Qwen3-235B-A22B (Jul 2025) 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
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
- Dati di addestramento
- 36,000,000,000,000 tokens
- Epoche
- 1
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.
36T
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
- Come è stato stabilito
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 22*10^9 active parameters * 36000000000000 tokens = 4.752e+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/Qwen3-235B-A22B
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
- Record fiducia
- Likely
Major Alibaba release
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
Le dieci GPU più veloci che eseguono Qwen3-235B-A22B (Jul 2025)
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 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q5_K_M 143 tok/s
- 02 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q3_K_M 138 tok/s
- 03 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · IQ4_XS 120 tok/s
- 04 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · IQ4_XS 120 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q3_K_M 112 tok/s
- 06 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 80.1 tok/s
- 07 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q5_K_M 74.3 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI308X 192 GB · 5,325 GB/s · Q5_K_M 74.3 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI250 128 GB · 3,280 GB/s · Q3_K_M 69.1 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI250X 128 GB · 3,280 GB/s · Q3_K_M 69.1 tok/s
Le GPU più piccole che ancora funzionano Qwen3-235B-A22B (Jul 2025)
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 GB10 128 GB · Ha bisogno 102.4 GB · Q3_K_M · Stretto 7.4 tok/s
- 02 Jetson T5000 128 GB · Ha bisogno 102.4 GB · Q3_K_M · Stretto 7.4 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI300A 128 GB · Ha bisogno 102.4 GB · Q3_K_M · Stretto 112 tok/s
- 04 Data Center GPU Max 1550 128 GB · Ha bisogno 102.4 GB · Q3_K_M · Stretto 57.6 tok/s
- 05 Data Center GPU Max Subsystem 128 GB · Ha bisogno 102.4 GB · Q3_K_M · Stretto 56.4 tok/s
- 06 Radeon Instinct MI300 128 GB · Ha bisogno 102.4 GB · Q3_K_M · Stretto 138 tok/s
- 07 Radeon Instinct MI250 128 GB · Ha bisogno 102.4 GB · Q3_K_M · Stretto 69.1 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI250X 128 GB · Ha bisogno 102.4 GB · Q3_K_M · Stretto 69.1 tok/s
- 09 H200 NVL 141 GB · Ha bisogno 116.0 GB · IQ4_XS · Stretto 120 tok/s
- 10 H200 SXM 141 GB 141 GB · Ha bisogno 116.0 GB · IQ4_XS · Stretto 120 tok/s
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..
-
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.
-
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).
-
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.
-
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
-
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.
-
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Qwen3-235B-A22B (Jul 2025)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Alibaba, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.
Qwen3-235B-A22B (Jul 2025)— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in July 2025.
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.
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.
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.
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.
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.
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.