Qwen3-Coder-30B-A3B calcolatore TPS

Apri i pesi Alibaba 30B 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

241 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q3_K_M · 48.4 tok/s

Scheda più veloce

B200

627 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Qwen3-Coder-30B-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..

241 schede corrispondono

Calcolo
Ha bisogno Quantizzazione Adatto
627 tok/s

376–1,004 · bassa fiducia

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 31.2 GB Q8_0 Comodo
627 tok/s

376–1,004 · bassa fiducia

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 31.2 GB Q8_0 Comodo
501 tok/s

301–802 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 31.2 GB Q8_0 Comodo
501 tok/s

301–802 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 31.2 GB Q8_0 Comodo
401 tok/s

240–641 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 31.2 GB Q8_0 Comodo
384 tok/s

230–614 · bassa fiducia

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 31.2 GB Q8_0 Comodo
384 tok/s

230–614 · bassa fiducia

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 31.2 GB Q8_0 Comodo
367 tok/s

220–587 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 31.2 GB Q8_0 Comodo
326 tok/s

195–521 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 31.2 GB Q8_0 Comodo
326 tok/s

195–521 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 31.2 GB Q8_0 Comodo
326 tok/s

195–521 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 31.2 GB Q8_0 Comodo
309 tok/s

185–494 · bassa fiducia

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 31.2 GB Q8_0 Comodo
264 tok/s

158–422 · bassa fiducia

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 31.2 GB Q8_0 Comodo
264 tok/s

158–422 · bassa fiducia

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 31.2 GB Q8_0 Comodo
264 tok/s

158–422 · bassa fiducia

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 31.2 GB Q8_0 Comodo
264 tok/s

158–422 · bassa fiducia

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 31.2 GB Q8_0 Comodo
264 tok/s

158–422 · bassa fiducia

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 31.2 GB Q8_0 Comodo
239 tok/s

143–383 · bassa fiducia

Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA 16 GB 1,130 GB/s Nov 2019 13.7 GB Q3_K_M Stretto
213 tok/s

128–341 · bassa fiducia

DRIVE A100 PROD NVIDIA 32 GB 1,870 GB/s May 2020 24.2 GB Q6_K Stretto
213 tok/s

128–341 · bassa fiducia

GRID A100A NVIDIA 32 GB 1,870 GB/s May 2020 24.2 GB Q6_K Stretto
204 tok/s

122–326 · bassa fiducia

GeForce RTX 5090 NVIDIA 32 GB 1,790 GB/s Jan 2025 24.2 GB Q6_K Stretto
204 tok/s

122–326 · bassa fiducia

GeForce RTX 5090 D NVIDIA 32 GB 1,790 GB/s Jan 2025 24.2 GB Q6_K Stretto
203 tok/s

122–325 · bassa fiducia

GeForce RTX 5080 NVIDIA 16 GB 960 GB/s Jan 2025 13.7 GB Q3_K_M Stretto
201 tok/s

120–321 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 31.2 GB Q8_0 Comodo
201 tok/s

120–321 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 31.2 GB Q8_0 Comodo

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
31 July 2025

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Language
Compito
Code generation, Language modeling/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
30B
Dati di addestramento
tokens

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)

Gli estremi

Cosa significano i numeri

Il lato hardware

Scheda minima

Xeon Phi 7120P

Memoria necessaria

13.7 GB

Più veloce

627 tok/s

Qwen3-Coder-30B-A3B raggiunge un conteggio di parametri di 30B. Questo rientra nell'intervallo che una seria GPU DESKTOP può gestire una volta compressi i pesi. Il numero di GPU che monitoriamo che possono eseguirlo: 241.

A basso prezzo è gestito da Xeon Phi 7120P, con una capacità di memoria di 16 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 48.4 token al secondo

All'altra estremità si trova B200, generando approssimativamente 627 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Informazioni su questo modello

Qwen3-Coder-30B-A3B 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 code generation, Language modeling/generation.

I pesi aperti sono ciò che mette questa pagina nel calcolatore piuttosto che solo nel catalogo: è un modello che puoi effettivamente tenere.

Quanto è veloce nel funzionare e perché

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 95.1 token al secondo 239 di loro

Questo è un modello a miscela di esperti, che instrada ogni token attraverso solo una parte di esso. Pertanto genera molto più velocemente di quanto suggerisca la sua dimensione totale — pur avendo comunque ogni parametro residente in MEMORIA, quindi è veloce senza essere economico da mantenere.

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.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Qwen3-Coder-30B-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..

  1. 01

    Inizia dalla colonna VRAM

    Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di Qwen3-Coder-30B-A3B, avere bisogno di circa 13.7 GB a una compressione di Q3_K_M. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.

  2. 02

    Corrispondi il contesto al tuo utilizzo attuale

    Conversazioni più lunghe richiedono memoria oltre a ciò che i pesi necessitano. Muovi il cursore sulla tua reale lunghezza di lavoro prima di fidarti di qualsiasi riga per Qwen3-Coder-30B-A3B.

  3. 03

    Imposta un pavimento di qualità

    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.

  4. 04

    Ordina per throughput piuttosto che per specifiche.

    Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per Qwen3-Coder-30B-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 627 tok/s

  5. 05

    Leggi l'ultima colonna di fit

    Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di Qwen3-Coder-30B-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.

  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-Coder-30B-A3B.

Risposte

Qwen3-Coder-30B-A3B — domande comuni

01

Qwen3-Coder-30B-A3B— posso eseguirlo su una GPU holding 24 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 5090 D V2, tenere 24 GB, lo esegue a una compressione di Q5_K_M, utilizzando circa 20.7 GB e generando approssimativamente 188 token al secondo. Il fit è stretto.

02

Qwen3-Coder-30B-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.

03

Qwen3-Coder-30B-A3B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 30B. 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.

04

Qwen3-Coder-30B-A3B— chi l'ha creato?

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

05

Qwen3-Coder-30B-A3B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in July 2025.

06

Qwen3-Coder-30B-A3B— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di code generation, Language modeling/generation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

07

Qwen3-Coder-30B-A3B— Dove posso scaricarlo?

I pesi sono pubblicati, anche se non abbiamo un link al repository per essi. Questo sito calcola i requisiti hardware anziché ospitare file di modello.

08

Qwen3-Coder-30B-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 6.4 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

09

Qwen3-Coder-30B-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: 241. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

10

Qwen3-Coder-30B-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.

11

Qwen3-Coder-30B-A3B— 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: 376–1,004 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.

12

Qwen3-Coder-30B-A3B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Xeon Phi 7120P, con una capacità di memoria di 16 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 13.7 GB, e produce approssimativamente 48.4 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 241.

13

Qwen3-Coder-30B-A3B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 627 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: 239.

14

Qwen3-Coder-30B-A3B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 13.7 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.

15

Qwen3-Coder-30B-A3B— posso eseguirlo su una GPU holding 16 GB?

Sì. La scheda Tesla V100 SXM2 16 GB, tenere 16 GB, lo esegue a una compressione di Q3_K_M, utilizzando circa 13.7 GB e generando approssimativamente 239 token al secondo. Il fit è stretto.

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.