Qwen3-235B-A22B kalkulator TPS

Otwórz wagi Alibaba 235B parametry April 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 · IQ4_XS · 62.9 tok/s

Najszybsza karta

B200

143 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić Qwen3-235B-A22B?

Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.

Długość kontekstu tokeny

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

Minimalna jakość

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

Szukaj kart

Pamięć karty

Pokaż również karty, które nie mogą tego uruchomić.

17 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
143 tok/s 86–229 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	153.0 GB	Q5_K_M	Wąski
126 tok/s 75–201 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	112.0 GB	IQ4_XS	Wąski
113 tok/s 68–181 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	125.7 GB	Q4_K_M	Wąski
113 tok/s 68–181 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	125.7 GB	Q4_K_M	Wąski
102 tok/s 61–163 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	112.0 GB	IQ4_XS	Wąski
80.1 tok/s 48–128 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	235.1 GB	Q8_0	Wąski
74.3 tok/s 45–119 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	153.0 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	153.0 GB	Q5_K_M	Wąski
68.1 tok/s 41–109 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	180.4 GB	Q6_K	Wygodny
64.0 tok/s 38–102 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	235.1 GB	Q8_0	Wąski
64.0 tok/s 38–102 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	235.1 GB	Q8_0	Wąski
62.9 tok/s 38–101 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	112.0 GB	IQ4_XS	Wąski
62.9 tok/s 38–101 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	112.0 GB	IQ4_XS	Wąski
52.4 tok/s 31–84 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	112.0 GB	IQ4_XS	Wąski
51.3 tok/s 31–82 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	112.0 GB	IQ4_XS	Wąski
6.7 tok/s 4–11 · niska pewność	GB10 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Oct 2025	112.0 GB	IQ4_XS	Wąski
6.7 tok/s 4–11 · niska pewność	Jetson T5000 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Aug 2025	112.0 GB	IQ4_XS	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: 29 April 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
Dane treningowe: 36,000,000,000,000 tokens
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
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
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
Zapisz pewność: Likely

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: Qwen3: Think Deeper, Act Faster
Ostatnio zaktualizowane: 18 December 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Qwen3-235B-A22B

Uszeregowany według szacowanej liczby tokenów na sekundę, najnowsza karta na pierwszym miejscu, gdy prędkości są równe. Ponieważ generacja jest ograniczona przez pamięć, to uporządkowanie podąża za przepustowością, a nie za jakimkolwiek benchmarkiem gier..

Najmniejsze GPU, które nadal działają Qwen3-235B-A22B

Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..

Co oznaczają liczby

Wymagania sprzętowe w praktyce

Minimalna karta

Radeon Instinct MI250

Pamięć potrzebna

112.0 GB

Najszybszy

143 tok/s

Qwen3-235B-A22B 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.

Punkt wejścia to Radeon Instinct MI250, o pojemności pamięci 128 GB, uruchomienie go przy kompresji IQ4_XS i produkując około 62.9 tokeny na sekundę

Najszybciej, jak to obliczamy, to B200, generowanie w przybliżeniu 143 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Tło

Qwen3-235B-A22B został opublikowany przez Alibaba, w kraju zapisanym jako China, podczas April 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.

Ponieważ jego wagi zostały udostępnione, nic w kwestii uruchamiania go nie zależy od dostępności dostawcy — należy do ciebie po pobraniu. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją Qwen.

Czytanie wskaźników przepustowości

Na każdej karcie, która może go uruchomić, środek zakresu plasuje się w 68.1 tokenów na sekundę. Produkując tekst szybciej niż większość ludzi go czyta. 15 ich

Routing mieszanki ekspertów jest powodem, dla którego prędkości tutaj wyglądają wysoko w stosunku do liczby parametrów. Tylko ułamek jest odczytywany na token, ale całość musi być załadowana.

Jego układ uwagi jest w naszej bazie danych, więc wartości pamięci są obliczane dokładnie, a nie przybliżone.

Szkolenie i pochodzenie

Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 4.8 × 10²⁴ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Zbiór treningowy trwał około 36,000,000,000,000 Tokeny tekstu.

Kryterium włączenia: discretionary.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do Qwen3-235B-A22B

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

01

Przeczytaj najpierw liczbę pamięci

Każda karta tutaj została sprawdzona pod kątem Qwen3-235B-A22B, potrzebując około 112.0 GB przy kompresji IQ4_XS. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.
02

Ustaw długość kontekstu, z którą będziesz pracować

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.
03

Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz

Każda KARTA uruchamia najmniej skompresowaną kopię, jaką może pomieścić., osiągnięcie kompresji IQ4_XS 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.
04

Sortuj według prędkości

Ranking według tokenów na sekundę podąża za przepustowością pamięci, a nie liczbą rdzeni, dla Qwen3-235B-A22B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 143 tok/s
05

Zwróć uwagę na margines, a nie tylko na dopasowanie

Tight oznacza, że ładowanie i działanie odbywa się bez miejsca na późniejsze zwiększenie długości kontekstu, w przypadku Qwen3-235B-A22B. Wygodne oznacza, że możesz później zwiększyć kontekst. Ta różnica ma większe znaczenie niż kilka tokenów na sekundę, więc kupuj za wygodne, jeśli tego oczekujesz.
06

Zobacz, co jeszcze ta karta uruchamia

Każda strona karty powtarza tę procedurę dla każdego modelu, który posiadamy, odpowiadając, do czego jeszcze sprzęt jest przydatny poza Qwen3-235B-A22B.

Odpowiedzi

Qwen3-235B-A22B — częste pytania

Qwen3-235B-A22B— 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.

Qwen3-235B-A22B— 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.

Qwen3-235B-A22B— 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.

Qwen3-235B-A22B— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Częściowo. Warstwy, które nie mieszczą się w GPU VRAM, znajdują się w pamięci systemu i działają z ułamkową prędkością, więc model, który jest w dużej mierze przeniesiony, rzadko jest wart używania. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 39.3 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

Qwen3-235B-A22B— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Druga KARTA mniej więcej podwaja dostępna PAMIĘĆ, ale nie tempo generacji. Liczba już zdolna do uruchomienia jej samodzielnie: 17. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

Qwen3-235B-A22B— 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.

Qwen3-235B-A22B— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Są obliczane na podstawie specyfikacji, a nie mierzone, i każdy ma zakres. 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.

Qwen3-235B-A22B— 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 IQ4_XS używając około 112.0 GB, i produkuje w przybliżeniu 62.9 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 17.

Qwen3-235B-A22B— 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.

Qwen3-235B-A22B— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 112.0 GB przy kompresji IQ4_XS, 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.

Qwen3-235B-A22B— 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.

Qwen3-235B-A22B— 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.

Qwen3-235B-A22B— kto to stworzył?

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

Qwen3-235B-A22B— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w April 2025.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 18 December 2025

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.

Wszystkie modele AI