Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025) kalkulator TPS

Otwórz wagi Alibaba 235B parametry July 2025

Każda karta poniżej jest oceniana w stosunku do tego modelu przy wybranej długości kontekstu i minimalnej jakości. Prędkość jest oszacowaniem dla pojedynczego żądania, obliczonym na podstawie przepustowości pamięci karty i rozmiaru modelu po skompresowaniu..

Obliczone dla tego modelu

17 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Radeon Instinct MI250

128 GB · Q3_K_M · 69.1 tok/s

Najszybsza karta

B200

143 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)?

Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.

Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..

Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..

17 karty pasują

Obliczanie
potrzeby Kwantyzacja Pasuje
143 tok/s

86–229 · niska pewność

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 157.1 GB Q5_K_M Wąski
138 tok/s

83–221 · niska pewność

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 102.4 GB Q3_K_M Wąski
120 tok/s

72–192 · niska pewność

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 116.0 GB IQ4_XS Wąski
120 tok/s

72–192 · niska pewność

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 116.0 GB IQ4_XS Wąski
112 tok/s

67–180 · niska pewność

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 102.4 GB Q3_K_M Wąski
80.1 tok/s

48–128 · niska pewność

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 239.1 GB Q8_0 Wąski
74.3 tok/s

45–119 · niska pewność

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 157.1 GB Q5_K_M Wąski
74.3 tok/s

45–119 · niska pewność

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 157.1 GB Q5_K_M Wąski
69.1 tok/s

41–111 · niska pewność

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 102.4 GB Q3_K_M Wąski
69.1 tok/s

41–111 · niska pewność

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 102.4 GB Q3_K_M Wąski
68.1 tok/s

41–109 · niska pewność

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 184.4 GB Q6_K Wygodny
64.0 tok/s

38–102 · niska pewność

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 239.1 GB Q8_0 Wąski
64.0 tok/s

38–102 · niska pewność

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 239.1 GB Q8_0 Wąski
57.6 tok/s

35–92 · niska pewność

Data Center GPU Max 1550 Intel 128 GB 3,280 GB/s Jan 2023 102.4 GB Q3_K_M Wąski
56.4 tok/s

34–90 · niska pewność

Data Center GPU Max Subsystem Intel 128 GB 3,210 GB/s Jan 2023 102.4 GB Q3_K_M Wąski
7.4 tok/s

4–12 · niska pewność

GB10 NVIDIA 128 GB 273 GB/s Oct 2025 102.4 GB Q3_K_M Wąski
7.4 tok/s

4–12 · niska pewność

Jetson T5000 NVIDIA 128 GB 273 GB/s Aug 2025 102.4 GB Q3_K_M Wąski

Prędkości są szacunkami dla pojedynczego zapytania — jednej konwersacji na raz — obliczonymi na podstawie przepustowości pamięci, rozmiaru MODELu i kwantyzacji. Rzeczywista przepustowość różni się w zależności od czasu uruchamiania inference i jego wersji. Wartości publikowane przez dostawców sprzętu mierzą wiele jednoczesnych zapytań i są znacznie wyższe..

Na nagranie

Pełna specyfikacja

Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..

Pochodzenie

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja
Alibaba
Typ organizacji
Industry
Kraj
China
Opublikowany
25 July 2025

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena
Language
Zadanie
Language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning, Quantitative reasoning, Code generation, Translation

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry
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.

Dane treningowe
36,000,000,000,000 tokens

36T

Epoki
1

Obliczenia treningowe

Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.

Obliczenia treningowe
4.8 × 10²⁴ FLOP

6 FLOP / parameter / token * 22*10^9 active parameters * 36000000000000 tokens = 4.752e+24 FLOP

Jak to zostało ustalone
Operation counting

Dostępność

Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.

Wagi
Open — downloadable
Dostęp do modelu
Open weights (unrestricted)
Kod treningowy
Unreleased

Apache 2.0 https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-235B-A22B

Hugging Face
Qwen

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP
Yes
Dlaczego to jest śledzone
Discretionary

Major Alibaba release

Zapisz pewność
Likely

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
Qwen3: Think Deeper, Act Faster
Ostatnio zaktualizowane
12 February 2026

Ekstremy

Co oznaczają liczby

Co jest potrzebne, aby uruchomić ten model

Minimalna karta

Radeon Instinct MI250

Pamięć potrzebna

102.4 GB

Najszybszy

143 tok/s

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025) osiąga liczbę parametrów równą 235B. To jest poza tym, co miałaby jakakolwiek pojedyncza karta graficzna. Uruchomienie go oznacza albo podział na kilka kart, albo wynajęcie sprzętu przeznaczonego do tego zadania, a każda karta, która mogłaby go pomieścić sama, jest częścią centrum danych. Liczba, która może: 17.

