# 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。

[Arrakis でデプロイする](/console/#/models?model=Qwen/Qwen3-235B-A22B)。

## 推論で動かすのに必要なもの

| 精度 | メモリと最小構成 |
|---|---|
| 16 ビット | 564 GB：[H100](/ja/gpus/h100.html.md) × 8、8 枚で 1 時間あたり $13.20 から |
| 8 ビット | 282 GB：[H100](/ja/gpus/h100.html.md) × 4、4 枚で 1 時間あたり $6.60 から |
| 4 ビット | 141 GB：[B200](/ja/gpus/b200.html.md) 1 枚、GPU 1 時間あたり $6.79 から |

## ファインチューニングに必要なもの

| メソッド | メモリと最小構成 |
|---|---|
| QLoRA | 165 GB：[B200](/ja/gpus/b200.html.md) 1 枚、GPU 1 時間あたり $6.79 から |
| LoRA | 564 GB：[H100](/ja/gpus/h100.html.md) × 8、8 枚で 1 時間あたり $13.20 から |
| フルファインチューニング | 3,761 GB：8 GPU マシン 1 台を超える |

## モデルについて

| | |
|---|---|
| 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` |
| 重み | [Qwen/Qwen3-235B-A22B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-235B-A22B) |

## 自分で動かす

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

## よくある質問

**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：[/models](/ja/models.html.md)。