Arc Pro B70 32GB 能跑 Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct 吗？

Intel · 32 GB GDDR6 · 带宽 608 GB/s · Alibaba · 81.3B（激活 3B） · MoE · 模型上下文最长 256K

ONEAPI

不能——Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct 在 Q4 下即使 4K 上下文也约需 45.75 GB，超出 Arc Pro B70 32GB 的 32 GB GDDR6。只能靠重度 CPU/磁盘 offload 勉强运行。 Q4/8K 解码：≈ 179.7 tok/s（估算，batch 1）。 FP16 约需 163.67 GB——此卡装不下。 估算来自显存带宽公式；标注「实测」的行覆盖估算。相对排名比绝对 tok/s 更可靠。 方法论.

各量化与上下文下的装机与速度

量化	上下文	所需 VRAM	装得下？	tok/s（解码）
Q4	4K	45.75 GB	否	180.0 估算
Q4	8K 默认	45.79 GB	否	179.7 估算
Q4	32K	46.02 GB	否	177.9 估算
FP16	4K	163.64 GB	否	—
FP16	8K 默认	163.67 GB	否	—
FP16	32K	163.9 GB	否	—

装得下 = 权重 + KV(上下文) + 1 GB 开销 ≤ 95% VRAM。实测锚点与上下文无关；装机结论按上下文分别计算。tok/s 缺失表示模型远超此卡能力（只能纯 offload）。

8K 上下文 VRAM 明细

量化	权重	KV cache	开销	合计所需	Arc Pro B70 32GB VRAM
Q4	44.72 GB	0.08 GB	1 GB	45.79 GB	32 GB
FP16	162.6 GB	0.08 GB	1 GB	163.67 GB	32 GB

其他能跑 Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct 的 GPU

• B200 192GB SXM — ≈1697.0 tok/s Q4 估算
• MI300X 192GB — ≈1124.2 tok/s Q4 估算
• H200 141GB SXM5 — ≈1018.2 tok/s Q4 估算
• H100 80GB SXM5 — ≈710.6 tok/s Q4 估算
• Gaudi 3 128GB — ≈694.9 tok/s Q4 估算
• A100 80GB SXM4 — ≈432.5 tok/s Q4 估算
• RTX 6000 Ada 48GB — ≈203.6 tok/s Q4 估算
• L40S 48GB — ≈183.3 tok/s Q4 估算

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct 的全部 GPU →

Arc Pro B70 32GB 可跑的其他模型

• MiniCPM5-1B — ≈358.2 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-2B — ≈193.5 tok/s Q4 估算
• DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-layer-mix-bpw-3.8-mlx — ≈168.2 tok/s Q4 估算
• Qwen3.6-35B-A3B — ≈129.0 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-35B-A3B — ≈129.0 tok/s Q4 估算
• GLM-4.7-Flash — ≈129.0 tok/s Q4 估算
• Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — ≈129.0 tok/s Q4 估算
• Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16 — ≈129.0 tok/s Q4 估算

Arc Pro B70 32GB 上的全部模型 →