Qwen3-Next-80B-A3B calcolatore TPS
Ogni scheda sottostante è valutata rispetto a questo modello alla lunghezza di contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria della scheda e dalla dimensione del modello una volta compresso..
Calcolato per questo modello
818 schede per cui abbiamo specifiche
Scheda più piccola che si adatta
A100 PCIe 40 GB
40 GB · Q3_K_M · 124 tok/s
Scheda più veloce
B200
235 tok/s · 180 GB
Quali GPU possono eseguire Qwen3-Next-80B-A3B?
Imposta gli input, leggi la risposta
Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..
Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..
61 schede corrispondono
Calcolo| Ha bisogno | Quantizzazione | Adatto | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
235
tok/s
141–376 · bassa fiducia |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 80.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
235
tok/s
141–376 · bassa fiducia |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 80.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
188
tok/s
113–301 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 80.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
188
tok/s
113–301 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 80.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
150
tok/s
90–240 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 80.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
144
tok/s
86–230 · bassa fiducia |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 80.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
144
tok/s
86–230 · bassa fiducia |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 80.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
144
tok/s
86–230 · bassa fiducia |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 62.0 GB | Q6_K | Stretto |
|
144
tok/s
86–230 · bassa fiducia |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 62.0 GB | Q6_K | Stretto |
|
138
tok/s
83–220 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 80.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
135
tok/s
81–216 · bassa fiducia |
GRID A100B NVIDIA | 48 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 38.8 GB | IQ4_XS | Stretto |
|
124
tok/s
74–198 · bassa fiducia |
A100 PCIe 40 GB NVIDIA | 40 GB | 1,560 GB/s | Jun 2020 | 34.1 GB | Q3_K_M | Stretto |
|
124
tok/s
74–198 · bassa fiducia |
A100 SXM4 40 GB NVIDIA | 40 GB | 1,560 GB/s | May 2020 | 34.1 GB | Q3_K_M | Stretto |
|
124
tok/s
74–198 · bassa fiducia |
A800 PCIe 40 GB NVIDIA | 40 GB | 1,560 GB/s | Nov 2022 | 34.1 GB | Q3_K_M | Stretto |
|
122
tok/s
73–195 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 80.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
122
tok/s
73–195 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 80.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
122
tok/s
73–195 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 80.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
116
tok/s
70–185 · bassa fiducia |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 80.7 GB | Q8_0 | Stretto |
|
106
tok/s
64–170 · bassa fiducia |
H100 SXM5 64 GB NVIDIA | 64 GB | 2,020 GB/s | Mar 2023 | 52.7 GB | Q5_K_M | Stretto |
|
98.8
tok/s
59–158 · bassa fiducia |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 80.7 GB | Q8_0 | Stretto |
|
98.8
tok/s
59–158 · bassa fiducia |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 80.7 GB | Q8_0 | Stretto |
|
98.8
tok/s
59–158 · bassa fiducia |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 80.7 GB | Q8_0 | Stretto |
|
96.8
tok/s
58–155 · bassa fiducia |
RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA | 48 GB | 1,340 GB/s | Mar 2025 | 38.8 GB | IQ4_XS | Stretto |
|
87.2
tok/s
52–139 · bassa fiducia |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 62.0 GB | Q6_K | Stretto |
|
87.2
tok/s
52–139 · bassa fiducia |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 62.0 GB | Q6_K | Stretto |
Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Alibaba
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- China
- Pubblicato
- 10 September 2025
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling/generation, Question answering, System control, Code generation
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 80B
- Dati di addestramento
- 15,000,000,000,000 tokens
80B - A3B
Training Stage: Pretraining (15T tokens) & Post-training "Qwen3-Next is trained on a uniformly sampled subset (15T tokens) of Qwen3’s 36T-token pretraining corpus"
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 2.7 × 10²³ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 3 * 10^9 active parameters * 15 * 10^12 pre-training tokens = 2.7e+23 FLOP "It uses less than 80% of the GPU hours needed by Qwen3-30A-3B, and only 9.3% of the compute cost of Qwen3-32B — while achieving better performance." (Qwen3-30A-3B compute estimation: 6.48e+23 FLOP, Qwen3-32B - 7.0848e+24 FLOP)
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Open — downloadable
- Accesso al modello
- Open weights (unrestricted)
- Codice di addestramento
- Unreleased
- Hugging Face
- Qwen
Apache 2.0 https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Qwen3-Next: Towards Ultimate Training & Inference Efficiency
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Gli estremi
Le dieci GPU più veloci che eseguono Qwen3-Next-80B-A3B
Classificato per token stimati al secondo, scheda più recente per prima dove le velocità coincidono. Poiché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria, quest'ordinamento segue la larghezza di banda piuttosto che qualsiasi benchmark di gioco..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 235 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 235 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 188 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 188 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 150 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 144 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 144 tok/s
- 08 H800 SXM5 80 GB · 3,360 GB/s · Q6_K 144 tok/s
- 09 H100 SXM5 80 GB 80 GB · 3,360 GB/s · Q6_K 144 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 138 tok/s
Le GPU più piccole che ancora funzionano Qwen3-Next-80B-A3B
Il percorso più economico, in base alla capacità di memoria. Un adattamento stretto esegue il modello ma non lascia nulla di riserva per una conversazione più lunga..
