képes rá: 17.

A legkisebb kártya, ami elbírja, az Radeon Instinct MI250, memória kapacitással rendelkezik 128 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 69.1 tokenek másodpercenként

A másik végén ül B200, nagyjából generálás 143 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Honnan jött

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025) ki lett adva által Alibaba, az országban rögzítve mint China, alatt July 2025. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning, Quantitative reasoning, Code generation, Translation.

A súlyok közzétéve vannak, így letölthető és futtatható a saját hardveren határozatlan ideig, offline, felhasználói fiók nélkül. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva Qwen.

A sebességek megértése

A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 69.1 másodpercenkénti tokenek 15 tőlük

Mivel minden egyes tokent az súlyainak egy részhalmazán keresztül irányít, olyan szöveget állít elő, amely egy sokkal kisebb modell sebességén halad. A probléma a MEMORY: mindennek még mindig bele kell férnie, tehát a sebesség inkább bónusz, mint árkedvezmény a HARDWARE-ra.

Itt a memória méret alapján van megbecsülve, nem pedig az architektúrából számítva, amely nincs rögzítve ennél a modellnél — a számok tájékoztató jellegűek, nem pontosak.

Mi került a felépítésébe

A képzés futás körülbelül 4.8 × 10²⁴ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 36,000,000,000,000 szöveg tokenjei

Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: discretionary.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)

A fenti táblázat már értékelte az összes kártyát, amelynek specifikációi elérhetők ennek a modellen. A válaszod megszerzése hat lépést igényel..

01

Olvasd el a MEMORY adatokat először.

A táblázat felsorolja az összes kártyát, amely képes tartani Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025), körülbelül szükséges 102.4 GB a tömörítésnél Q3_K_M. A kapacitás a kapu — egy kártya vagy tartalmazza, vagy nem.
02

Illeszd a kontextust a tényleges használatodhoz.

A beszélgetés is elfoglalja a VRAM-ot, és ahogy halad, nő. Állítsa be a csúszkát a várt hosszúságra, mert hosszú kontextusnál egy kártya, amely könnyen kezeli a rövid kérdéseket, lemaradhat. Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025).
03

Állítsa be a minőségi minimumot

A kvantálási oszlop kártyánként változik, mert egy nagyobb kártya pontosabb másolatot tartalmaz., elérni egy tömörítést a Q3_K_M a legkisebb kártyán, ami elfér. A minimális minőség beállítása eldobja azokat a kártyákat, amelyek csak úgy tudják kezelni, hogy tovább szorítanak, mint amit szeretnél, és egy szinten tartja az összehasonlítást.
04

Rendezés sebesség szerint

A rangsorolás a másodpercenkénti tokenek alapján a memóriából származó sávszélességet követi, nem pedig a core-ok számát, ezért Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025). Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 143 tok/s
05

Nézd a mozgásteret, ne csak a passzolást.

Egy szűk elhelyezés fut, de nem hagy semmit egy hosszabb beszélgetésre, az esetében Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025). A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.
06

Nézd meg a kártyát a másik oldalról.

Egy KÁRTYA végigkövetése a saját oldaláig megmutatja az összes többi modellt, amelyet el tud tartani, ami az a kérdés, ami felmerül, miután döntöttél. Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025).

Válaszok

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025) — gyakori kérdések

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

A kapacitás kártyánként összeadódik; a teljesítmény nem. A kártyák számának már saját magukban tartva: 17. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Mivel a kapacitás változik, úgy az is, hogy mennyire kell összenyomni. A fenti táblázatban lévő különböző szintek száma: 5. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

Minden szám a memória sávszélességből és a modell méretéből származik, nem benchmarkolták, ezért mindet tartományként tették közzé, nem pedig egyetlen számként. Egy például: 86–229 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Radeon Instinct MI250, memória kapacitással rendelkezik 128 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q3_K_M használva körülbelül 102.4 GB, és körülbelül 69.1 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 17.

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 143 tokenek másodpercenként; a leglassabb, ami még fut, jelentősen kevesebbet képes kezelni. Az olvasási sebesség körülbelül tíz token másodpercenként, és a kártyák száma, amelyek ezt meg tudják tisztítani: 15.

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 102.4 GB tömörítési arányban Q3_K_M, melyik az a legkisebb KÁRTYA, amelyik futtatni tudja. Kevesebb tömörítés több szükséges: a fentebbi memória oszlop számai minden KÁRTYÁRA újraszámításra kerülnek, mert mindegyik tartalmazza a legkevésbé tömörített verziót, amit csak tud.

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— Nyílt forráskódú?

Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 235B. 235 billion total parameters and 22 billion activated parameters Number of Layers: 94 Number of Attention Heads (GQA): 64 for Q and 4 for KV Number of Experts: 128 Number of Activated Experts: 8 Context Length: 32,768 natively and 131,072 tokens with YaRN. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— Ki készítette ezt?

Kiadta Alibaba, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— Mikor adták ki?

Kibocsátották a July 2025.

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning, Quantitative reasoning, Code generation, Translation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— Hol tudom letölteni?

Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt Qwen. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 4.8 × 10²⁴ FLOP. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Elosztható a kártya és a rendszer MEMÓRIA között, de így fájdalmasan lassan generálódik. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 43.3 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 12 February 2026

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..

Minden AI modell