01功能特性
优点
- 24 GB GPU 上的本地 Copilot
- 262k ctx
- Apache 2.0
需了解的局限性
- —混合架构 → llama.cpp 仅提供部分支持
架构
MoE 80B/3B · 门控 DeltaNet + 注意力混合架构 · 262k 上下文
训练
擅长智能体编程。
最适合的场景
本地 Copilot资深代码重构
04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-coder-next
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%
48 GB
Q5_K_M
质量/体积的良好平衡
58 GB
Q8_0
几乎无法与 FP16 区分
86 GB
FP16
全精度 — 服务器用途
160 GB
CPU 回退 · 如果您没有 GPU，请预留 72 GB 内存 以较低速度运行此模型的最低要求。
运行Qwen3-Coder-Next 80B-A3B需要什么硬件？
在本地以Q4量化运行Qwen3-Coder-Next 80B-A3B，大约需要48 GB 显存。可供比较的硬件选项：GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — 请为系统和上下文保留余量，并确认推理引擎与GPU兼容。
当前在售产品： GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
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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。