Qwen3.5-122B-A10B TPS-rekenmachine

Open gewichten Alibaba 122B parameters February 2026

Elke kaart hieronder wordt beoordeeld op basis van dit model met de contextlengte en minimale kwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van de kaart en de grootte van het model eenmaal gecomprimeerd..

Bereken voor dit model

43 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

Radeon Instinct MI200

64 GB · Q3_K_M · 66.6 tok/s

Snelste kaart

B200

154 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien Qwen3.5-122B-A10B?

Stel de invoer in, lees het antwoord

Contextlengte tokens

Een langere conversatie heeft meer geheugen nodig, wat dit model van kleinere kaarten kan duwen..

Minimale kwaliteit

Verbergt kaarten die alleen in het model passen door het onder dit punt te comprimeren.

Zoek kaarten

Kaartgeheugen

Toon ook kaarten die het niet kunnen draaien

43 kaarten passen

Berekenen

					Heeft	Kwantificatie	Past
154 tok/s 93–247 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	124.1 GB	Q8_0	Comfortabel
154 tok/s 93–247 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	124.1 GB	Q8_0	Comfortabel
150 tok/s 90–239 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	67.3 GB	Q4_K_M	Krap
150 tok/s 90–239 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	67.3 GB	Q4_K_M	Krap
143 tok/s 86–229 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	95.7 GB	Q6_K	Comfortabel
136 tok/s 81–217 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	81.5 GB	Q5_K_M	Krap
123 tok/s 74–197 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	124.1 GB	Q8_0	Comfortabel
123 tok/s 74–197 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	124.1 GB	Q8_0	Comfortabel
116 tok/s 70–186 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	95.7 GB	Q6_K	Comfortabel
116 tok/s 69–185 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	81.5 GB	Q5_K_M	Krap
116 tok/s 69–185 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	81.5 GB	Q5_K_M	Krap
116 tok/s 69–185 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	81.5 GB	Q5_K_M	Krap
105 tok/s 63–168 · lage vertrouwen	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	53.1 GB	Q3_K_M	Krap
94.3 tok/s 57–151 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	124.1 GB	Q8_0	Krap
94.3 tok/s 57–151 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	124.1 GB	Q8_0	Krap
90.8 tok/s 55–145 · lage vertrouwen	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	67.3 GB	Q4_K_M	Krap
90.8 tok/s 55–145 · lage vertrouwen	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	67.3 GB	Q4_K_M	Krap
90.8 tok/s 55–145 · lage vertrouwen	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	67.3 GB	Q4_K_M	Krap
90.8 tok/s 55–145 · lage vertrouwen	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	67.3 GB	Q4_K_M	Krap
90.8 tok/s 55–145 · lage vertrouwen	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	67.3 GB	Q4_K_M	Krap
90.8 tok/s 55–145 · lage vertrouwen	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	67.3 GB	Q4_K_M	Krap
90.3 tok/s 54–144 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	124.1 GB	Q8_0	Comfortabel
86.4 tok/s 52–138 · lage vertrouwen	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	67.3 GB	Q4_K_M	Krap
86.4 tok/s 52–138 · lage vertrouwen	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	67.3 GB	Q4_K_M	Krap
80.1 tok/s 48–128 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	124.1 GB	Q8_0	Comfortabel

Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.

Op record

Volledige specificatie

Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.

Organisatie: Alibaba
Organisatietype: Industry
Land: China
Gepubliceerd: 24 February 2026

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein: Language
Taak: Language modeling/generation

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.

parameters: 122B
Training gegevens: tokens

Beschikbaarheid

Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.

Gewichten: Open — downloadable
Toegang tot model: Open weights (restricted use)
Hugging Face: Qwen

Hoe het is geclassificeerd

Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Waarom het wordt gevolgd: Discretionary
Record vertrouwen: Likely

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie: Qwen3.5: Towards Native Multimodal Agents
Laatst bijgewerkt: 8 April 2026

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien Qwen3.5-122B-A10B

Gerangschikt op geschatte tokens per seconde, nieuwste kaart eerst waar snelheden gelijk zijn. Omdat generatie gebonden is aan geheugensnelheid, volgt deze ordening de snelheid in plaats van een gamebenchmark..

De kleinste GPU's die nog steeds draaien Qwen3.5-122B-A10B

De goedkoopste route erin, op basis van geheugencapaciteit. Een krappe pasvorm draait het model maar laat niets over voor een langer gesprek..

Wat de cijfers betekenen

Wat nodig is om dit model te draaien

Minimum kaart

Radeon Instinct MI200

Geheugen nodig

53.1 GB

Snelste

154 tok/s

Qwen3.5-122B-A10B bereikt een parameter telling van 122B. Dat plaatst het boven consumentenharde, in het bereik waar een kaart hiervoor wordt gekocht in plaats van ervoor te worden hergebruikt. Het aantal kaarten dat we volgen die het kunnen vasthouden: 43.

De kleinste kaart die het vasthoudt is Radeon Instinct MI200, met een geheugen capaciteit van 64 GB, het draaien ervan met een compressie van Q3_K_M en produceren rond 66.6 tokens per seconde

De snelste we er voor berekenen is B200, genereren ongeveer 154 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Wat dit model is

Qwen3.5-122B-A10B werd gepubliceerd door Alibaba, in het land geregistreerd als China, tijdens February 2026. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry.

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation.

