Alternatives plus légères
Des modèles qui demandent moins de mémoire que Qwen3 235B A22B Thinking 2507 et obtiennent un score proche ou meilleur.
Qwen3 235B A22B Thinking 2507
MoE
Qwen · 235,1B (22B actifs) · Mélange d'experts
Qwen3 235B A22B Thinking 2507 est un modèle de 235,1B de Qwen avec un contexte de 256K tokens. En Q4_K_M avec 8K de contexte, il demande environ 134,2 Go ; 169 Go laissent de la marge pour les longues conversations.
Mélange d'experts
Paramètres: 235,1B · Actifs: 22B
Les 235,1B paramètres sont chargés en mémoire, mais seuls 22B travaillent sur chaque token : il tourne à la vitesse d'un modèle bien plus petit.
Options de quantification
| Quant. | Bits | Mémoire | Qualité | Sur votre matériel |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3,16 | — | Nettement moins bon | … |
| Q3_K_M | 4 | — | Légère perte | … |
| Q4_K_M | 4,89 | — | Bonne | … |
| Q5_K_M | 5,7 | — | Bonne | … |
| Q6_K | 6,56 | — | Quasi originale | … |
| Q8_0 | 8,5 | — | Quasi originale | … |
| F16 | 16 | — | Originale | … |
Mémoire selon le contexte
En Q4_K_M. Le cache du contexte grandit à chaque token que le modèle garde en tête.
| Contexte | Cache de contexte | Total |
|---|---|---|
| 4K | 0,7 GB | 133,4 GB |
| 8K | 1,5 GB | 134,2 GB |
| 32K | 5,9 GB | 138,6 GB |
| 128K | 23,5 GB | 156,2 GB |
| 256K | 47 GB | 179,7 GB |
Pour aller plus loin
Comparez-le avec
Des modèles notés de taille proche, côte à côte sur votre appareil.
Le matériel minimal où il tourne bien
Les appareils de bureau avec le moins de mémoire qui donnent à Qwen3 235B A22B Thinking 2507 la note A ou S en Q4_K_M.
Puis-je faire tourner Qwen3 235B A22B Thinking 2507 en local ?
Puis-je faire tourner Qwen3 235B A22B Thinking 2507 en local ?
Oui, si votre GPU ou votre Mac dispose d'environ 134,2 Go libres en Q4_K_M. Ouvrez cette page sur cet ordinateur pour voir la note de votre matériel, puis lancez-le avec llama.cpp, Ollama ou LM Studio.
De combien de mémoire Qwen3 235B A22B Thinking 2507 a-t-il besoin ?
Environ 134,2 Go en Q4_K_M avec 8K de contexte et 234,5 Go en Q8_0. Les quantifications plus basses tiennent sur des cartes plus petites avec une perte de qualité ; les longs contextes s'ajoutent au total.