# Qwen3-Coder-Next の GPU 要件

Qwen3-Coder-Next のパラメータ数は 80B です。推論で動かすには、16 ビットで約 191 GB、8 ビットで約 96 GB、4 ビットで約 48 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 512 個で、トークンごとにそのうち 10 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 80B 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-Coder-Next)。

## 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 | 191 GB：[B300](/ja/gpus/b300.html.md) 1 枚、GPU 1 時間あたり $4.60 から |
| 8 ビット | 96 GB：[RTX PRO 6000](/ja/gpus/rtx-pro-6000.html.md) 1 枚、GPU 1 時間あたり $1.90 から |
| 4 ビット | 48 GB：[L40S](/ja/gpus/l40s.html.md)、[RTX 6000 Ada](/ja/gpus/rtx-6000-ada.html.md) または [RTX A6000](/ja/gpus/rtx-a6000.html.md) 1 枚、L40S は GPU 1 時間あたり $0.44 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 | 56 GB：[H100](/ja/gpus/h100.html.md) または [A100](/ja/gpus/a100.html.md) 1 枚、H100 は GPU 1 時間あたり $1.65 から |
| LoRA | 191 GB：[B300](/ja/gpus/b300.html.md) 1 枚、GPU 1 時間あたり $4.60 から |
| フルファインチューニング | 1,275 GB：[B200](/ja/gpus/b200.html.md) × 8、8 枚で 1 時間あたり $54.32 から |

## モデルについて

| | |
|---|---|
| パラメータ数 | `80B` |
| エキスパート数 | `512` |
| トークンごとのエキスパート数 | `10` |
| コンテキスト長（トークン） | `262,144` |
| 公開時の精度 | `BF16` |
| ライセンス | `apache-2.0` |
| 公開日 | `2026-01-30` |
| 重み | [Qwen/Qwen3-Coder-Next](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Coder-Next) |

## 自分で動かす

```
vllm serve Qwen/Qwen3-Coder-Next --tensor-parallel-size 1
```

## よくある質問

**Qwen3-Coder-Next 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 191 GB、8 ビットで約 96 GB、4 ビットで約 48 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 56 GB、LoRA で約 191 GB、Adam によるフルファインチューニングで約 1,275 GB が必要です（活性化を除く）。

**Qwen3-Coder-Next は GPU 1 枚で動きますか？** はい。16 ビットで約 191 GB 必要で、B300 1 枚に収まります。

**Qwen3-Coder-Next を動かす費用はいくらですか？** 16 ビットなら B300 1 枚、4 ビットなら L40S、RTX 6000 Ada または RTX A6000 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-Coder-Next をデプロイするには？** Arrakis コンソールで Models を開き、Qwen/Qwen3-Coder-Next 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)。