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Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B) auf Arc Pro B60 24GB (24GB) — 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 Arc Pro B60 24GB (~16.7 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

Vollständigen Bericht öffnen →
24 GB · 456 GB/s
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
Aus config.json abgeleitet HF config.json ↗
Speicheraufteilung im Detail (GiB) 71.65 GiB (76.93 GB) / 24 GiB (299%)
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
22.8 GiB
24 GB (physisch)
Sicherheitsreserve
-48.85 GiB
299% Auslastung
Geschätzter Decode-Durchsatz
~16.7 tok/s
6B aktive Parameter
Geschätzter Prefill-Durchsatz
~4333 tok/s
4K-Prompt TTFT: ~945 ms
Kosten / 1 Mio. Tokens
$7.35
Hybrid Linear/Mamba + MoE · Qwen

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU
RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
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2x A100 80GB SXM
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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 ~945ms · ~16.7 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 Arc Pro B60 24GB (24GB) 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) Arc Pro B60 24GB (24GB)
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 (Arc Pro B60 24GB) Empfohlene GPU Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16) 232.83 GiB 0.26 GiB 233.65 GiB (250.88 GB) ~4.7 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) ~9.1 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) ~12 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) ~14 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) ~16.7 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) ~19.6 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher 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) ~21.7 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher 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) ~35.1 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher A40 48GB (48GB) Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die Arc Pro B60 24GB (24GB) 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 22.8 GiB nutzbarem Speicher auf der Arc Pro B60 24GB (~16.7 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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