Qwen3.5 122B-A10B auf Atlas 300I Duo 96GB (310P) (96GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s
Qwen3.5 122B-A10B (122B gesamt, 10B aktiv, Hybrid Linear/Mamba + MoE) benötigt 69.19 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 70.03 GiB gesamt bei 8K Kontext und 70.59 GiB bei 32K auf Atlas 300I Duo 96GB (310P) (~32 tok/s).
Passt mit sicherer Reserve
Aus config.json abgeleitet
HF config.json ↗
Benötigter GPU-Speicher
70.03 GiB
75.19 GB (dezimal)
Nutzbarer Hardware-Speicher
91.2 GiB
96 GB (physisch)
Sicherheitsreserve
+21.17 GiB
73% Auslastung
Geschätzter Decode-Durchsatz
~32 tok/s
10B aktive Parameter
Geschätzter Prefill-Durchsatz
~3640 tok/s
4K-Prompt TTFT: ~1125 ms
Kosten / 1 Mio. Tokens
$3.84
Hybrid Linear/Mamba + MoE · Apache-2.0
Empfohlene Hardware für diese Konfiguration
Beste Einzel-GPU
RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
~$8,500
Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU
2x A100 80GB SXM
160GB · ~$24,000
Apple Unified Memory
Ryzen AI Max+ 395 128GB
~$1,999
Cloud ab
Vast.ai · $0.44 / Std.
1x A100 80GB SXM
Produktionsreife Startbefehle
llama.cpp (GGUF)
llama-server -hf unsloth/Qwen3.5-122B-A10B-GGUF:Q4_K_M \ --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM
vllm serve Qwen/Qwen3.5-122B-A10B \ --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~1125ms · ~32 tok/s)
[Qwen3.5 122B-A10B · 70.03 GiB] auf Ziel-GPU reserviert. Prefill abgeschlossen; generiere Token in Echtzeit mit der berechneten Rate...
Cloud-GPU-Preisvergleich & Mieten-vs.-Kaufen-TCO
Verifizierte öffentliche Tarife von RunPod, Vast.ai, Vultr und DigitalOcean.
Kauf-Amortisation
~64.4 Monate
Geschätzte Stromkosten: $12.77 / Monat
| Anbieter | Empfohlene Instanz | Gesamt-VRAM | Stundensatz | Monatlich (bei Auswahl) | Abrechnungsmodell | Starten |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RunPod | 1x A100 80GB SXM (Community Cloud · PCIe) | 80 GB | $1.19 / Std. | $144.70 / Monat | Sekundengenau | GPU starten ↗ |
| Vast.ai | 1x A100 80GB SXM (Verifizierter Host · SXM4) | 80 GB | $0.44 / Std. | $53.75 / Monat | Spot / On-Demand | GPU starten ↗ |
| Vultr ($300 Free Credit*) | 1x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz · $300 Credit*) | 80 GB | $2.40 / Std. | $291.48 / Monat | Stündlich | GPU starten ↗ |
| Vultr Cloud GPU | 1x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz) | 80 GB | $2.40 / Std. | $291.48 / Monat | Stündlich | GPU starten ↗ |
| DigitalOcean | 1x Instinct MI300X 192GB (Dedizierte Instanz) | 192 GB | $2.59 / Std. | $314.94 / Monat | Sekundengenau | GPU starten ↗ |
Preise entsprechen den öffentlichen Tarifen am Prüfdatum und variieren je nach Region und Verfügbarkeit.