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze gedownload en onbeperkt, offline, op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd, zonder dat er een account aan verbonden is. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie Qwen.

Wat bepaalt de snelheid

De helft van de kaarten die het vasthouden, beheren meer dan 90.3 tokens per seconde. Het produceren van tekst sneller dan de meeste mensen het lezen. 41 van hen

Dit is een mengsel-van-experts model, dat elk token alleen door een deel van zichzelf leidt. Het genereert daarom veel sneller dan zijn totale grootte suggereert - terwijl het nog steeds elke parameter in VRAM nodig heeft, zodat het snel is zonder goedkoop te zijn om te behouden.

Geheugen hier is geschat op basis van grootte in plaats van berekend vanuit de architectuur, die niet is vastgelegd voor dit model — de cijfers zijn indicatief eerder dan exact.

Wat erin ging zitten om het te bouwen

De inclusiecriteria: discretionary.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor Qwen3.5-122B-A10B

De tabel hierboven heeft elke kaart die we specificaties voor hebben al vergeleken met dit model. Het bereiken van uw antwoord kost zes stappen..

01

Begin vanuit de geheugen kolom

De tabel vermeldt elke kaart die in staat is om te bevatten. Qwen3.5-122B-A10B, ongeveer nodig 53.1 GB bij een compressie van Q3_K_M. Geen hoeveelheid verwerkingskracht compenseert een kaart die het niet kan vasthouden.
02

Stem de context af op uw werkelijke gebruik

Het gesprek verbruikt ook geheugen en groeit naarmate het vordert. Stel de schuifregelaar in op de lengte die je verwacht, want bij lange CONTEXT kan een KAART die korte vragen gemakkelijk afhandelt, verworpen worden door Qwen3.5-122B-A10B.
03

Stel een kwaliteitsvloer in

Elke kaart draait de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan vasthouden., bereiken van een compressie van Q3_K_M op de kleinste kaart die past. Het instellen van een minimumkwaliteit laat de kaarten vallen die het alleen maar beheersen door verder te persen dan je zou willen, en houdt de vergelijking op één niveau.
04

Vergelijk tokens per seconde, niet specificaties

Sorteren op snelheid om te zien hoe de kaarten gerangschikt zijn voor Qwen3.5-122B-A10B. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 154 tok/s
05

Controleer het geschiktheidsadvies voordat je koopt

Strak betekent dat het laadt en werkt zonder ruimte om de context later te verhogen, in het geval van Qwen3.5-122B-A10B. Comfortabel betekent dat je de context later kunt vergroten. Dat verschil is belangrijker dan een paar tokens per seconde, dus koop voor comfortabel als je dat verwacht.
06

Zie wat die kaart nog meer draait

Het volgen van een GPU-kaart naar zijn eigen pagina toont elk ander model dat het kan bevatten, wat de vraag is die volgt zodra je je hebt ingesteld op Qwen3.5-122B-A10B.

Antwoorden

Qwen3.5-122B-A10B — veelgestelde vragen

Qwen3.5-122B-A10B— is het open-source?

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.

Qwen3.5-122B-A10B— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 122B. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.

Qwen3.5-122B-A10B— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Alibaba, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als industry.

Qwen3.5-122B-A10B— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in February 2026.

Qwen3.5-122B-A10B— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.

Qwen3.5-122B-A10B— waar kan ik het downloaden?

Zijn gewichten zijn gepubliceerd op Hugging Face, onder de organisatie Qwen. Wij hosten geen modelbestanden - deze site berekent welke hardware nodig is om ze te draaien.

Qwen3.5-122B-A10B— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Gedeeltelijk. Layers die niet passen, bevinden zich in system memory en draaien met een fractie van de snelheid, dus een grotendeels gedeactiveerd model is zelden de moeite waard om te gebruiken. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 24.1 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

Qwen3.5-122B-A10B— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Capaciteit voegt samen over kaarten; doorvoer niet. Het aantal kaarten dat het al op zichzelf vasthoudt: 43. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

Qwen3.5-122B-A10B— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Een grotere CARD houdt een nauwkeuriger kopie. Het aantal compressieniveaus dat gebruikt wordt op de CARDS die het draaien: 6. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

Qwen3.5-122B-A10B— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Dit zijn schattingen met echte foutmarges, en elk van hen zou redelijkerwijs ergens binnen zijn gepubliceerde bereik kunnen vallen, afhankelijk van welke runtime je gebruikt. Het snelste resultaat hier: 93–247 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

Qwen3.5-122B-A10B— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Radeon Instinct MI200, met een geheugen capaciteit van 64 GB. Het draait het model op een compressie van Q3_K_M ongeveer 53.1 GB, en produceert ongeveer 66.6 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 43.

Qwen3.5-122B-A10B— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 154 tokens per seconde; de langzaamste die het nog steeds draait haalt aanzienlijk minder. De leessnelheid is rond de tien tokens per seconde, en het aantal kaarten dat dat haalt: 41.

Qwen3.5-122B-A10B— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 53.1 GB bij een compressie van Q3_K_M, welke is wat de kleinste card die het draait gebruikt. Minder compressie heeft meer nodig: de cijfers in de memory-kolom hierboven worden opnieuw berekend voor elke card, omdat elke card de minst gecomprimeerde versie kan vasthouden.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 8 April 2026

De andere richting

Van de andere kant bekijken?

Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.

Alle AI-modellen