# Requisitos de GPU do Qwen3-235B-A22B

O Qwen3-235B-A22B tem 235B parâmetros. Para servi-lo, conte com cerca de 564 GB de memória de GPU em 16 bits, 282 GB em 8 bits ou 141 GB em 4 bits, incluindo cerca de 20% para o cache KV e as ativações.

É um modelo de mistura de especialistas: 128 especialistas, 8 deles ativos para cada token. Todos ficam na memória da GPU, então conte memória para todos os 235B parâmetros.

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

## O que é preciso para servi-lo

| Precisão | Memória e menor configuração |
|---|---|
| 16 bits | 564 GB: 8 × [H100](/pt/gpus/h100.html.md), a partir de US$ 13,20 por hora pelas 8 |
| 8 bits | 282 GB: 4 × [H100](/pt/gpus/h100.html.md), a partir de US$ 6,60 por hora pelas 4 |
| 4 bits | 141 GB: uma [B200](/pt/gpus/b200.html.md), a partir de US$ 6,79 por GPU-hora |

## O que é preciso para fazer ajuste fino

| Método | Memória e menor configuração |
|---|---|
| QLoRA | 165 GB: uma [B200](/pt/gpus/b200.html.md), a partir de US$ 6,79 por GPU-hora |
| LoRA | 564 GB: 8 × [H100](/pt/gpus/h100.html.md), a partir de US$ 13,20 por hora pelas 8 |
| Ajuste fino completo | 3.761 GB: mais de uma máquina de 8 GPUs |

## Sobre o modelo

| | |
|---|---|
| Parâmetros | `235B` |
| Ativos por token | `22B` |
| Especialistas | `128` |
| Especialistas por token | `8` |
| Janela de contexto (tokens) | `40,960` |
| Publicado em | `BF16` |
| Licença | `apache-2.0` |
| Data de lançamento | `2025-04-27` |
| Pesos | [Qwen/Qwen3-235B-A22B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-235B-A22B) |

## Sirva você mesmo

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

## Perguntas

**Quanta memória de GPU o Qwen3-235B-A22B precisa?** Para servi-lo, cerca de 564 GB em 16 bits, 282 GB em 8 bits e 141 GB em 4 bits, incluindo cerca de 20% para o cache KV e as ativações. Para fazer ajuste fino, cerca de 165 GB com QLoRA, 564 GB com LoRA e 3.761 GB para ajuste fino completo com Adam, sem contar as ativações.

**Posso rodar o Qwen3-235B-A22B em uma única GPU?** Sim, quantizado. Em 4 bits ele precisa de cerca de 141 GB, que cabem em uma B200. Em 16 bits ele precisa de 8 GPUs H100.

**Quanto custa rodar o Qwen3-235B-A22B?** Em 16 bits ele precisa de 8 GPUs H100; em 4 bits, de uma B200. Cada configuração desta página mostra o menor preço por GPU-hora na Arrakis agora, e você paga por hora a partir de um saldo pré-pago.

**Como implanto o Qwen3-235B-A22B na Arrakis?** Abra Models no console da Arrakis, cole Qwen/Qwen3-235B-A22B, escolha vLLM, SGLang ou llama.cpp e alugue uma GPU em que ele caiba. Você recebe um endpoint compatível com OpenAI com sua própria chave de API, e SSH root na máquina.


Mais modelos: [/models](/pt/models.html.md).