Arrakis / モデル / Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B の GPU 要件
Qwen3-235B-A22B のパラメータ数は 235B です。推論で動かすには、16 ビットで約 564 GB、8 ビットで約 282 GB、4 ビットで約 141 GB の GPU メモリを見込んでください。KV キャッシュと活性化の分として約 20% を含みます。
Mixture of Experts モデルです。エキスパートは 128 個で、トークンごとにそのうち 8 個が働きます。すべてのエキスパートが GPU メモリに載るため、メモリは 235B パラメータ全体の分を見込んでください。
モデルについて
Hugging Face 上のモデルカードとファイルから。このページのメモリの数字は GPU メモリガイドの計算に従っています。
- パラメータ数
- 235B
- トークンごとに働くパラメータ
- 22B
- エキスパート数
- 128
- トークンごとのエキスパート数
- 8
- コンテキスト長（トークン）
- 40,960
- 公開時の精度
- BF16
- ライセンス
- apache-2.0
- 公開日
- 2025-04-27
Arrakis でデプロイする
コンソールで Models を開き、vLLM、SGLang、llama.cpp のいずれかを選んで、収まる GPU を借ります。専用の API キー付きの OpenAI 互換エンドポイントと、マシンへの root SSH が使えます。GPU メモリが足りるマシンなら、自分で動かすこともできます：
vLLM
vllm serve Qwen/Qwen3-235B-A22B --tensor-parallel-size 8よくある質問
すべての GPU の最新価格は GPU 価格 のページにあります。
Qwen3-235B-A22B にはどれだけの GPU メモリが必要ですか？
推論で動かすには、16 ビットで約 564 GB、8 ビットで約 282 GB、4 ビットで約 141 GB です。KV キャッシュと活性化の分として約 20% を含みます。ファインチューニングには、QLoRA で約 165 GB、LoRA で約 564 GB、Adam によるフルファインチューニングで約 3,761 GB が必要です（活性化を除く）。
Qwen3-235B-A22B は GPU 1 枚で動きますか？
はい、量子化すれば動きます。4 ビットで約 141 GB 必要で、B200 1 枚に収まります。16 ビットでは H100 8 枚が必要です。
Qwen3-235B-A22B を動かす費用はいくらですか？
16 ビットなら H100 8 枚、4 ビットなら B200 1 枚が必要です。このページの各構成には、Arrakis での現在の GPU 1 時間あたりの最安値を表示しています。料金は前払い残高から 1 時間単位で支払います。
Arrakis で Qwen3-235B-A22B をデプロイするには？
Arrakis コンソールで Models を開き、Qwen/Qwen3-235B-A22B を貼り付け、vLLM、SGLang、llama.cpp のいずれかを選んで、収まる GPU を借ります。専用の API キー付きの OpenAI 互換エンドポイントと、マシンへの root SSH が使えます。
ほかのモデル
- Qwen3.8-Flash-Next180B
- Qwen3.5-122B-A10B125B
- Qwen3-Coder-Next80B
- Qwen3.5-397B-A17B403B
- MiniMax-M2.5229B
- MiniMax-M2.7229B