- 01 A800 PCIe 40 GB 40 GB · Ha bisogno 34.1 GB · Q3_K_M · Stretto 124 tok/s
- 02 A100 PCIe 40 GB 40 GB · Ha bisogno 34.1 GB · Q3_K_M · Stretto 124 tok/s
- 03 A100 SXM4 40 GB 40 GB · Ha bisogno 34.1 GB · Q3_K_M · Stretto 124 tok/s
- 04 Radeon PRO W7900D 48 GB · Ha bisogno 38.8 GB · IQ4_XS · Stretto 48.7 tok/s
- 05 RTX PRO 5000 Blackwell 48 GB · Ha bisogno 38.8 GB · IQ4_XS · Stretto 96.8 tok/s
- 06 RTX 5880 Ada Generation 48 GB · Ha bisogno 38.8 GB · IQ4_XS · Stretto 62.4 tok/s
- 07 L20 48 GB · Ha bisogno 38.8 GB · IQ4_XS · Stretto 62.4 tok/s
- 08 Radeon PRO W7800 48 GB 48 GB · Ha bisogno 38.8 GB · IQ4_XS · Stretto 48.7 tok/s
- 09 Radeon PRO W7900 48 GB · Ha bisogno 38.8 GB · IQ4_XS · Stretto 48.7 tok/s
- 10 Data Center GPU Max 1100 48 GB · Ha bisogno 38.8 GB · IQ4_XS · Stretto 57.7 tok/s
Cosa significano i numeri
Requisiti hardware in pratica
Scheda minima
A100 PCIe 40 GB
Memoria necessaria
34.1 GB
Più veloce
235 tok/s
Qwen3-Next-80B-A3B raggiunge un conteggio di parametri di 80B. Questo lo colloca al di sopra dell'hardware consumer, nella fascia in cui una CARD viene acquistata per questo scopo piuttosto che riadattata per esso. Il numero di CARD che teniamo traccia e che possono contenerlo: 61.
Il punto di ingresso è A100 PCIe 40 GB, con una capacità di memoria di 40 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 124 token al secondo
All'altra estremità si trova B200, generando approssimativamente 235 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.
Sfondo
Qwen3-Next-80B-A3B è stato pubblicato da Alibaba, nel paese registrato come China, durante September 2025. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Question answering, System control, Code generation.
I pesi pubblicati significano che il modello gira sulla tua macchina piuttosto che su quella di qualcun altro, il che rende la domanda sull'hardware qui sotto rispondibile. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione Qwen.
Leggendo i dati di throughput
Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 82.9 token al secondo 59 di loro
Poiché instrada ogni token attraverso un sottoinsieme dei suoi pesi, produce testo al ritmo di un modello molto più piccolo. La questione è la memoria: tutto deve ancora adattarsi, quindi la velocità è un bonus piuttosto che uno sconto sull'hardware.
La sua architettura interna non è in archivio, quindi la memoria è approssimata dal conteggio dei parametri e contrassegnata di conseguenza. Aspettatevi che la cifra reale differisca, soprattutto con contesti lunghi.
