Qwen3-235B-A22B calcolatore TPS

Apri i pesi Alibaba 235B parametri April 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 · IQ4_XS · 62.9 tok/s

Scheda più veloce

B200

143 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Qwen3-235B-A22B?

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 153.0 GB Q5_K_M Stretto
126 tok/s

75–201 · bassa fiducia

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

68–181 · bassa fiducia

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

68–181 · bassa fiducia

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

61–163 · bassa fiducia

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

48–128 · bassa fiducia

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

45–119 · bassa fiducia

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

41–109 · bassa fiducia

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

38–102 · bassa fiducia

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

38–102 · bassa fiducia

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

38–101 · bassa fiducia

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

38–101 · bassa fiducia

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

31–84 · bassa fiducia

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

31–82 · bassa fiducia

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

4–11 · bassa fiducia

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

4–11 · bassa fiducia

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

Gli estremi

Cosa significano i numeri

Requisiti hardware in pratica

Scheda minima

Radeon Instinct MI250

Memoria necessaria

112.0 GB

Più veloce

143 tok/s

Qwen3-235B-A22B 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 IQ4_XS e producendo circa 62.9 token al secondo

Il più veloce che calcoliamo per esso è B200, generando approssimativamente 143 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Sfondo

Qwen3-235B-A22B è stato pubblicato da Alibaba, nel paese registrato come China, durante April 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.

Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato. 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 68.1 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.

Il suo layout di attenzione è in our database, quindi le cifre di VRAM sono calcolate esattamente piuttosto che approssimate.

Addestramento e provenienza

Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 4.8 × 10²⁴ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

Il set di addestramento si aggirava attorno a 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

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

    Leggi prima il numero di VRAM

    Ogni card qui è stata controllata contro Qwen3-235B-A22B, avere bisogno di circa 112.0 GB a una compressione di IQ4_XS. 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.

  3. 03

    Decidi quanto spazio di compressione accetterai

    Ogni card esegue la copia meno compressa che può contenere., raggiungendo una compressione di IQ4_XS 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 velocità

    Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per Qwen3-235B-A22B. 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

    Guarda il margine, non solo l'adattamento

    Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di Qwen3-235B-A22B. 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.

Risposte

Qwen3-235B-A22B — domande comuni

01

Qwen3-235B-A22B— 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. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.

02

Qwen3-235B-A22B— 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.

03

Qwen3-235B-A22B— 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.

04

Qwen3-235B-A22B— 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 39.3 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

05

Qwen3-235B-A22B— 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: 17. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

06

Qwen3-235B-A22B— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Poiché la capacità varia, così deve essere spremuta. Il numero di livelli distinti nella tabella sopra: 5. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

07

Qwen3-235B-A22B— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. 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.

08

Qwen3-235B-A22B— 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 IQ4_XS utilizzando circa 112.0 GB, e produce approssimativamente 62.9 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 17.

09

Qwen3-235B-A22B— 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.

10

Qwen3-235B-A22B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 112.0 GB a una compressione di IQ4_XS, 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.

11

Qwen3-235B-A22B— 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.

12

Qwen3-235B-A22B— 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.

13

Qwen3-235B-A22B— chi l'ha creato?

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

14

Qwen3-235B-A22B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in April 2025.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 18 December 2025

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.