Najmniejsza karta, która to utrzymuje, to Radeon Instinct MI250, o pojemności pamięci 128 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 69.1 tokeny na sekundę

Na drugim końcu siedzi B200, generowanie w przybliżeniu 143 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Skąd to pochodzi

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025) został opublikowany przez Alibaba, w kraju zapisanym jako China, podczas July 2025. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning, Quantitative reasoning, Code generation, Translation.

Wagi są publikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie bezterminowo, offline, bez przypisanego konta. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją Qwen.

Zrozumienie prędkości

Połowa kart, które go trzymają, osiąga więcej niż 69.1 tokenów na sekundę. Produkując tekst szybciej niż większość ludzi go czyta. 15 ich

Ponieważ kieruje każdy token przez podzbiór swoich wag, produkuje tekst z szybkością znacznie mniejszego modelu. Haczyk tkwi w pamięci: wszystko musi się jeszcze zmieścić, więc prędkość jest bonusem, a nie zniżką na sprzęt.

Pamięć tutaj jest szacowana na podstawie rozmiaru, a nie obliczana z architektury, która nie jest zarejestrowana dla tego modelu — liczby są wskazujące, a nie dokładne.

Co poszło w budowę tego

Trening zajmował około 4.8 × 10²⁴ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Trening zużył korpus około 36,000,000,000,000 Tokeny tekstu.

Jest śledzone w podstawowym zbiorze danych z jednego szczególnego powodu: discretionary.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)

Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..

  1. 01

    Przeczytaj najpierw liczbę pamięci

    Tabela zawiera każdą kartę, która jest w stanie pomieścić Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025), potrzebując około 102.4 GB przy kompresji Q3_K_M. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.

  2. 02

    Dopasuj kontekst do swojego rzeczywistego użycia

    Rozmowa zajmuje pamięć również, i rośnie w miarę trwania. Ustaw suwak na długość, której się spodziewasz, ponieważ przy długim kontekście karta, która łatwo obsługuje krótkie pytania, może zostać odrzucona przez Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025).

  3. 03

    Ustal minimalną jakość

    Kolumna kwantyzacji różni się w zależności od karty, ponieważ większa karta przechowuje dokładniejszą kopię., osiągnięcie kompresji Q3_K_M na najmniejszej karcie, która się mieści. Ustalenie minimalnej jakości odrzuca karty, które tylko ją osiągają, uciskając bardziej niż byś chciał, i utrzymuje porównanie na jednym poziomie.

  4. 04

    Sortuj według prędkości

    Ranking według tokenów na sekundę podąża za przepustowością pamięci, a nie liczbą rdzeni, dla Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025). Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 143 tok/s

  5. 05

    Zwróć uwagę na margines, a nie tylko na dopasowanie

    Tight dopasowanie działa, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę, w przypadku Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025). Wygodne oznacza, że możesz później zwiększyć kontekst. Ta różnica ma większe znaczenie niż kilka tokenów na sekundę, więc kupuj za wygodne, jeśli tego oczekujesz.

  6. 06

    Sprawdź kartę z drugiej strony

    Śledzenie karty do jej własnej strony pokazuje każdy inny model, który może pomieścić, co jest pytaniem, które pojawia się po podjęciu decyzji o Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025).

Odpowiedzi

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025) — częste pytania

01

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Pojemność sumuje się w kartach; przepustowość nie. Liczba kart, które już same ją posiadają: 17. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

02

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Ponieważ pojemność się różni, to również to, jak mocno musi być ściśnięta. Liczba wyróżniających się poziomów w tabeli powyżej: 5. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

03

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Każda wartość pochodzi z przepustowości pamięci i rozmiaru modelu, a nie z testów porównawczych, dlatego każda jest publikowana jako zakres, a nie pojedyncza liczba. Jeden przykład: 86–229 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

04

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Radeon Instinct MI250, o pojemności pamięci 128 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 102.4 GB, i produkuje w przybliżeniu 69.1 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 17.

05

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 143 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 15.

06

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 102.4 GB przy kompresji Q3_K_M, który jest najmniejszą kartą, która to uruchamia. Mniej kompresji potrzebuje więcej: liczby w kolumnie pamięci powyżej są przeliczane dla każdej karty, ponieważ każda z nich trzyma wersję o najmniejszej kompresji, jaką może.

07

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— czy jest open weight?

Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.

08

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 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. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.

09

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Alibaba, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry.

10

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w July 2025.

11

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning, Quantitative reasoning, Code generation, Translation. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

12

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— Gdzie mogę to pobrać?

Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją Qwen. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.

13

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 4.8 × 10²⁴ FLOP. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.

14

Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Można go podzielić między kartą a pamięcią systemową, ale w ten sposób generuje się boleśnie powoli. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 43.3 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 12 February 2026

Druga strona

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.