Qwen3 Coder Next 80B-A3B auf RTX 4090 D (24GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Qwen3 Coder Next 80B-A3B (79.67B gesamt, 3B aktiv, Hybrid Linear/Mamba + MoE) benötigt 45.2 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 46.02 GiB gesamt bei 8K Kontext und 46.58 GiB bei 32K auf RTX 4090 D (~38.3 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell79.67B / 3B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 45.2 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

24 GB · 1008 GB/s

GPU-Anzahl (Tensor Parallel)

Parallele Sequenzen (Batch Size)

KV-Cache-Präzision

Inferenz-Engine

System-RAM-Offload (CPU)0%

Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

Gemessene GGUF-Dateigröße HF config.json ↗

Speicheraufteilung im Detail (GiB) 46.02 GiB (49.41 GB) / 24 GiB (192%)

Modellgewichte: 45.2 GiB KV-Cache & Zustand: 0.26 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

46.02 GiB

49.41 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

22.8 GiB

24 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

-23.22 GiB

192% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~38.3 tok/s

3B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~12567 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~326 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$3.21

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 RTX 5090

64GB · ~$5,200

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-Coder-Next-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve Qwen/Qwen3-Coder-Next \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~326ms · ~38.3 tok/s)

[Qwen3 Coder Next 80B-A3B · 46.02 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

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

Lokales Hardware-Budget ($)

Stromtarif ($/kWh)

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 Coder Next 80B-A3B

QLoRA (4b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

47.41 GiB

Modellgewichte: 45.2 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.2 GiB · Act: 1.01 GiB

Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

LoRA (16b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

151.54 GiB

Modellgewichte: 148.4 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.8 GiB · Act: 1.34 GiB

Empfohlene GPU: Instinct MI300X 192GB (192GB)

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

610.8 GiB

Modellgewichte: 148.4 GiB · Gradienten + Optimizer: 460.04 GiB · Act: 2.36 GiB

Empfohlene GPU: 4x B200 180GB (720GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Eine einzelne RTX 4090 D (24GB) reicht für Qwen3 Coder Next 80B-A3B in 4-Bit (46.02 GiB bei 8K) nicht aus. Nutzen Sie Multi-GPU Tensor-Parallelität, System-RAM-Offload oder eine größere Cloud-GPU.

KV-Cache- & Engine-Tuning

Qwen3 Coder Next 80B-A3B nutzt Hybrid Linear/Mamba + MoE (79.67B gesamt, 3B 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 46.21 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 Coder Next 80B-A3B @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (RTX 4090 D)	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16)	148.4 GiB	0.26 GiB	149.22 GiB (160.22 GB)	~9.5 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	78.99 GiB	0.26 GiB	79.81 GiB (85.7 GB)	~18.7 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	61.11 GiB	0.26 GiB	61.93 GiB (66.5 GB)	~25.4 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	52.94 GiB	0.26 GiB	53.76 GiB (57.72 GB)	~30.6 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M)	45.2 GiB	0.26 GiB	46.02 GiB (49.41 GB)	~38.3 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	35.79 GiB	0.26 GiB	36.61 GiB (39.31 GB)	~56.8 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	A40 48GB (48GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	33.47 GiB	0.26 GiB	34.29 GiB (36.82 GB)	~65.1 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	A40 48GB (48GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL)	24.92 GiB	0.26 GiB	25.74 GiB (27.64 GB)	~160.4 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die RTX 4090 D (24GB) Qwen3 Coder Next 80B-A3B ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Qwen3 Coder Next 80B-A3B insgesamt 46.02 GiB VRAM (45.2 GiB Gewichte + 0.26 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 22.8 GiB nutzbarem Speicher auf der RTX 4090 D (~38.3 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Qwen3 Coder Next 80B-A3B bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 0.82 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 46.58 GiB (50.01 GB dezimal) steigt.

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