Qwen3-235B-A22B (MoE) — Requisitos de VRAM, matriz de cuantización y guía de GPU
Qwen3-235B-A22B (MoE) (Qwen, Apache-2.0) es una arquitectura Mezcla de expertos (MoE) con 235B parámetros residentes (22B activos por token), 94 capas y Atención de consulta agrupada (GQA) compatible con hasta 40,960 tokens de contexto.
Simulador interactivo de memoria y contexto para Qwen3-235B-A22B (MoE)
Matriz de VRAM por precisión y cuantización (contexto 8K / 32K / 128K)
| Precisión / Formato | bpw efectivos | Solo pesos | Total @ ctx 8K | Total @ ctx 32K | Total @ ctx 128K | Nivel recomendado (@ 32K) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| FP16 / BF16 | 16.00 bpw | 437.72 GB | 446.56 GB | 450.96 GB | 468.59 GB | 8× NVIDIA H100 80GB |
| FP8 | 8.50 bpw | 232.54 GB | 238.30 GB | 242.70 GB | 260.33 GB | Mac Studio 512GB |
| Q8_0 | 8.50 bpw | 232.54 GB | 238.30 GB | 242.70 GB | 260.33 GB | Mac Studio 512GB |
| Q6_K | 6.56 bpw | 179.47 GB | 184.43 GB | 188.83 GB | 206.46 GB | Mac Studio 512GB |
| Q5_K_M | 5.69 bpw | 155.66 GB | 160.27 GB | 164.67 GB | 182.30 GB | Mac Studio 512GB |
| Q4_K_M | 4.85 bpw | 132.68 GB | 136.94 GB | 141.35 GB | 158.97 GB | Mac Studio 192GB |
| AWQ INT4 | 4.50 bpw | 123.11 GB | 127.22 GB | 131.63 GB | 149.26 GB | NVIDIA H200 141GB |
| IQ4_XS | 4.25 bpw | 116.27 GB | 120.28 GB | 124.69 GB | 142.31 GB | NVIDIA H200 141GB |
Compatibilidad de hardware y velocidad de decodificación (Qwen3-235B-A22B (MoE) @ Q4_K_M, contexto 32K)
| Nivel de hardware | Memoria y ancho de banda | Requerido (32K) | Veredicto de ajuste | Velocidad est. decodificación |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3090 24GB | 24 GB · 936 GB/s | 143.68 GB (599%) | Memoria insuficiente (OOM) | — |
| RTX 4090 24GB | 24 GB · 1008 GB/s | 143.68 GB (599%) | Memoria insuficiente (OOM) | — |
| RTX 5090 32GB | 32 GB · 1792 GB/s | 143.68 GB (449%) | Memoria insuficiente (OOM) | — |
| Apple M-Max 64GB | 64 GB · 546 GB/s | 141.35 GB (221%) | Memoria insuficiente (OOM) | — |
| Mac Studio 128GB | 128 GB · 546 GB/s | 141.35 GB (110%) | Memoria insuficiente (OOM) | — |
| Mac Studio 192GB | 192 GB · 800 GB/s | 141.35 GB (74%) | Ajustado (>90 % útil) | 24.0 tok/s |
| NVIDIA A100 80GB | 80 GB · 2039 GB/s | 143.68 GB (180%) | Memoria insuficiente (OOM) | — |
| NVIDIA H100 80GB | 80 GB · 3350 GB/s | 143.68 GB (180%) | Memoria insuficiente (OOM) | — |
Parámetros verificados de la arquitectura Transformer
- Checkpoint ID
- Qwen/Qwen3-235B-A22B
- Ollama Tag
- qwen3:235b
- License / Release
- Apache-2.0 · 2025-Q2
- Topología y atención
- Mezcla de expertos (MoE)
- Mecanismo de atención
- Atención de consulta agrupada (GQA)
- Parámetros totales (B)
- 235B
- Parámetros activos / token (B)
- 22B
- Capas ocultas / Tamaño oculto
- 94 / 4096
- Cabezas de consulta / Cabezas KV
- 64Q / 4KV (d=128)
- MoE Routed Experts
- 8 active / 128 total
- Vocab / Max Position
- 151,936 / 40,960
Los formatos cuantizados almacenan factores de escala por bloque y puntos cero junto con pesos enteros empaquetados. Un checkpoint GGUF Q4_K_M de 4 bits promedia 4.85 bits efectivos por parámetro (no 4.00), mientras que Q8_0 promedia 8.50 bpw. En los modelos Mixture-of-Experts, todos los expertos enrutados y compartidos permanecen residentes en memoria para evitar paginación desde el host token a token.
La atención de consulta agrupada estándar asigna 2 × L × H_kv × d_head × S × B × bytes_kv entre capas. La atención latente multicabeza de DeepSeek (MLA) comprime claves y valores en L × (d_kv_lora + d_qk_rope) × S × B × bytes_kv, reduciendo en más de un 90 % la memoria en contextos largos. Los modelos híbridos de ventana deslizante limitan las capas de atención local a min(S, window_size) mientras escalan linealmente las capas globales con S.
Comandos rápidos de vLLM y Ollama para Qwen3-235B-A22B (MoE)
vllm serve Qwen/Qwen3-235B-A22B \
--tensor-parallel-size 1 \
--max-model-len 32768 \
--max-num-seqs 8 \
--gpu-memory-utilization 0.88 \
--kv-cache-dtype fp8 \
--enable-prefix-caching \
--port 8000# Optional macOS unified-memory ceiling override before launching:
# sudo sysctl iogpu.wired_limit_mb=173015
# Save as Modelfile, then run: ollama create qwen3-235b-a22b-custom -f Modelfile
FROM qwen3:235b
PARAMETER num_ctx 32768
PARAMETER num_batch 512
PARAMETER flash_attn true
# Environment variables for ollama serve:
# OLLAMA_NUM_PARALLEL=8 OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1 OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q8_0 ollama serveComparar modelos hermanos y de escala similar de pesos abiertos
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