Fine-Tuning VRAM-Bedarf (QLoRA / LoRA / Voll) — Qwen3.5 122B-A10B
QLoRA (4b)
Passt mit sicherer Reserve
71.63 GiB
Modellgewichte: 69.19 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.4 GiB · Act: 1.04 GiB
Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
LoRA (16b)
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
230.83 GiB
Modellgewichte: 227.24 GiB · Gradienten + Optimizer: 2.2 GiB · Act: 1.39 GiB
Empfohlene GPU: Instinct MI325X 256GB (256GB)
Voll-FT
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
934.12 GiB
Modellgewichte: 227.24 GiB · Gradienten + Optimizer: 704.44 GiB · Act: 2.44 GiB
Empfohlene GPU: 8x H200 141GB SXM (1128GB)
Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden
Schnelles Hardware-Fazit
Die Atlas 300I Duo 96GB (310P) (96GB physisch, 91.2 GiB nutzbar) führt Qwen3.5 122B-A10B in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 70.03 GiB und 21.17 GiB Reserve stabil aus (~32 tok/s).
KV-Cache- & Engine-Tuning
Qwen3.5 122B-A10B nutzt Hybrid Linear/Mamba + MoE (122B gesamt, 10B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.28 GiB auf 0.84 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 0.38 GiB (gesamt 70.21 GiB).
VRAM-Skalierung nach Kontextfenster (4K bis 128K, 4-Bit-Gewichte)
Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — Qwen3.5 122B-A10B @ 8K
| Quantisierungsformat | Gewichte (GiB) | KV-Cache | Gesamt-VRAM (GiB) | Decode-Tempo | Kompatibilität (Atlas 300I Duo 96GB (310P)) | Empfohlene GPU | Datenquelle |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16) | 227.24 GiB | 0.28 GiB | 228.08 GiB (244.9 GB) | ~3.9 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Instinct MI325X 256GB (256GB) | Offizielle Checkpoint-Größe |
| FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0) | 120.72 GiB | 0.28 GiB | 121.56 GiB (130.52 GB) | ~11.8 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Instinct MI300X 192GB (192GB) | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K) | 93.17 GiB | 0.28 GiB | 94.01 GiB (100.94 GB) | ~24.2 tok/s | Knappe Reserve (<8% Puffer) | Instinct MI300X 192GB (192GB) | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M) | 80.97 GiB | 0.28 GiB | 81.81 GiB (87.84 GB) | ~27.6 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Aus config.json abgeleitet |
| Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M) | 69.19 GiB | 0.28 GiB | 70.03 GiB (75.19 GB) | ~32 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS) | 60.58 GiB | 0.28 GiB | 61.42 GiB (65.95 GB) | ~36.1 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M) | 55.73 GiB | 0.28 GiB | 56.57 GiB (60.74 GB) | ~38.9 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL) | 39.37 GiB | 0.28 GiB | 40.21 GiB (43.18 GB) | ~52.9 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | A40 48GB (48GB) | Aus config.json abgeleitet |
Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)
Kann die Atlas 300I Duo 96GB (310P) (96GB) Qwen3.5 122B-A10B ausführen?
In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Qwen3.5 122B-A10B insgesamt 70.03 GiB VRAM (69.19 GiB Gewichte + 0.28 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 91.2 GiB nutzbarem Speicher auf der Atlas 300I Duo 96GB (310P) (~32 tok/s Decode).
Wie viel VRAM benötigt Qwen3.5 122B-A10B bei 32K Kontextlänge?
Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 0.84 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 70.59 GiB (75.8 GB dezimal) steigt.
