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Modelli IA
alibaba

Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct

Modello IA Uscita

Finestra di contesto
262.144 tokens
Output massimo
65.536 tokens
Parametri totali
30,53 B
Pesi aperti
Sì

Non sono ancora disponibili benchmark associati a questa scheda.

Esecuzione locale

Inferenza · stima della memoria

Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct

30,53 B parametri totali · qwen3_moe · BF16

Payload dei tensori del checkpoint pubblicato: 56,9 GiB. Include copie archiviate e buffer; è distinto dalle stime di memoria runtime riportate di seguito.

Memoria acceleratore stimata17,6 GiB
Pesi
15,6 GiB
KV cache
0,4 GiB
Margine runtime
1,6 GiB

Un utente, modello interamente nella memoria dell’acceleratore.

GPU con margine di memoria

Sistemi per IA locale con margine di memoria

Per i sistemi a memoria condivisa si considera il 75% della memoria installata, lasciando il 25% al sistema operativo e ad altre allocazioni. È un’ipotesi, non una misura della memoria assegnata alla GPU. I limiti di firmware e driver possono essere inferiori e richiedere configurazione. La corrispondenza di memoria non verifica runtime, pesi quantizzati o velocità di inferenza.

Include cache KV FP16, prompt e token generati, metadati di quantizzazione e margine runtime. Le GPU suggerite riservano il 10% della VRAM. La memoria sufficiente non garantisce velocità o compatibilità software: servono pesi quantizzati e supporto del runtime.

Costo API

USD / mese

Stima per token di testo standard. Esclude imposte, cache, sconti batch e costi aggiuntivi per ragionamento e modalità multimediali. Limiti e disponibilità possono variare per provider.

Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct

Capacità

Finestra di contesto
262.144 tokens
Output massimo
65.536 tokens
Ragionamento
No
Uso di strumenti
Sì
Pesi aperti
Sì
Dati di addestramento fino a
2025-04
Licenza del modello
apache-2.0
Parametri totali
30,53 B
Payload dei tensori del checkpoint
56,87 GiB

Modalità di input

  • text

Modalità di output

  • text

Elaborazione e piattaforma

Architettura
qwen3_moe