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V100 32GB SXM2 能跑 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 吗?

NVIDIA · 32 GB HBM2 · 带宽 900 GB/s · Alibaba · 235.1B(激活 22B) · MoE · 模型上下文最长 256K

❌ 装不下 — Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 Q4 需 131.04 GB,显卡仅 32 GB
VRAM:需 131.04 GB / 32 GB
FF · 装不下综合评分:VRAM 余量 × 0.5 + 生成速度 × 0.5。Q4 @ 8K 上下文。
CUDA
你的 GPU 装不下 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507,但能跑这些同类型模型: Qwen3-8B, gemma-4-26B-A4B-it☁️ RunPod 云端租用 ~$0.50/小时
估算基于带宽公式;标注「实测」的行覆盖估算。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)
Q44K131.04 GB
Q48K 默认131.77 GB
Q432K136.18 GB
FP164K471.93 GB
FP168K 默认472.67 GB
FP1632K477.07 GB

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V100 32GB SXM2 VRAM
Q4129.31 GB1.47 GB1 GB131.77 GB32 GB
FP16470.2 GB1.47 GB1 GB472.67 GB32 GB

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