Qwen3-30B-A3B calcolatore TPS

Apri i pesi Alibaba 30B 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

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 Qwen3-30B-A3B?

Imposta gli input, leggi la risposta

Lunghezza del contesto token

Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..

Qualità minima

Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..

Cerca schede

Memoria della scheda

Mostra anche le schede che non possono eseguirlo.

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: 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: 30B
Dati di addestramento: tokens
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: 6.5 × 10²³ 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
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
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: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Qwen3-30B-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..

Le GPU più piccole che ancora funzionano Qwen3-30B-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..

Cosa significano i numeri

Il lato hardware

Scheda minima

Xeon Phi 7120P

Memoria necessaria

13.7 GB

Più veloce

627 tok/s

Qwen3-30B-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

Top di gamma è B200, generando approssimativamente 627 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Sfondo

Qwen3-30B-A3B 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.

I pesi aperti sono ciò che mette questa pagina nel calcolatore piuttosto che solo nel catalogo: è un modello che puoi effettivamente tenere. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione Qwen.

Leggendo i dati di throughput

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 95.1 token al secondo. Producendo testo più veloce della maggior parte delle persone che lo leggono. 239 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.

Cosa è stato necessario per costruirlo

Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 6.5 × 10²³ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

Passo dopo passo

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

01

Leggi prima il numero di VRAM

La tabella elenca ogni card in grado di contenere Qwen3-30B-A3B, avere bisogno di circa 13.7 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. Qwen3-30B-A3B.
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.

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per Qwen3-30B-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
05

Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare

Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di Qwen3-30B-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.
06

Apri la scheda su cui ti sei deciso.

Ogni pagina della scheda ripete questo sondaggio per ogni modello che possediamo, rispondendo a cosa altro l'hardware è utile oltre a Qwen3-30B-A3B.

Risposte

Qwen3-30B-A3B — domande comuni

Qwen3-30B-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.

Qwen3-30B-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.

Qwen3-30B-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.

Qwen3-30B-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.

Qwen3-30B-A3B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 30B. 30 billion total parameters and 3 billion activated parameters Number of Layers: 48 Number of Attention Heads (GQA): 32 for Q and 4 for KV Number of Experts: 128 Number of Activated Experts: 8 Context Length: 32,768. 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.

Qwen3-30B-A3B— chi l'ha creato?

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

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

È stato pubblicato in April 2025.

Qwen3-30B-A3B— 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.

Qwen3-30B-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.

Qwen3-30B-A3B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 6.5 × 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.

Qwen3-30B-A3B— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Solo scaricando, che di solito è una falsa economia: la parte tenuta in SYSTEM MEMORY rallenta tutto. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 6.4 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Qwen3-30B-A3B— due GPU lo farebbero andare più veloce?

Due schede comprano VRAM piuttosto che velocità, che conta solo se una scheda non può contenerla. Il numero che può: 241. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Qwen3-30B-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.

Qwen3-30B-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: 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.

Qwen3-30B-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.

Qwen3-30B-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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 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.

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