Dieses Modell auf anderen GPUs testen
RTX 3060 12GB (12GB)RTX 4060 Ti 16GB (16GB)RTX 4070 Ti Super (16GB)RTX 4080 Super (16GB)RTX 5070 12GB (12GB)RTX 5070 Ti (16GB)RTX 5080 (16GB)RTX 3090 (24GB)RTX 4090 (24GB)RTX 4090 D (24GB)RTX 5090 (32GB)RTX 5090 D (32GB)RTX A6000 (48GB)RTX 6000 Ada (48GB)RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)DGX Spark (GB10 128GB) (128GB)L4 24GB (24GB)A40 48GB (48GB)L20 48GB (48GB)L40S 48GB (48GB)A800 80GB SXM (80GB)A100 80GB SXM (80GB)H800 80GB SXM (80GB)H100 80GB SXM (80GB)H20 96GB HBM3 (96GB)H20 141GB HBM3e (141GB)H200 141GB SXM (141GB)B200 180GB (180GB)B300 288GB Blackwell Ultra (288GB)Ascend 910B 64GB (昇腾) (64GB)Ascend 910C 128GB (昇腾) (128GB)MLU590 80GB (寒武纪思元) (80GB)DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB)MetaX C500 64GB (沐曦曦云) (64GB)Kunlunxin P800 64GB (昆仑芯) (64GB)MTT S4000 48GB (摩尔线程) (48GB)Radeon RX 7900 XTX 24GB (24GB)Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)Ryzen AI Max+ 395 128GB (128GB)Instinct MI300X 192GB (192GB)Instinct MI325X 256GB (256GB)Instinct MI355X 288GB (288GB)Arc Pro B60 24GB (24GB)Gaudi 3 128GB HBM2e (128GB)Mac mini M4 Pro 64GB (64GB)MacBook Pro M4 Max 128GB (128GB)Mac Studio M4 Ultra 256GB (256GB)Mac Studio M3 Ultra 512GB (512GB)
Weitere Modelle auf dieser Hardware testen
Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B)Qwen3.8 27BQwen3.8 2.4T-A95BQwen3.6 35B-A3BQwen3.5 397B-A17BQwen3.5 35B-A3BQwen3.5 27BQwen3.5 9BQwen3.5 4BQwen3 Coder 480B-A35BQwen3 Coder Next 80B-A3BQwen3 Coder 30B-A3BQwen3 30B-A3B Instruct 2507Qwen3 235B-A22B Instruct 2507Qwen3 32BQwen3 14BQwen3 8BQwen3 4B Instruct 2507Qwen3 1.7BQwen3 0.6BQwen2.5 72B InstructQwen2.5 Coder 32B InstructQwQ 32B ReasoningDeepSeek V4.1 Flash (552B-A16B)DeepSeek V4 FlashDeepSeek V3.2 (685B)DeepSeek R1-0528 671BDeepSeek V3-0324 671BDeepSeek R1 Distill Llama 70BDeepSeek R1 Distill Qwen 32BDeepSeek R1 Distill Qwen 14BDeepSeek R1 Distill Llama 8Bgpt-oss-20bgpt-oss-120bGemma 4 31B ITGemma 4 26B-A4B ITGemma 4 12B ITGemma 3 27B ITGemma 3 12B ITGemma 3 4B ITGLM-5.3 Flash (320B-A18B)GLM-5.3 (753B)GLM-5 (744B)GLM-4.5 (355B-A32B)GLM-4.5 Air (110B-A12B)GLM-4 32B-0414Kimi K3 (2.8T-A104B)Kimi K2 Instruct (1T-A32B)Kimi-Dev 72BMiniMax M3.1 Flash (428B-A23B)MiniMax M2.5 (229B-A10B)Step-3.7 Flash (198B-A11B)Step-3.5 Flash (197B-A11B)ERNIE 4.5 300B-A47B (文心)ERNIE 4.5 21B-A3B (文心)Hunyuan A13B Instruct (混元 80B)MiniCPM5 2B (面壁)Llama 4 Maverick 17B-128E (400B)Llama 4 Scout 17B-16E (109B)Llama 3.1 405B InstructLlama 3.3 70B InstructLlama 3.1 8B InstructLlama 3.2 3B InstructMistral Large 4 (1T-A52B)Mistral Large 2 123BMixtral 8x22B InstructMixtral 8x7B InstructMistral Small 3.2 24BDevstral Small 24BNemotron 3 Ultra 550B-A55BNemotron 3 Super 120B-A12BNemotron 3 Nano 30B-A3BCohere Command A 111BPhi-4 14BLiquid LFM3 1.7B