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Qwen3-235B-A22B 的 GPU 需求

Qwen3-235B-A22B 有 235B 参数。部署推理时,16 位约需 564 GB 显存,8 位约 282 GB,4 位约 141 GB,其中包含约 20% 用于 KV 缓存和激活值。

它是混合专家模型:共 128 个专家,每个 token 激活其中 8 个。所有专家都常驻显存,因此显存要按全部 235B 参数来规划。

部署推理需要什么

推理运行它所需的显存,能放下它的最小 GPU 配置,以及 Arrakis 当前的最低价格。

精度显存与最小配置
16 位564 GB:8 × H100,8 块合计每小时 $16.56 起
8 位282 GB:4 × H100,4 块合计每小时 $8.28 起
4 位141 GB:一块 B200,每 GPU 小时 $6.79 起

微调需要什么

QLoRA 在冻结的 4 位模型上训练适配器,LoRA 基于 16 位模型,全量微调则会更新所有权重。以上数字不含激活值,激活值会随批大小和序列长度增长。

方法显存与最小配置
QLoRA165 GB:一块 B200,每 GPU 小时 $6.79 起
LoRA564 GB:8 × H100,8 块合计每小时 $16.56 起
全量微调3,761 GB:多于一台 8 卡机器

关于这个模型

来自它在 Hugging Face 上的模型卡和文件。本页的显存数字遵循GPU 显存指南。

参数量
235B
每个 token 激活的参数
22B
专家数
128
每个 token 的专家数
8
上下文窗口(token)
40,960
发布精度
BF16
许可证
apache-2.0
发布日期
2025-04-27
权重
Qwen/Qwen3-235B-A22B

在 Arrakis 上部署

在控制台中打开 Models,选择 vLLM、SGLang 或 llama.cpp,然后租用一块能放下它的 GPU。你会得到一个兼容 OpenAI 的端点,带有专属 API 密钥,并可通过 root SSH 登录机器。也可以在任何显存足够的机器上自己运行:

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

常见问题

所有 GPU 的实时价格见 GPU 价格页面。

Qwen3-235B-A22B 需要多少显存?
推理部署时,16 位约需 564 GB,8 位约 282 GB,4 位约 141 GB,其中包含约 20% 用于 KV 缓存和激活值。微调时,QLoRA 约需 165 GB,LoRA 约需 564 GB,使用 Adam 全量微调约需 3,761 GB,均未计入激活值。
Qwen3-235B-A22B 能在单块 GPU 上运行吗?
可以,但需要量化。4 位下约需 141 GB,一块 B200 就能放下。16 位下需要 8 块 H100。
运行 Qwen3-235B-A22B 要多少钱?
16 位下需要 8 块 H100;4 位下需要一块 B200。本页每种配置都显示 Arrakis 当前每 GPU 小时的最低价格,从预付余额中按小时扣费。
如何在 Arrakis 上部署 Qwen3-235B-A22B?
在 Arrakis 控制台中打开 Models,粘贴 Qwen/Qwen3-235B-A22B,选择 vLLM、SGLang 或 llama.cpp,然后租用一块能放下它的 GPU。你会得到一个兼容 OpenAI 的端点,带有专属 API 密钥,并可通过 root SSH 登录机器。