Arc Pro B70 32GB 能跑 Qwen3.5-122B-A10B 吗？

Intel · 32 GB GDDR6 · 带宽 608 GB/s · Alibaba · 122.0B（激活 10.0B） · MoE · 模型上下文最长 256K

ONEAPI

不能——Qwen3.5-122B-A10B 在 Q4 下即使 4K 上下文也约需 68.23 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：≈ 24.2 tok/s（估算，batch 1）。 FP16 约需 245.25 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	68.23 GB	否	24.3 估算
Q4	8K 默认	68.35 GB	否	24.2 估算
Q4	32K	69.1 GB	否	23.7 估算
FP16	4K	245.12 GB	否	—
FP16	8K 默认	245.25 GB	否	—
FP16	32K	246.0 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	67.1 GB	0.25 GB	1 GB	68.35 GB	32 GB
FP16	244.0 GB	0.25 GB	1 GB	245.25 GB	32 GB

其他能跑 Qwen3.5-122B-A10B 的 GPU

• B200 192GB SXM — ≈509.1 tok/s Q4 估算
• MI300X 192GB — ≈337.3 tok/s Q4 估算
• H200 141GB SXM5 — ≈305.5 tok/s Q4 估算
• H100 80GB SXM5 — ≈213.2 tok/s Q4 估算
• Gaudi 3 128GB — ≈208.5 tok/s Q4 估算
• A100 80GB SXM4 — ≈129.8 tok/s Q4 估算
• Mac Studio M3 Ultra 96GB — ≈52.1 tok/s Q4 估算
• Mac Studio M2 Ultra 192GB — ≈50.9 tok/s Q4 估算

Qwen3.5-122B-A10B 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 →