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Qwen3.5 35B-A3B auf B200 180GB (180GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Qwen3.5 35B-A3B (35.95B gesamt, 3B aktiv, Hybrid Linear/Mamba + MoE) benötigt 20.5 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 21.28 GiB gesamt bei 8K Kontext und 21.75 GiB bei 32K auf B200 180GB (~376.4 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

Vollständigen Bericht öffnen →
180 GB · 8000 GB/s
Passt mit sicherer Reserve
Aus config.json abgeleitet HF config.json ↗
Speicheraufteilung im Detail (GiB) 21.28 GiB (22.85 GB) / 180 GiB (12%)
Modellgewichte: 20.5 GiB KV-Cache & Zustand: 0.22 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB
Benötigter GPU-Speicher
21.28 GiB
22.85 GB (dezimal)
Nutzbarer Hardware-Speicher
171 GiB
180 GB (physisch)
Sicherheitsreserve
+149.72 GiB
12% Auslastung
Geschätzter Decode-Durchsatz
~376.4 tok/s
3B aktive Parameter
Geschätzter Prefill-Durchsatz
~24000 tok/s
4K-Prompt TTFT: ~171 ms
Kosten / 1 Mio. Tokens
$0.14
Hybrid Linear/Mamba + MoE · Apache-2.0

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU
Arc Pro B60 24GB (24GB)
~$599
Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU
RTX 3090 (24GB)
~$750
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Ryzen AI Max+ 395 128GB
~$1,999
Cloud ab
Vast.ai · $0.19 / Std.
1x RTX 3090

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF) 
llama-server -hf unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM 
vllm serve Qwen/Qwen3.5-35B-A3B \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~171ms · ~376.4 tok/s)
[Qwen3.5 35B-A3B · 21.28 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.

Geprüft am: 2026-11-05
Kauf-Amortisation
~26.6 Monate
Geschätzte Stromkosten: $4.26 / Monat
Anbieter Empfohlene Instanz Gesamt-VRAM Stundensatz Monatlich (bei Auswahl) Abrechnungsmodell Starten
RunPod 1x RTX 3090 (Community Cloud) 24 GB $0.22 / Std. $26.75 / Monat Sekundengenau GPU starten ↗
Vast.ai 1x RTX 3090 (Verifizierter Host) 24 GB $0.19 / Std. $22.98 / Monat Spot / On-Demand GPU starten ↗
Vultr ($300 Free Credit*) 1x L40S 48GB (Dedizierte Instanz · $300 Credit*) 48 GB $1.67 / Std. $203.19 / Monat Stündlich GPU starten ↗
Vultr Cloud GPU 1x L40S 48GB (Dedizierte Instanz) 48 GB $1.67 / Std. $203.19 / Monat Stündlich GPU starten ↗
DigitalOcean 1x RTX 6000 Ada (Dedizierte Instanz) 48 GB $1.57 / Std. $190.91 / 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 35B-A3B

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve
22.71 GiB
Modellgewichte: 20.5 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.2 GiB · Act: 1.01 GiB
Empfohlene GPU: Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)
LoRA (16b) Passt mit sicherer Reserve
70.1 GiB
Modellgewichte: 66.96 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.8 GiB · Act: 1.34 GiB
Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
276.9 GiB
Modellgewichte: 66.96 GiB · Gradienten + Optimizer: 207.58 GiB · Act: 2.36 GiB
Empfohlene GPU: 2x B200 180GB (360GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Die B200 180GB (180GB physisch, 171 GiB nutzbar) führt Qwen3.5 35B-A3B in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 21.28 GiB und 149.72 GiB Reserve stabil aus (~376.4 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

Qwen3.5 35B-A3B nutzt Hybrid Linear/Mamba + MoE (35.95B gesamt, 3B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.22 GiB auf 0.69 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 0.32 GiB (gesamt 21.43 GiB).

VRAM-Skalierung nach Kontextfenster (4K bis 128K, 4-Bit-Gewichte)

Qwen3.5 35B-A3B VRAM scaling from 4K to 128K context (4K: 21.19 GiB, 8K: 21.28 GiB, 32K: 21.75 GiB, 128K: 23.62 GiB) 4K 21.19 GiB (KV 0.14 GiB) 8K 21.28 GiB (KV 0.22 GiB) 32K 21.75 GiB (KV 0.69 GiB) 128K 23.62 GiB (KV 2.56 GiB) B200 180GB (180GB)
Die Modellgewichte bleiben konstant, während der Attention-KV-Cache mit der Kontextlänge wächst.

Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — Qwen3.5 35B-A3B @ 8K

Quantisierungsformat Gewichte (GiB) KV-Cache Gesamt-VRAM (GiB) Decode-Tempo Kompatibilität (B200 180GB) Empfohlene GPU Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16) 66.96 GiB 0.22 GiB 67.74 GiB (72.74 GB) ~273.3 tok/s Passt mit sicherer Reserve RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0) 35.57 GiB 0.22 GiB 36.35 GiB (39.03 GB) ~335.4 tok/s Passt mit sicherer Reserve A40 48GB (48GB) Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K) 27.45 GiB 0.22 GiB 28.23 GiB (30.31 GB) ~356.3 tok/s Passt mit sicherer Reserve Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB) Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M) 23.92 GiB 0.22 GiB 24.7 GiB (26.52 GB) ~366.3 tok/s Passt mit sicherer Reserve Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB) Aus config.json abgeleitet
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M) 20.5 GiB 0.22 GiB 21.28 GiB (22.85 GB) ~376.4 tok/s Passt mit sicherer Reserve Arc Pro B60 24GB (24GB) Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS) 17.93 GiB 0.22 GiB 18.71 GiB (20.09 GB) ~380 tok/s Passt mit sicherer Reserve Arc Pro B60 24GB (24GB) Aus config.json abgeleitet
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M) 16.49 GiB 0.22 GiB 17.27 GiB (18.54 GB) ~380 tok/s Passt mit sicherer Reserve Arc Pro B60 24GB (24GB) Aus config.json abgeleitet
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL) 11.72 GiB 0.22 GiB 12.5 GiB (13.42 GB) ~380 tok/s Passt mit sicherer Reserve RTX 4060 Ti 16GB (16GB) Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die B200 180GB (180GB) Qwen3.5 35B-A3B ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Qwen3.5 35B-A3B insgesamt 21.28 GiB VRAM (20.5 GiB Gewichte + 0.22 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 171 GiB nutzbarem Speicher auf der B200 180GB (~376.4 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Qwen3.5 35B-A3B bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 0.69 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 21.75 GiB (23.35 GB dezimal) steigt.

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