01功能特性
优点
- 当时最好的开放 MoE 模型
- 激活参数量为 220 亿 → 对于这一规模的模型而言，速度较快
- AIME 2024 85.7
需了解的局限性
- —Q4最低142GB
- —必须采用多 GPU 部署或在 Mac Studio 上部署
架构
MoE · 128 个专家，8 个激活 · 94 层 · GQA 64Q/4KV
训练
36T 令牌。提供 Instruct-2507 和 Thinking-2507 变体（2025年7月）。
最适合的场景
前沿水平的推理高级编程智能体
05安装
安装 Ollama 适用于您的操作系统。下载前请检查模型及其量化方式。从 4096 tokens 的上下文开始，然后使用 ollama ps 检查模型的加载位置。下方列出的命令并不能证明已在您的机器上执行过测试。
$ollama run qwen3:235b
LM Studio
图形界面，无需命令行操作
→ 查看指南
llama.cpp
原始性能，从源码构建
→ 查看指南
vLLM
兼容 OpenAI 的生产级服务器
→ 查看指南
Jan / GPT4All
一体化桌面应用
→ 查看指南
⚠
首次下载：根据所选量化方式，大小在 2 到 40 GB 之间。请预留磁盘空间，建议使用稳定的网络连接。后续启动将即时完成。
02所需内存
运行此模型所需的大致 GPU 显存容量，已包含 4k tokens 的上下文开销。如需更长的上下文，每增加 8k tokens，请额外预留约 1 GB。
Q4_K_M
最轻量，损失约 5%
142 GB
Q5_K_M
质量/体积的良好平衡
170 GB
Q8_0
几乎无法与 FP16 区分
250 GB
FP16
全精度 — 服务器用途
470 GB
CPU 回退 · 如果您没有 GPU，请预留 160 GB 内存 以较低速度运行此模型的最低要求。
运行Qwen 3 235B-A22B需要什么硬件？
在本地以Q4量化运行Qwen 3 235B-A22B，大约需要142 GB 显存。可供比较的硬件选项：GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — 此模型超出该迷你 PC 的 GPU 容量：请选择更小的模型或合适的基础设施。
当前在售产品： GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
Amazon查看价格 →为什么选择它？我们的完整资料： GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) →
联盟链接——可能产生佣金，但您无需额外付费，推荐独立。作为亚马逊合作伙伴，QuelLLM 将从符合条件的购买中获利。
03预期速度
Q4_K_M 量化下每秒生成的 tokens 数，上下文为 4k。超过 20 t/s，阅读体验舒适。低于 10 t/s，仅用于测试。
04公开基准测试
分数引自模型卡片或 MMLU-Pro / 社区数据。单位：正确回答百分比。
AIME 2024
85.7
AIME 2025
81.5
LiveCodeBench v5
70.7