Qwen3 235B-A22B Instruct
235B-A22BAlibaba Qwen3
Qwen3 旗舰 MoE(激活 22B / 总 235B)。Q4_K_M 约 142GB,对标 DeepSeek-R1 级模型。
41K
最大上下文
3
量化变体
GGUF Q4_K_M
最佳质量
97.8%
精度保留率
量化变体对比
各量化级别的显存、质量损失及 RTX 4090 推理速度
实测 = 本站跑过 · 估算 = 本站未跑过:推算所得,或本站未核实的数字 · 社区 = 公开报告
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Qwen3 MoE,仅 3B 激活参数。Q4 约 19GB,16GB 显卡上超越 QwQ-32B。
在本地运行 Qwen3 235B-A22B Instruct
在 Q4_K_M、4K 上下文下,Qwen3 235B-A22B Instruct 约需 149.7 GB —— 权重 135.3 GB、KV 缓存 0.73 GB、激活缓冲 13.6 GB。本索引中能宽裕跑它的最小显卡是 256 GB 的 Mac M5 Ultra 256G,76 张卡中有 2 张可以。这些是计算值而非实测值:估算把「宽裕」的界线画在显存的 88%,大致就是桌面环境需要留出的余量。
上下文变长会多花多少
从 4K 提到 32K 约多占 5.15 GB,总量来到 155.3 GB。权重不随上下文变化,只有 KV 缓存会,而且是线性增长 —— 规划长文档场景时要盯的就是这个数字。该模型的原生上下文是 40K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 157 GB。
该下载哪个版本
本索引收录了它的 2 种格式 —— GGUF、AWQ —— 共 3 个档位。 其中 Q4_K_M 的公开困惑度损失最低,为 2.2%。本站硬件上没有该模型的吞吐实测数据。GGUF 可在 NVIDIA、AMD 与苹果芯片上通过 llama.cpp 和 Ollama 运行;AWQ 与 GPTQ 面向 CUDA 和 ROCm 上的 vLLM;EXL2 是 ExLlamaV2 —— 仅限 CUDA,而且已经归档,适合本机使用而不适合提供服务。
常见问题
- Qwen3 235B-A22B Instruct 需要多少显存?
- 在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 149.7 GB,到 32K 时约 155.3 GB。这个数字是权重加 KV 缓存再加 10% 激活缓冲,由模型架构计算得出,不是在显卡上实测的。
- Qwen3 235B-A22B Instruct 能在 256GB 显卡上跑吗?
- 可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 149.7 GB,在 Mac M5 Ultra 256G 上还剩 42.3 GB。这是本索引中能宽裕跑它的最小显卡;76 张中有 2 张可以。
- Qwen3 235B-A22B Instruct 该用哪个量化档位?
- Q4_K_M 的公开质量损失最低(2.2%),而 Q4_K_M 是多数人实际使用的档位。索引中的 3 个档位是 Q4_K_M、Q3_K_M、AWQ INT4。 注意这是 MoE 模型 —— 尽管每个 token 只激活一部分参数,全部参数仍需驻留显存,因此显存开销按总参数量算,而不是激活参数量。
这个模型能跑在哪
按 Q4_K_M、4K 上下文估算,显存从小到大排列。「从容」指估算占用不超过显存的 88%。
- 本站已做对比
- GGUF vs AWQ
怎么把它跑起来
针对本模型及同类硬件的部署指南。
本页数字会随模型数据或运行时版本的变化而更新。最近更新 2026-10-06 RSS → /zh/feed.xml