Kleinere Alternativen
Modelle, die weniger Speicher als Qwen3 30B A3B Thinking 2507 brauchen und etwa gleich gut oder besser abschneiden.
Qwen3 30B A3B Thinking 2507
MoE
Qwen · 30,5B (3,3B aktiv) · Mixture of Experts
Qwen3 30B A3B Thinking 2507 ist ein 30,5B-Modell von Qwen mit 256K Token Kontext. In Q4_K_M mit 8K Kontext braucht es etwa 18,3 GB; mit 24 GB bleibt Luft für lange Chats.
Mixture of Experts
Parameter: 30,5B · Aktiv: 3,3B
Alle 30,5B Parameter liegen im Speicher, aber nur 3,3B arbeiten pro Token – es läuft also so schnell wie ein viel kleineres Modell.
Quantisierungsoptionen
| Quant. | Bits | Speicher | Qualität | Auf deiner Hardware |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3,16 | — | Spürbar schlechter | … |
| Q3_K_M | 4 | — | Etwas Verlust | … |
| Q4_K_M | 4,89 | — | Gut | … |
| Q5_K_M | 5,7 | — | Gut | … |
| Q6_K | 6,56 | — | Fast original | … |
| Q8_0 | 8,5 | — | Fast original | … |
| F16 | 16 | — | Original | … |
Speicher nach Kontextlänge
In Q4_K_M. Der Kontext-Cache wächst mit jedem Token, das das Modell im Blick behält.
| Kontext | Kontext-Cache | Gesamt |
|---|---|---|
| 4K | 0,4 GB | 18 GB |
| 8K | 0,8 GB | 18,3 GB |
| 32K | 3 GB | 20,6 GB |
| 128K | 12 GB | 29,6 GB |
| 256K | 24 GB | 41,6 GB |
Nächste Schritte
Vergleiche es mit
Bewertete Modelle ähnlicher Größe, nebeneinander auf deinem Gerät.
Die kleinste Hardware, auf der es gut läuft
Desktop-Geräte mit dem wenigsten Speicher, die Qwen3 30B A3B Thinking 2507 bei Q4_K_M Note A oder S geben.
Kann ich Qwen3 30B A3B Thinking 2507 lokal ausführen?
Kann ich Qwen3 30B A3B Thinking 2507 lokal ausführen?
Ja, wenn deine GPU oder dein Mac in Q4_K_M etwa 18,3 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 30B A3B Thinking 2507?
Etwa 18,3 GB in Q4_K_M mit 8K Kontext und 31,3 GB in Q8_0. Niedrigere Quantisierungen passen auf kleinere Karten, mit etwas Qualitätsverlust; längerer Kontext kommt hinzu.