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Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B) auf DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B) (125B gesamt, 6B aktiv, Hybrid Linear/Mamba + MoE) benötigt 70.83 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 71.65 GiB gesamt bei 8K Kontext und 72.21 GiB bei 32K auf DCU K100-AI 64GB (海光深算) (~69 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

Vollständigen Bericht öffnen →
64 GB · 1638 GB/s
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
Aus config.json abgeleitet HF config.json ↗
Speicheraufteilung im Detail (GiB) 71.65 GiB (76.93 GB) / 64 GiB (112%)
Modellgewichte: 70.83 GiB KV-Cache & Zustand: 0.26 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB
Benötigter GPU-Speicher
71.65 GiB
76.93 GB (dezimal)
Nutzbarer Hardware-Speicher
60.8 GiB
64 GB (physisch)
Sicherheitsreserve
-10.85 GiB
112% Auslastung
Geschätzter Decode-Durchsatz
~69 tok/s
6B aktive Parameter
Geschätzter Prefill-Durchsatz
~10617 tok/s
4K-Prompt TTFT: ~386 ms
Kosten / 1 Mio. Tokens
$1.78
Hybrid Linear/Mamba + MoE · Qwen

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
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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/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM 
vllm serve Qwen/Qwen3.8-Flash-Next \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~386ms · ~69 tok/s)
[Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B) · 71.65 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: 2026-11-04
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) — Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B)

QLoRA (4b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
73.06 GiB
Modellgewichte: 70.83 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.2 GiB · Act: 1.03 GiB
Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
LoRA (16b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
235.99 GiB
Modellgewichte: 232.83 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.8 GiB · Act: 1.36 GiB
Empfohlene GPU: Instinct MI355X 288GB (288GB)
Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
957 GiB
Modellgewichte: 232.83 GiB · Gradienten + Optimizer: 721.77 GiB · Act: 2.4 GiB
Empfohlene GPU: 8x H200 141GB SXM (1128GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Eine einzelne DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) reicht für Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B) in 4-Bit (71.65 GiB bei 8K) nicht aus. Nutzen Sie Multi-GPU Tensor-Parallelität, System-RAM-Offload oder eine größere Cloud-GPU.

KV-Cache- & Engine-Tuning

Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B) nutzt Hybrid Linear/Mamba + MoE (125B gesamt, 6B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.26 GiB auf 0.82 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 0.37 GiB (gesamt 71.84 GiB).

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

Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B) VRAM scaling from 4K to 128K context (4K: 71.55 GiB, 8K: 71.65 GiB, 32K: 72.21 GiB, 128K: 74.46 GiB) 4K 71.55 GiB (KV 0.17 GiB) 8K 71.65 GiB (KV 0.26 GiB) 32K 72.21 GiB (KV 0.82 GiB) 128K 74.46 GiB (KV 3.07 GiB) DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB)
Die Modellgewichte bleiben konstant, während der Attention-KV-Cache mit der Kontextlänge wächst.

Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B) @ 8K

Quantisierungsformat Gewichte (GiB) KV-Cache Gesamt-VRAM (GiB) Decode-Tempo Kompatibilität (DCU K100-AI 64GB (海光深算)) Empfohlene GPU Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16) 232.83 GiB 0.26 GiB 233.65 GiB (250.88 GB) ~5.8 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Instinct MI325X 256GB (256GB) Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0) 123.69 GiB 0.26 GiB 124.51 GiB (133.69 GB) ~14.7 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Instinct MI300X 192GB (192GB) Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K) 95.46 GiB 0.26 GiB 96.28 GiB (103.38 GB) ~24.9 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Instinct MI300X 192GB (192GB) Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M) 82.93 GiB 0.26 GiB 83.75 GiB (89.93 GB) ~36.7 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Aus config.json abgeleitet
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M) 70.83 GiB 0.26 GiB 71.65 GiB (76.93 GB) ~69 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS) 62.03 GiB 0.26 GiB 62.85 GiB (67.48 GB) ~165.5 tok/s Knappe Reserve (<8% Puffer) RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Aus config.json abgeleitet
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M) 57.06 GiB 0.26 GiB 57.88 GiB (62.15 GB) ~174.2 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) 40.28 GiB 0.26 GiB 41.1 GiB (44.13 GB) ~211.7 tok/s Passt mit sicherer Reserve A40 48GB (48GB) Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B) ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B) insgesamt 71.65 GiB VRAM (70.83 GiB Gewichte + 0.26 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 60.8 GiB nutzbarem Speicher auf der DCU K100-AI 64GB (海光深算) (~69 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B) bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 0.82 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 72.21 GiB (77.53 GB dezimal) steigt.

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