Qwen3-Coder-Next calcolatore TPS

Apri i pesi Alibaba 80B parametri February 2026

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

61 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

A100 PCIe 40 GB

40 GB · Q3_K_M · 124 tok/s

Scheda più veloce

B200

235 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Qwen3-Coder-Next?

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.

61 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
235 tok/s 141–376 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	80.7 GB	Q8_0	Comodo
235 tok/s 141–376 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	80.7 GB	Q8_0	Comodo
188 tok/s 113–301 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	80.7 GB	Q8_0	Comodo
188 tok/s 113–301 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	80.7 GB	Q8_0	Comodo
150 tok/s 90–240 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	80.7 GB	Q8_0	Comodo
144 tok/s 86–230 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	80.7 GB	Q8_0	Comodo
144 tok/s 86–230 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	80.7 GB	Q8_0	Comodo
144 tok/s 86–230 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	62.0 GB	Q6_K	Stretto
144 tok/s 86–230 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	62.0 GB	Q6_K	Stretto
138 tok/s 83–220 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	80.7 GB	Q8_0	Comodo
135 tok/s 81–216 · bassa fiducia	GRID A100B NVIDIA	48 GB	1,870 GB/s	May 2020	38.8 GB	IQ4_XS	Stretto
124 tok/s 74–198 · bassa fiducia	A100 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Jun 2020	34.1 GB	Q3_K_M	Stretto
124 tok/s 74–198 · bassa fiducia	A100 SXM4 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	May 2020	34.1 GB	Q3_K_M	Stretto
124 tok/s 74–198 · bassa fiducia	A800 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Nov 2022	34.1 GB	Q3_K_M	Stretto
122 tok/s 73–195 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	80.7 GB	Q8_0	Comodo
122 tok/s 73–195 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	80.7 GB	Q8_0	Comodo
122 tok/s 73–195 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	80.7 GB	Q8_0	Comodo
116 tok/s 70–185 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	80.7 GB	Q8_0	Stretto
106 tok/s 64–170 · bassa fiducia	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	52.7 GB	Q5_K_M	Stretto
98.8 tok/s 59–158 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	80.7 GB	Q8_0	Stretto
98.8 tok/s 59–158 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	80.7 GB	Q8_0	Stretto
98.8 tok/s 59–158 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	80.7 GB	Q8_0	Stretto
96.8 tok/s 58–155 · bassa fiducia	RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA	48 GB	1,340 GB/s	Mar 2025	38.8 GB	IQ4_XS	Stretto
87.2 tok/s 52–139 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	62.0 GB	Q6_K	Stretto
87.2 tok/s 52–139 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	62.0 GB	Q6_K	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: 2 February 2026

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, Coding
Modello di base: Qwen3-Next-80B-A3B

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: 80B
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)
Hugging Face: Qwen

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Perché è monitorato: Discretionary
Record fiducia: Likely

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento: Qwen3-Coder-Next: Pushing Small Hybrid Models on Agentic Coding
Ultimo aggiornamento: 8 April 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Qwen3-Coder-Next

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-Coder-Next

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

Cosa ti serve per eseguirlo

Scheda minima

A100 PCIe 40 GB

Memoria necessaria

34.1 GB

Più veloce

235 tok/s

Qwen3-Coder-Next raggiunge un conteggio di parametri di 80B. Questo lo colloca al di sopra dell'hardware consumer, nella fascia in cui una CARD viene acquistata per questo scopo piuttosto che riadattata per esso. Il numero di CARD che teniamo traccia e che possono contenerlo: 61.

L'hardware minimo che funziona è A100 PCIe 40 GB, con una capacità di memoria di 40 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 124 token al secondo

Il più veloce che calcoliamo per esso è B200, generando approssimativamente 235 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Informazioni su questo modello

Qwen3-Coder-Next è stato pubblicato da Alibaba, nel paese registrato come China, durante February 2026. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Coding.

Invece di essere addestrato da zero, è derivato da Qwen3-Next-80B-A3B. Quello è il modo abituale in cui viene prodotto un modello specializzato.

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.

Quanto è veloce nel funzionare e perché

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 82.9 token al secondo. Producendo testo più veloce della maggior parte delle persone che lo leggono. 59 di loro

Poiché instrada ogni token attraverso un sottoinsieme dei suoi pesi, produce testo al ritmo di un modello molto più piccolo. La questione è la memoria: tutto deve ancora adattarsi, quindi la velocità è un bonus piuttosto che uno sconto sull'hardware.

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.

Addestramento e provenienza

Il suo criterio di inclusione: discretionary.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Qwen3-Coder-Next

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

La tabella elenca ogni card in grado di contenere Qwen3-Coder-Next, avere bisogno di circa 34.1 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.
02

Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.

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-Next.
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

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-Coder-Next. 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 235 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-Coder-Next. 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 nome di scheda è collegato alla propria pagina, che esegue lo stesso calcolo su tutto il catalogo dei modelli. Una scheda è solitamente acquistata per più di un modello, quindi vale la pena dare un'occhiata prima di acquistare. Qwen3-Coder-Next.

Risposte

Qwen3-Coder-Next — domande comuni

Qwen3-Coder-Next— 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: 61. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Qwen3-Coder-Next— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Una scheda più grande contiene una copia più accurata. Il numero di livelli di compressione utilizzati tra le schede che lo eseguono: 5. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

Qwen3-Coder-Next— 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: 141–376 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-Coder-Next— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è A100 PCIe 40 GB, con una capacità di memoria di 40 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 34.1 GB, e produce approssimativamente 124 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 61.

Qwen3-Coder-Next— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 235 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: 59.

Qwen3-Coder-Next— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 34.1 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-Coder-Next— 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-Coder-Next— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 80B. Finetune of Qwen3-Next-80B-A3B, which has 80 billion parameters. 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-Coder-Next— chi l'ha creato?

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

Qwen3-Coder-Next— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in February 2026.

Qwen3-Coder-Next— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Coding. 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.

Qwen3-Coder-Next— 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-Coder-Next— 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 14.6 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 8 April 2026

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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