Addestramento e provenienza
Il run di addestramento ha consumato circa 2.7 × 10²³ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 15,000,000,000,000 token di testo
Passo dopo passo
Come scegliere una GPU per Qwen3-Next-80B-A3B
La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..
-
01
Inizia dalla colonna VRAM
Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di Qwen3-Next-80B-A3B, avere bisogno di circa 34.1 GB a una compressione di Q3_K_M. Nessuna quantità di potenza di elaborazione compensano una card che non può contenerla.
-
02
Corrispondi il contesto al tuo utilizzo attuale
Imposta il contesto su ciò che utilizzerai effettivamente. La cache cresce con la conversazione, ed è il motivo consueto per cui una card che sembrava a posto smette di adattarsi. Qwen3-Next-80B-A3B.
-
03
Decidi quanto spazio di compressione accetterai
Ogni card esegue la copia meno compressa che può contenere., raggiungendo una compressione di Q3_K_M sulla scheda più piccola che si adatta. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
-
04
Confronta TOKEN AL SEC, non specifiche.
Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per Qwen3-Next-80B-A3B. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria. La scheda in cima alla lista è B200, nella 235 tok/s
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05
Guarda il margine, non solo l'adattamento
Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di Qwen3-Next-80B-A3B. Comfortable significa che puoi espandere il contesto in seguito. Quella differenza conta più di pochi token al secondo, quindi acquista per comfortable se ti aspetti di farlo.
-
06
Vedi cos'altro che questa card esegue
Ogni pagina della scheda ripete questo sondaggio per ogni modello che possediamo, rispondendo a cosa altro l'hardware è utile oltre a Qwen3-Next-80B-A3B.
Risposte
Qwen3-Next-80B-A3B — domande comuni
Qwen3-Next-80B-A3B— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 2025.
Qwen3-Next-80B-A3B— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Question answering, System control, Code generation. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
Qwen3-Next-80B-A3B— Dove posso scaricarlo?
I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione Qwen. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.
Qwen3-Next-80B-A3B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 2.7 × 10²³ FLOP. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
Qwen3-Next-80B-A3B— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?
Può essere diviso tra la scheda e la memoria di sistema, ma genera dolorosamente lentamente in quel modo. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 14.6 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.
Qwen3-Next-80B-A3B— due GPU lo farebbero andare più veloce?
Una seconda CARD raddoppia grossolanamente la VRAM disponibile ma non il tasso di generazione. Il numero già in grado di eseguirlo da solo: 61. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.
Qwen3-Next-80B-A3B— perché la quantizzazione differisce tra le schede?
Ogni card è mostrata mentre esegue la copia meno compressa che può contenere. Il numero di livelli di compressione distinti tra le card che si adattano: 5. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.
Qwen3-Next-80B-A3B— quanto sono accurate queste stime di velocità?
Queste sono stime con barre di errore reali, e ognuna di esse potrebbe ragionevolmente collocarsi ovunque nel suo intervallo pubblicato a seconda del runtime che utilizzi. Il risultato più veloce qui: 141–376 tok/s su B200. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.
Qwen3-Next-80B-A3B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è A100 PCIe 40 GB, con una capacità di memoria di 40 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 34.1 GB, e produce approssimativamente 124 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 61.
Qwen3-Next-80B-A3B— quanto è veloce su una GPU?
Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 235 token al secondo; il più lento che riesce a farlo gestisce considerevolmente meno. La velocità di lettura è di circa dieci token al secondo, e il numero di schede che riescono a farlo: 59.
Qwen3-Next-80B-A3B— quanta VRAM serve?
Ha bisogno di 34.1 GB a una compressione di Q3_K_M, quale è la scheda più piccola che lo utilizza. Meno compressione richiede di più: le cifre nella colonna della memoria sopra sono ricalcolate per ogni scheda, perché ognuna contiene la versione meno compressa possibile.
Qwen3-Next-80B-A3B— è open-source?
I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.
Qwen3-Next-80B-A3B— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 80B. 80B - A3B. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
Qwen3-Next-80B-A3B— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Alibaba, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.