Qwen3-VL-235B-A22B

Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct

参数量

235B

上下文

256K

下载量

1.6M

点赞

412

架构

moe_transformer

在 HuggingFace 查看

GPU 需求

按量化方案和使用场景估算的显存 / 内存 / 磁盘

量化最低配置推荐配置生产配置
FP1616bit
557.3 GB
RAM 835.9 · Disk 721.9
584.6 GB
RAM 877.0 · Disk 747.9
625.7 GB
RAM 938.5 · Disk 786.9
FP88bit
280.4 GB
RAM 420.7 · Disk 380.4
295.2 GB
RAM 442.8 · Disk 406.4
323.6 GB
RAM 485.4 · Disk 445.4
INT88bit
280.4 GB
RAM 420.7 · Disk 380.4
295.2 GB
RAM 442.8 · Disk 406.4
323.6 GB
RAM 485.4 · Disk 445.4
AWQ4bit
147.2 GB
RAM 220.8 · Disk 216.1
155.9 GB
RAM 233.9 · Disk 242.1
178.3 GB
RAM 267.4 · Disk 281.1
GPTQ4bit
148.9 GB
RAM 223.4 · Disk 218.3
157.7 GB
RAM 236.6 · Disk 244.3
180.2 GB
RAM 270.3 · Disk 283.3
GGUF4bit
152.4 GB
RAM 228.6 · Disk 222.5
161.3 GB
RAM 242.0 · Disk 248.5
183.9 GB
RAM 275.9 · Disk 287.5

GPU 推荐

Best ValueBEST

1× B200

180 GB VRAM

$3,013/月

≈ 0 tok/s (N/A — benchmark unavailable)

可用生产吞吐 ≈ 0 tok/s

score 0.5963

Deploy on vast ↗
Cheapest

8× RTX 3090

192 GB VRAM

$636/月

≈ 26.4 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 18.5 tok/s

score 0.5516

Deploy on vast ↗
Performance

8× H200 SXM

1128 GB VRAM

$20,440/月

≈ 135.3 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 94.7 tok/s

score 0.2197

Min Complexity

2× A100 80GB

160 GB VRAM

$1,752/月

≈ 28.7 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 20.1 tok/s

score 0.581

Deploy on vast ↗

💬 社区 —— 真实部署经验

0 文章 · 0 实测

进入社区 →

单卡可运行的 GPU

B200

180 GB VRAM

$3,013

/月 · vast

B200 SXM

180 GB VRAM

AmciHub

AI 模型部署与算力决策平台——分析 AI 模型的硬件需求、GPU 性能、云端价格与部署成本,帮助你选择合适的部署方案。

© 2026 AmciHub. 保留所有权利。 Model → Requirement → GPU → Benchmark → Cloud → Cost → Recommendation