Qwen3-8B calcolatore TPS

Apri i pesi Alibaba 8.2B 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

582 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Quadro 6000

6 GB · Q3_K_M · 17.0 tok/s

Scheda più veloce

B200

413 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Qwen3-8B?

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.

582 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
413 tok/s 351–496	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	10.1 GB	Q8_0	Comodo
413 tok/s 351–496	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	10.1 GB	Q8_0	Comodo
330 tok/s 198–528 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	10.1 GB	Q8_0	Comodo
330 tok/s 198–528 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	10.1 GB	Q8_0	Comodo
264 tok/s 158–422 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	10.1 GB	Q8_0	Comodo
253 tok/s 215–303	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	10.1 GB	Q8_0	Comodo
253 tok/s 215–303	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	10.1 GB	Q8_0	Comodo
242 tok/s 145–387 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	10.1 GB	Q8_0	Comodo
215 tok/s 129–343 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.1 GB	Q8_0	Comodo
215 tok/s 129–343 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.1 GB	Q8_0	Comodo
215 tok/s 129–343 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.1 GB	Q8_0	Comodo
204 tok/s 173–244	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	10.1 GB	Q8_0	Comodo
178 tok/s 151–213	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.3 GB	Q4_K_M	Stretto
174 tok/s 148–208	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.1 GB	Q8_0	Comodo
174 tok/s 148–208	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	10.1 GB	Q8_0	Comodo
174 tok/s 148–208	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.1 GB	Q8_0	Comodo
174 tok/s 148–208	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.1 GB	Q8_0	Comodo
174 tok/s 148–208	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.1 GB	Q8_0	Comodo
132 tok/s 79–211 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	10.1 GB	Q8_0	Comodo
132 tok/s 79–211 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	10.1 GB	Q8_0	Comodo
117 tok/s 100–140	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.2 GB	Q6_K	Stretto
110 tok/s 66–176 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	10.1 GB	Q8_0	Comodo
108 tok/s 65–172 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	10.1 GB	Q8_0	Comodo
105 tok/s 90–126	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	10.1 GB	Q8_0	Comodo
105 tok/s 90–126	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	10.1 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: 8.2B
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: 1.8 × 10²⁴ 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: Confident

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 Qwen3-8B

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 Qwen3-8B

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

Quadro 6000

Memoria necessaria

5.3 GB

Più veloce

413 tok/s

Qwen3-8B raggiunge un conteggio di parametri di 8.2B. È piccolo abbastanza che l'hardware è raramente l'ostacolo, anche su CARD di diversi anni fa. Il numero di CARD che monitoriamo che possono eseguirlo: 582.

A basso prezzo è gestito da Quadro 6000, con una capacità di memoria di 6 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 17.0 token al secondo

Il più veloce che calcoliamo per esso è B200, generando approssimativamente 413 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Informazioni su questo modello

Qwen3-8B è stato pubblicato da Alibaba, nel paese registrato come China, durante April 2025. Esce da un'organizzazione categorizzata 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.

Quanto è veloce nel funzionare e perché

Il risultato mediano è attorno 26.0 token al secondo. Producendo testo più veloce della maggior parte delle persone che lo leggono. 554 di loro

Ogni peso partecipa a ogni token qui, quindi la larghezza di banda è tutta la storia: la classifica sottostante è effettivamente una classifica del throughput di memoria.

Poiché l'architettura è registrata, la colonna di memoria è derivata piuttosto che stimata.

Come è stato addestrato

La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 1.8 × 10²⁴ 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 Qwen3-8B

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

Inizia dalla colonna VRAM

La tabella elenca ogni card in grado di contenere Qwen3-8B, avere bisogno di circa 5.3 GB a una compressione di Q3_K_M. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
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 Qwen3-8B.
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.
04

Confronta TOKEN AL SEC, non specifiche.

Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per Qwen3-8B. 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 413 tok/s
05

Guarda il margine, non solo l'adattamento

Una vestibilità stretta funziona, ma non lascia nulla in più per una conversazione più lunga, nel caso di Qwen3-8B. 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 Qwen3-8B.

Risposte

Qwen3-8B — domande comuni

Qwen3-8B— 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: 582. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Qwen3-8B— 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: 4. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

Qwen3-8B— 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: 351–496 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.

Qwen3-8B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Quadro 6000, con una capacità di memoria di 6 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 5.3 GB, e produce approssimativamente 17.0 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 582.

Qwen3-8B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 413 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: 554.

Qwen3-8B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 5.3 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.

Qwen3-8B— posso eseguirlo su una GPU holding 8 GB?

Sì. La scheda CMP 170HX 8 GB, tenere 8 GB, lo esegue a una compressione di Q4_K_M, utilizzando circa 6.3 GB e generando approssimativamente 178 token al secondo. Il fit è stretto.

Qwen3-8B— posso eseguirlo su una GPU holding 12 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 3080 Ti, tenere 12 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 10.1 GB e generando approssimativamente 47.1 token al secondo. Il fit è stretto.

Qwen3-8B— 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 Q8_0, utilizzando circa 10.1 GB e generando approssimativamente 58.4 token al secondo. Il fit è comodo.

Qwen3-8B— 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 Q8_0, utilizzando circa 10.1 GB e generando approssimativamente 69.2 token al secondo. Il fit è comodo.

Qwen3-8B— 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.

Qwen3-8B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 8.2B. Number of Parameters: 8.2B Number of Paramaters (Non-Embedding): 6.95B Number of Layers: 36 Number of Attention Heads (GQA): 32 for Q and 8 for KV 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.

Qwen3-8B— chi l'ha creato?

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

Qwen3-8B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in April 2025.

Qwen3-8B— 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. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

Qwen3-8B— 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.

Qwen3-8B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 1.8 × 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.

Qwen3-8B— 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 1.8 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

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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