# Requisitos de GPU de Qwen3-235B-A22B

Qwen3-235B-A22B tiene 235B parámetros. Para servirlo, calcula unos 564 GB de memoria de GPU en 16 bits, 282 GB en 8 bits o 141 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones.

Es un modelo de mezcla de expertos: 128 expertos, 8 de ellos activos en cada token. Todos permanecen en la memoria de la GPU, así que calcula la memoria para los 235B parámetros.

[Despliégalo en Arrakis](/console/#/models?model=Qwen/Qwen3-235B-A22B).

## Lo que hace falta para servirlo

| Precisión | Memoria y configuración mínima |
|---|---|
| 16 bits | 564 GB: 8 × [H100](/es/gpus/h100.html.md), desde 13,20 US$ por hora las 8 |
| 8 bits | 282 GB: 4 × [H100](/es/gpus/h100.html.md), desde 6,60 US$ por hora las 4 |
| 4 bits | 141 GB: una [B200](/es/gpus/b200.html.md), desde 6,79 US$ por GPU-hora |

## Lo que hace falta para ajustarlo

| Método | Memoria y configuración mínima |
|---|---|
| QLoRA | 165 GB: una [B200](/es/gpus/b200.html.md), desde 6,79 US$ por GPU-hora |
| LoRA | 564 GB: 8 × [H100](/es/gpus/h100.html.md), desde 13,20 US$ por hora las 8 |
| Ajuste fino completo | 3.761 GB: más de una máquina de 8 GPU |

## Sobre el modelo

| | |
|---|---|
| Parámetros | `235B` |
| Activos por token | `22B` |
| Expertos | `128` |
| Expertos por token | `8` |
| Ventana de contexto (tokens) | `40,960` |
| Publicado en | `BF16` |
| Licencia | `apache-2.0` |
| Fecha de publicación | `2025-04-27` |
| Pesos | [Qwen/Qwen3-235B-A22B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-235B-A22B) |

## Sírvelo tú mismo

```
vllm serve Qwen/Qwen3-235B-A22B --tensor-parallel-size 8
```

## Preguntas

**¿Cuánta memoria de GPU necesita Qwen3-235B-A22B?** Para servirlo, unos 564 GB en 16 bits, 282 GB en 8 bits y 141 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones. Para ajustarlo, unos 165 GB con QLoRA, 564 GB con LoRA y 3.761 GB para un ajuste fino completo con Adam, sin contar las activaciones.

**¿Puedo ejecutar Qwen3-235B-A22B en una sola GPU?** Sí, cuantizado. En 4 bits necesita unos 141 GB, que caben en una B200. En 16 bits necesita 8 GPU H100.

**¿Cuánto cuesta ejecutar Qwen3-235B-A22B?** En 16 bits necesita 8 GPU H100; en 4 bits, una B200. Cada configuración de esta página muestra el precio más bajo por GPU-hora en Arrakis ahora mismo, y pagas por hora desde un saldo prepago.

**¿Cómo despliego Qwen3-235B-A22B en Arrakis?** Abre Models en la consola de Arrakis, pega Qwen/Qwen3-235B-A22B, elige vLLM, SGLang o llama.cpp y alquila una GPU en la que quepa. Obtienes un endpoint compatible con OpenAI con su propia clave de API, y SSH root a la máquina.


Más modelos: [/models](/es/models.html.md).