Famiglia Qwen · 235B parametri

Qwen 3 235B-A22B

MoE 235B/22B attivi (128 esperti, 8 attivi). AIME 2024 85,7, LiveCodeBench 70,7.

🇨🇳 Alibaba·Licenza Apache 2.0·Contesto 128k tokens·Data di uscita aprile 2025← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Miglior MoE open all'epoca
  • 22B attivi → veloce per le sue dimensioni
  • AIME 2024 85.7
Limiti da conoscere
  • —Almeno 142 GB in Q4
  • —È necessario un deployment multi-GPU o un Mac Studio
Architettura
MoE · 128 esperti, 8 attivi · 94 layer · GQA 64Q/4KV
Addestramento
36T token. Varianti Instruct-2507 e Thinking-2507 (luglio 2025).
Ideale per
Ragionamento di frontieraCodice avanzatoAgenti

05Installare

Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.

$ollama run qwen3:235b
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

02Memoria richiesta

VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
142 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
170 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
250 GB
FP16
Piena precisione — uso server
470 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 160 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per Qwen 3 235B-A22B?

Per eseguire Qwen 3 235B-A22B in locale con quantizzazione Q4, servono circa 142 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — questo modello supera la capacità GPU di questo mini-PC: scegli un modello più piccolo o un'infrastruttura adeguata.

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03Velocità prevista

Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.

Entry-level
~3t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~12t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~28t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmark pubblici

Punteggi ripresi dalle model card o da MMLU-Pro / fonti della community. Unità: % di risposte corrette.

AIME 2024
85.7
AIME 2025
81.5
LiveCodeBench v5
70.7