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Qwen3 235B A22B Instruct 2507

MoE

QwenQwen · 235,1B (22B activos) · Mezcla de expertos

Qwen3 235B A22B Instruct 2507 es un modelo de 235,1B de Qwen con un contexto de 256K tokens. En Q4_K_M con 8K de contexto necesita unos 134,2 GB; con 169 GB tienes margen para conversaciones largas.

Hugging Face GGUF

Mezcla de expertos

Parámetros: 235,1B · Activos: 22B

Los 235,1B parámetros se cargan en memoria, pero sólo 22B trabajan en cada token, así que va a la velocidad de un modelo mucho más pequeño.

Opciones de cuantización

Cuant.MemoriaEn tu hardware
Q2_K—…
Q3_K_M—…
Q4_K_M—…
Q5_K_M—…
Q6_K—…
Q8_0—…
F16—…

Memoria según el contexto

En Q4_K_M. La caché del contexto crece con cada token que el modelo recuerda.

ContextoCaché de contextoTotal
4K0,7 GB133,4 GB
8K1,5 GB134,2 GB
32K5,9 GB138,6 GB
128K23,5 GB156,2 GB
256K47 GB179,7 GB

Comparte una velocidad medida

Ejecuta uno de estos y pega abajo la salida completa (o sólo los tokens por segundo):

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

Se publica de forma anónima y se conserva. No guardamos cuenta ni dirección, sólo un hash que cambia cada día para limitar a diez envíos diarios.

Siguiente paso

El hardware mínimo donde va bien

Equipos de escritorio con la menor memoria que dan a Qwen3 235B A22B 2507 nota A o S en Q4_K_M.

¿Puedo ejecutar Qwen3 235B A22B Instruct 2507 en local?

¿Puedo ejecutar Qwen3 235B A22B Instruct 2507 en local?

Sí, si tu GPU o tu Mac tiene unos 134,2 GB libres para él en Q4_K_M. Abre esta página en ese ordenador para ver la nota de tu hardware exacto y arráncalo con llama.cpp, Ollama o LM Studio.

¿Cuánta memoria necesita Qwen3 235B A22B Instruct 2507?

Unos 134,2 GB en Q4_K_M con 8K de contexto y 234,5 GB en Q8_0. Las cuantizaciones más bajas caben en tarjetas más pequeñas con algo de pérdida de calidad; los contextos largos suman al total.