Qwen3-235B-A22B (Jul 2025) calcolatore TPS

Apri i pesi Alibaba 235B parametri July 2025

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

17 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Radeon Instinct MI250

128 GB · Q3_K_M · 69.1 tok/s

Scheda più veloce

B200

143 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Qwen3-235B-A22B (Jul 2025)?

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..

17 schede corrispondono

Calcolo
Ha bisogno Quantizzazione Adatto
143 tok/s

86–229 · bassa fiducia

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 157.1 GB Q5_K_M Stretto
138 tok/s

83–221 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 102.4 GB Q3_K_M Stretto
120 tok/s

72–192 · bassa fiducia

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 116.0 GB IQ4_XS Stretto
120 tok/s

72–192 · bassa fiducia

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 116.0 GB IQ4_XS Stretto
112 tok/s

67–180 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 102.4 GB Q3_K_M Stretto
80.1 tok/s

48–128 · bassa fiducia

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 239.1 GB Q8_0 Stretto
74.3 tok/s

45–119 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 157.1 GB Q5_K_M Stretto
74.3 tok/s

45–119 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 157.1 GB Q5_K_M Stretto
69.1 tok/s

41–111 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 102.4 GB Q3_K_M Stretto
69.1 tok/s

41–111 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 102.4 GB Q3_K_M Stretto
68.1 tok/s

41–109 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 184.4 GB Q6_K Comodo
64.0 tok/s

38–102 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 239.1 GB Q8_0 Stretto
64.0 tok/s

38–102 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 239.1 GB Q8_0 Stretto
57.6 tok/s

35–92 · bassa fiducia

Data Center GPU Max 1550 Intel 128 GB 3,280 GB/s Jan 2023 102.4 GB Q3_K_M Stretto
56.4 tok/s

34–90 · bassa fiducia

Data Center GPU Max Subsystem Intel 128 GB 3,210 GB/s Jan 2023 102.4 GB Q3_K_M Stretto
7.4 tok/s

4–12 · bassa fiducia

GB10 NVIDIA 128 GB 273 GB/s Oct 2025 102.4 GB Q3_K_M Stretto
7.4 tok/s

4–12 · bassa fiducia

Jetson T5000 NVIDIA 128 GB 273 GB/s Aug 2025 102.4 GB Q3_K_M 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
25 July 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, Mathematical reasoning, Quantitative reasoning, Code generation, Translation

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
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.

Dati di addestramento
36,000,000,000,000 tokens

36T

Epoche
1

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
4.8 × 10²⁴ FLOP

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

Come è stato stabilito
Operation counting

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

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

Hugging Face
Qwen

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Probabilmente sopra 10²³ FLOP
Yes
Perché è monitorato
Discretionary

Major Alibaba release

Record fiducia
Likely

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
Qwen3: Think Deeper, Act Faster
Ultimo aggiornamento
12 February 2026

Gli estremi

Cosa significano i numeri

Requisiti hardware in pratica

Scheda minima

Radeon Instinct MI250

Memoria necessaria

102.4 GB

Più veloce

143 tok/s

Qwen3-235B-A22B (Jul 2025) raggiunge un conteggio di parametri di 235B. Questo è oltre ciò che qualsiasi singola scheda grafica può contenere. Eseguire questo significa o suddividerlo tra più schede o noleggiare hardware progettato per il lavoro, e ogni scheda in grado di contenerlo da sola è un componente da datacenter. Il numero che può: 17.

Il punto di ingresso è Radeon Instinct MI250, con una capacità di memoria di 128 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 69.1 token al secondo

Il risultato più rapido proviene da B200, generando approssimativamente 143 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Sfondo

Qwen3-235B-A22B (Jul 2025) è stato pubblicato da Alibaba, nel paese registrato come China, durante July 2025. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning, Quantitative reasoning, Code generation, Translation.

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

Il risultato mediano è attorno 69.1 token al secondo. Producendo testo più veloce della maggior parte delle persone che lo leggono. 15 di loro

Il routing di Mixture-of-experts è il motivo per cui le velocità qui sembrano elevate per il conteggio dei parametri. Solo una frazione viene letta per token, ma l'intero insieme deve essere caricato.

La memoria qui è stimata dalla dimensione piuttosto che calcolata dall'architettura, che non è registrata per questo modello — i numeri sono indicativi piuttosto che esatti.

Cosa è stato necessario per costruirlo

Il run di addestramento ha consumato circa 4.8 × 10²⁴ 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 36,000,000,000,000 token di testo

Il suo criterio di inclusione: discretionary.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Qwen3-235B-A22B (Jul 2025)

La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..

  1. 01

    Controlla cosa serve prima di ogni altra cosa

    Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di Qwen3-235B-A22B (Jul 2025), avere bisogno di circa 102.4 GB a una compressione di Q3_K_M. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.

  2. 02

    Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.

    La conversazione occupa memoria anche, e cresce man mano che procede. Imposta il cursore sulla lunghezza che ti aspetti, perché con un contesto lungo una CARD che gestisce facilmente domande brevi può essere scartata da Qwen3-235B-A22B (Jul 2025).

  3. 03

    Scegli quanto lontano lo comprimerai

    La Compression è ciò che rende un modello adatto a schede più piccole, a fronte di un certo costo in accuratezza., 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.

  4. 04

    Ordina per throughput piuttosto che per specifiche.

    La velocità dell'ordinamento è effettivamente un ordinamento per larghezza di banda di memoria, per Qwen3-235B-A22B (Jul 2025). 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 143 tok/s

  5. 05

    Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare

    La colonna della compatibilità separa le schede che riescono appena a farlo da quelle con spazio in più, nel caso di Qwen3-235B-A22B (Jul 2025). 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.

  6. 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 Qwen3-235B-A22B (Jul 2025).

Risposte

Qwen3-235B-A22B (Jul 2025) — domande comuni

01

Qwen3-235B-A22B (Jul 2025)— 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.

02

Qwen3-235B-A22B (Jul 2025)— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Ogni cifra è derivata dalla larghezza di banda della memoria e dalle dimensioni del modello, non calibrata, motivo per cui ognuna è pubblicata come un intervallo anziché come un singolo numero. Un esempio: 86–229 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.

03

Qwen3-235B-A22B (Jul 2025)— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Radeon Instinct MI250, con una capacità di memoria di 128 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 102.4 GB, e produce approssimativamente 69.1 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 17.

04

Qwen3-235B-A22B (Jul 2025)— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 143 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: 15.

05

Qwen3-235B-A22B (Jul 2025)— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 102.4 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.

06

Qwen3-235B-A22B (Jul 2025)— 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.

07

Qwen3-235B-A22B (Jul 2025)— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 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. 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.

08

Qwen3-235B-A22B (Jul 2025)— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Alibaba, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.

09

Qwen3-235B-A22B (Jul 2025)— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in July 2025.

10

Qwen3-235B-A22B (Jul 2025)— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning, Quantitative reasoning, Code generation, Translation. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.

11

Qwen3-235B-A22B (Jul 2025)— 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.

12

Qwen3-235B-A22B (Jul 2025)— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 4.8 × 10²⁴ 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.

13

Qwen3-235B-A22B (Jul 2025)— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Parzialmente. I layer che non si adattano si trovano nella memoria di sistema e funzionano a una frazione della velocità, quindi un modello in gran parte scaricato è raramente conveniente da usare. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 43.3 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

14

Qwen3-235B-A22B (Jul 2025)— due GPU lo farebbero andare più veloce?

La capacità si somma tra le schede; il throughput no. Il numero di schede che già la possiedono da sole: 17. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 12 February 2026

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.