# Requisitos de GPU do Qwen3-Coder-Next

O Qwen3-Coder-Next tem 80B parâmetros. Para servi-lo, conte com cerca de 191 GB de memória de GPU em 16 bits, 96 GB em 8 bits ou 48 GB em 4 bits, incluindo cerca de 20% para o cache KV e as ativações.

É um modelo de mistura de especialistas: 512 especialistas, 10 deles ativos para cada token. Todos ficam na memória da GPU, então conte memória para todos os 80B parâmetros.

[Implante na Arrakis](/console/#/models?model=Qwen/Qwen3-Coder-Next).

## O que é preciso para servi-lo

| Precisão | Memória e menor configuração |
|---|---|
| 16 bits | 191 GB: uma [B300](/pt/gpus/b300.html.md), a partir de US$ 4,60 por GPU-hora |
| 8 bits | 96 GB: uma [RTX PRO 6000](/pt/gpus/rtx-pro-6000.html.md), a partir de US$ 1,90 por GPU-hora |
| 4 bits | 48 GB: uma [L40S](/pt/gpus/l40s.html.md), [RTX 6000 Ada](/pt/gpus/rtx-6000-ada.html.md) ou [RTX A6000](/pt/gpus/rtx-a6000.html.md), a L40S a partir de US$ 0,44 por GPU-hora |

## O que é preciso para fazer ajuste fino

| Método | Memória e menor configuração |
|---|---|
| QLoRA | 56 GB: uma [H100](/pt/gpus/h100.html.md) ou [A100](/pt/gpus/a100.html.md), a H100 a partir de US$ 1,65 por GPU-hora |
| LoRA | 191 GB: uma [B300](/pt/gpus/b300.html.md), a partir de US$ 4,60 por GPU-hora |
| Ajuste fino completo | 1.275 GB: 8 × [B200](/pt/gpus/b200.html.md), a partir de US$ 54,32 por hora pelas 8 |

## Sobre o modelo

| | |
|---|---|
| Parâmetros | `80B` |
| Especialistas | `512` |
| Especialistas por token | `10` |
| Janela de contexto (tokens) | `262,144` |
| Publicado em | `BF16` |
| Licença | `apache-2.0` |
| Data de lançamento | `2026-01-30` |
| Pesos | [Qwen/Qwen3-Coder-Next](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Coder-Next) |

## Sirva você mesmo

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

## Perguntas

**Quanta memória de GPU o Qwen3-Coder-Next precisa?** Para servi-lo, cerca de 191 GB em 16 bits, 96 GB em 8 bits e 48 GB em 4 bits, incluindo cerca de 20% para o cache KV e as ativações. Para fazer ajuste fino, cerca de 56 GB com QLoRA, 191 GB com LoRA e 1.275 GB para ajuste fino completo com Adam, sem contar as ativações.

**Posso rodar o Qwen3-Coder-Next em uma única GPU?** Sim. Em 16 bits ele precisa de cerca de 191 GB, que cabem em uma B300.

**Quanto custa rodar o Qwen3-Coder-Next?** Em 16 bits ele precisa de uma B300; em 4 bits, de uma L40S, RTX 6000 Ada ou RTX A6000. 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-Coder-Next na Arrakis?** Abra Models no console da Arrakis, cole Qwen/Qwen3-Coder-Next, 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).