Qwen3-235B-A22B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Alibaba 235B Paraméterek April 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 · IQ4_XS · 62.9 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

143 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Qwen3-235B-A22B?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

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

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

17 kártyák illeszkednek

Számítás
Szükséges Kvantisálás Illeszkedik
143 tok/s

86–229 · alacsony bizalom

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 153.0 GB Q5_K_M Szoros
126 tok/s

75–201 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 112.0 GB IQ4_XS Szoros
113 tok/s

68–181 · alacsony bizalom

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 125.7 GB Q4_K_M Szoros
113 tok/s

68–181 · alacsony bizalom

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 125.7 GB Q4_K_M Szoros
102 tok/s

61–163 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 112.0 GB IQ4_XS Szoros
80.1 tok/s

48–128 · alacsony bizalom

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 235.1 GB Q8_0 Szoros
74.3 tok/s

45–119 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 153.0 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 153.0 GB Q5_K_M Szoros
68.1 tok/s

41–109 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 180.4 GB Q6_K Kényelmes
64.0 tok/s

38–102 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 235.1 GB Q8_0 Szoros
64.0 tok/s

38–102 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 235.1 GB Q8_0 Szoros
62.9 tok/s

38–101 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 112.0 GB IQ4_XS Szoros
62.9 tok/s

38–101 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 112.0 GB IQ4_XS Szoros
52.4 tok/s

31–84 · alacsony bizalom

Data Center GPU Max 1550 Intel 128 GB 3,280 GB/s Jan 2023 112.0 GB IQ4_XS Szoros
51.3 tok/s

31–82 · alacsony bizalom

Data Center GPU Max Subsystem Intel 128 GB 3,210 GB/s Jan 2023 112.0 GB IQ4_XS Szoros
6.7 tok/s

4–11 · alacsony bizalom

GB10 NVIDIA 128 GB 273 GB/s Oct 2025 112.0 GB IQ4_XS Szoros
6.7 tok/s

4–11 · alacsony bizalom

Jetson T5000 NVIDIA 128 GB 273 GB/s Aug 2025 112.0 GB IQ4_XS 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
29 April 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

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.

Képzési adatok
36,000,000,000,000 tokens

36T

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

6 FLOP / parameter / token * 22*10^9 active parameters * 36000000000000 tokens = 4.752e+24 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

Apache 2.0 https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-235B-A22B

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

Major Alibaba release

Nyilvántartási bizalom
Likely

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Qwen3: Think Deeper, Act Faster
Utoljára frissítve
18 December 2025

Az extremitások

Mit jelentenek a számok

Hardverkövetelmények a gyakorlatban

Minimális kártya

Radeon Instinct MI250

Szükséges memória

112.0 GB

Leggyorsabb

143 tok/s

Qwen3-235B-A22B 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 belépési pont a Radeon Instinct MI250, memória kapacitással rendelkezik 128 GB, futtatás egy tömörítési arányon IQ4_XS és körülbelül előállítva 62.9 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb, amit erre számolunk, az B200, nagyjából generálás 143 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Háttér

Qwen3-235B-A22B ki lett adva által Alibaba, az országban rögzítve mint China, alatt April 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.

Mivel a súlyai ki lettek adva, semmi sem függ attól, hogy egy szolgáltató elérhető marad-e - a tiéd, amint letöltötted. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva Qwen.

A átbocsátási számadatok olvasása

Minden olyan kártya esetében, amely képes futtatni, a közép tartományban ül 68.1 másodpercenkénti tokenek 15 tőlük

A Mixture-of-experts routing az oka annak, hogy a sebességek itt magasnak tűnnek a paraméterek számához képest. Csak egy töredéke olvasódik be tokenként, de az egészet be kell tölteni.

A figyelem elrendezése a fájlban van, így a memóriaértékek pontosan számítva vannak, nem pedig közelítve.

Képzés és származás

A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 4.8 × 10²⁴ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

A tanító készlet kb. futott 36,000,000,000,000 szöveg tokenjei

A kiválasztási kritériuma: discretionary.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Qwen3-235B-A22B

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

  1. 01

    Olvasd el a MEMORY adatokat először.

    Minden kártyát itt leellenőriztünk a következőkkel szemben Qwen3-235B-A22B, körülbelül szükséges 112.0 GB a tömörítésnél IQ4_XS. A kapacitás a kapu — egy kártya vagy tartalmazza, vagy nem.

  2. 02

    Állítsa be a használt CONTEXT LENGTH-et.

    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.

  3. 03

    Döntsd el, mennyi tömörítést fogadsz el.

    Minden KÁRTYA a legkevésbé tömörített másolatot futtatja, amelyet el tud tartani., elérni egy tömörítést a IQ4_XS 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.

  4. 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. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 143 tok/s

  5. 05

    Nézd a mozgásteret, ne csak a passzolást.

    Tömör jelentése, hogy betölti és működik, nincs hely a későbbi kontextus növelésére, a következő esetben Qwen3-235B-A22B. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.

  6. 06

    Nézd meg, mit futtat még az a kártya.

    Minden kártyaoldal megismétli ezt a vizsgálatot minden modellre, amelyet birtoklunk, válaszolva arra, hogy mi másra jó a hardver, azon kívül, hogy Qwen3-235B-A22B.

Válaszok

Qwen3-235B-A22B — gyakori kérdések

01

Qwen3-235B-A22B— 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.

02

Qwen3-235B-A22B— 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.

03

Qwen3-235B-A22B— 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.

04

Qwen3-235B-A22B— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Részben. Azok a rétegek, amelyek nem férnek el a GPU VRAM-ban, a rendszer memóriájában ülnek és a sebesség egy töredékén futnak, így egy túlnyomórészt áthelyezett AI model használata ritkán éri meg. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 39.3 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

05

Qwen3-235B-A22B— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

Egy második Kártya körülbelül megduplázza a rendelkezésre álló MEMÓRIÁT, de nem a generálási sebességet. A szám, amely már képes egyedül futtatni: 17. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

06

Qwen3-235B-A22B— 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.

07

Qwen3-235B-A22B— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

A specifikációkból számítják ki őket, nem pedig mérik, és mindegyiknek van egy tartománya. Egy példa: 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.

08

Qwen3-235B-A22B— 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. IQ4_XS használva körülbelül 112.0 GB, és körülbelül 62.9 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 17.

09

Qwen3-235B-A22B— 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.

10

Qwen3-235B-A22B— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 112.0 GB tömörítési arányban IQ4_XS, 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.

11

Qwen3-235B-A22B— 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.

12

Qwen3-235B-A22B— 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.

13

Qwen3-235B-A22B— Ki készítette ezt?

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

14

Qwen3-235B-A22B— Mikor adták ki?

Kibocsátották a April 2025.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 18 December 2025

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..