Qwen3.6 35B-A3B auf H800 80GB SXM (80GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Qwen3.6 35B-A3B (35.95B gesamt, 3B aktiv, Hybrid Linear/Mamba + MoE) benötigt 20.82 GiB für 4-Bit-Gewichte (UD-Q4_K_XL), 21.6 GiB gesamt bei 8K Kontext und 22.07 GiB bei 32K auf H800 80GB SXM (~302.4 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell35.95B / 3B

Gewichte & QuantisierungUD-Q4_K_XL · 20.82 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

80 GB · 3350 GB/s

GPU-Anzahl (Tensor Parallel)

Parallele Sequenzen (Batch Size)

KV-Cache-Präzision

Inferenz-Engine

System-RAM-Offload (CPU)0%

Passt mit sicherer Reserve

Gemessene GGUF-Dateigröße HF config.json ↗

Speicheraufteilung im Detail (GiB) 21.6 GiB (23.19 GB) / 80 GiB (27%)

Modellgewichte: 20.82 GiB KV-Cache & Zustand: 0.22 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

21.6 GiB

23.19 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

76 GiB

80 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

+54.4 GiB

27% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~302.4 tok/s

3B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~24000 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~171 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$0.17

Hybrid Linear/Mamba + MoE · Apache-2.0

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

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RTX 3090 (24GB)

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~$1,999

Cloud ab

Vast.ai · $0.19 / Std.

1x RTX 3090

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-GGUF:UD-Q4_K_XL \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve Qwen/Qwen3.6-35B-A3B \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~171ms · ~302.4 tok/s)

[Qwen3.6 35B-A3B · 21.6 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

Aktive Nutzung (Stunden / Tag)4 Std. / Tag

Lokales Hardware-Budget ($)

Stromtarif ($/kWh)

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) — Qwen3.6 35B-A3B

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve

23.03 GiB

Modellgewichte: 20.82 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 H800 80GB SXM (80GB physisch, 76 GiB nutzbar) führt Qwen3.6 35B-A3B in 4-Bit (UD-Q4_K_XL) bei 8K Kontext mit 21.6 GiB und 54.4 GiB Reserve stabil aus (~302.4 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

Qwen3.6 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 21.75 GiB).

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

Die Modellgewichte bleiben konstant, während der Attention-KV-Cache mit der Kontextlänge wächst.

Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — Qwen3.6 35B-A3B @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (H800 80GB SXM)	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16)	66.96 GiB	0.22 GiB	67.74 GiB (72.74 GB)	~176 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	34.37 GiB	0.22 GiB	35.15 GiB (37.74 GB)	~249.7 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	A40 48GB (48GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	27.3 GiB	0.22 GiB	28.08 GiB (30.15 GB)	~274.7 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	24.64 GiB	0.22 GiB	25.42 GiB (27.29 GB)	~285.5 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (UD-Q4_K_XL)	20.82 GiB	0.22 GiB	21.6 GiB (23.19 GB)	~302.4 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	16.51 GiB	0.22 GiB	17.29 GiB (18.56 GB)	~324.2 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	15.46 GiB	0.22 GiB	16.24 GiB (17.44 GB)	~330 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL)	11.45 GiB	0.22 GiB	12.23 GiB (13.13 GB)	~354.1 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die H800 80GB SXM (80GB) Qwen3.6 35B-A3B ausführen?

In 4-Bit (UD-Q4_K_XL) bei 8K Kontext benötigt Qwen3.6 35B-A3B insgesamt 21.6 GiB VRAM (20.82 GiB Gewichte + 0.22 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 76 GiB nutzbarem Speicher auf der H800 80GB SXM (~302.4 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Qwen3.6 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 22.07 GiB (23.7 GB dezimal) steigt.

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