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Qwen3 235B A22B Instruct 2507

MoE

QwenQwen · 235,1B (22B aktiv) · Mixture of Experts

Qwen3 235B A22B Instruct 2507 ist ein 235,1B-Modell von Qwen mit 256K Token Kontext. In Q4_K_M mit 8K Kontext braucht es etwa 134,2 GB; mit 169 GB bleibt Luft für lange Chats.

Hugging Face GGUF

Mixture of Experts

Parameter: 235,1B · Aktiv: 22B

Alle 235,1B Parameter liegen im Speicher, aber nur 22B arbeiten pro Token – es läuft also so schnell wie ein viel kleineres Modell.

Quantisierungsoptionen

Quant.SpeicherAuf deiner Hardware
Q2_K—…
Q3_K_M—…
Q4_K_M—…
Q5_K_M—…
Q6_K—…
Q8_0—…
F16—…

Speicher nach Kontextlänge

In Q4_K_M. Der Kontext-Cache wächst mit jedem Token, das das Modell im Blick behält.

KontextKontext-CacheGesamt
4K0,7 GB133,4 GB
8K1,5 GB134,2 GB
32K5,9 GB138,6 GB
128K23,5 GB156,2 GB
256K47 GB179,7 GB

Gemessene Geschwindigkeit teilen

Führe einen dieser Befehle aus und füge die ganze Ausgabe unten ein (oder nur die Tokens pro Sekunde):

llama-bench -m model.gguf
ollama run model --verbose

Anonym veröffentlicht und aufbewahrt. Wir speichern kein Konto und keine Adresse, nur einen täglich wechselnden Hash für ein Limit von zehn Einsendungen pro Tag.

Nächste Schritte

Die kleinste Hardware, auf der es gut läuft

Desktop-Geräte mit dem wenigsten Speicher, die Qwen3 235B A22B 2507 bei Q4_K_M Note A oder S geben.

Kann ich Qwen3 235B A22B Instruct 2507 lokal ausführen?

Kann ich Qwen3 235B A22B Instruct 2507 lokal ausführen?

Ja, wenn deine GPU oder dein Mac in Q4_K_M etwa 134,2 GB frei hat. Öffne diese Seite auf dem Rechner, um die Note für deine Hardware zu sehen, und starte es mit llama.cpp, Ollama oder LM Studio.

Wie viel Speicher braucht Qwen3 235B A22B Instruct 2507?

Etwa 134,2 GB in Q4_K_M mit 8K Kontext und 234,5 GB in Q8_0. Niedrigere Quantisierungen passen auf kleinere Karten, mit etwas Qualitätsverlust; längerer Kontext kommt hinzu.