Qwen3.5 35B-A3B en Gaudi 3 128GB HBM2e (128GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

Qwen3.5 35B-A3B (35.95B total, 3B activos, Híbrido Lineal/Mamba + MoE) requiere 20.5 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 21.28 GiB totales a 8K de contexto y 21.75 GiB a 32K en Gaudi 3 128GB HBM2e (~313.8 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

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Modelo de Pesos Abiertos35.95B / 3B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 20.5 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

128 GB · 3700 GB/s

Número de GPUs (Tensor Parallel)

Secuencias Concurrentes (Batch)

Precisión del Caché KV

Motor de Inferencia

Offload a RAM del Sistema (CPU)0%

Cabe con Margen Seguro

Fórmula derivada de config.json HF config.json ↗

Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 21.28 GiB (22.85 GB) / 128 GiB (17%)

Pesos del Modelo: 20.5 GiB Caché KV y Estado: 0.22 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

21.28 GiB

22.85 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

121.6 GiB

128 GB (física)

Margen de Seguridad

+100.32 GiB

17% utilización

Velocidad Decode Est.

~313.8 tok/s

3B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~24000 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~171 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$0.17

Híbrido Lineal/Mamba + MoE · Apache-2.0

Hardware Recomendado para Esta Configuración

Mejor GPU Individual

Arc Pro B60 24GB (24GB)

~$599

Mejor Calidad-Precio / Usada

RTX 3090 (24GB)

~$750

Memoria Unificada Apple

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud Desde

Vast.ai · $0.19 / h

1x RTX 3090

Comandos de Lanzamiento para Producción

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

Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~171ms · ~313.8 tok/s)

[Qwen3.5 35B-A3B · 21.28 GiB] asignado en la GPU objetivo. Prefill completado; generando tokens en tiempo real a la velocidad calculada...

Comparativa Cloud GPU y TCO Alquilar vs. Comprar

Tarifas públicas verificadas en RunPod, Vast.ai, Vultr y DigitalOcean.

Verificado: 2026-11-04

Uso activo (horas / día)4 h / día

Presupuesto hardware local ($)

Tarifa eléctrica ($/kWh)

Amortización de compra

~26.6 meses

Electricidad local est.: $4.26 / mes

Proveedor	Instancia Recomendada	VRAM Total	Tarifa por Hora	Costo Mensual Estimado	Facturación	Desplegar
RunPod	1x RTX 3090 (Nube Comunitaria)	24 GB	$0.22 / h	$26.75 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗
Vast.ai	1x RTX 3090 (Host Verificado)	24 GB	$0.19 / h	$22.98 / mes	Spot / Bajo demanda	Lanzar GPU ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	1x L40S 48GB (Instancia Dedicada · $300 Credit*)	48 GB	$1.67 / h	$203.19 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
Vultr Cloud GPU	1x L40S 48GB (Instancia Dedicada)	48 GB	$1.67 / h	$203.19 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
DigitalOcean	1x RTX 6000 Ada (Instancia Dedicada)	48 GB	$1.57 / h	$190.91 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗

Las tarifas reflejan precios públicos en la fecha de verificación y varían según región y disponibilidad.

Requisitos de VRAM para Fine-Tuning (QLoRA / LoRA / Completo) — Qwen3.5 35B-A3B

QLoRA (4b) Cabe con Margen Seguro

22.71 GiB

Pesos del Modelo: 20.5 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.2 GiB · Act: 1.01 GiB

GPU Recomendada: Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)

LoRA (16b) Cabe con Margen Seguro

70.1 GiB

Pesos del Modelo: 66.96 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.8 GiB · Act: 1.34 GiB

GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

FT Completo Supera la Memoria GPU Disponible

276.9 GiB

Pesos del Modelo: 66.96 GiB · Gradientes + Optimizador: 207.58 GiB · Act: 2.36 GiB

GPU Recomendada: 2x B200 180GB (360GB)

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

Gaudi 3 128GB HBM2e (128GB físicos, 121.6 GiB utilizables) ejecuta Qwen3.5 35B-A3B en 4 bits (Q4_K_M) con 21.28 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 100.32 GiB (~313.8 tok/s).

Ajuste de KV Cache y Motor

Qwen3.5 35B-A3B utiliza topología Híbrido Lineal/Mamba + MoE (35.95B totales, 3B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 0.22 GiB a 0.69 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 0.32 GiB en 32K (total 21.43 GiB).

Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)

Los pesos del modelo permanecen constantes mientras el caché KV crece con la longitud del contexto.

Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — Qwen3.5 35B-A3B @ 8K

Formato de Cuantización	Pesos (GiB)	Caché KV	VRAM Total (GiB)	Velocidad Decode	Compatibilidad (Gaudi 3 128GB HBM2e)	GPU Recomendada	Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16)	66.96 GiB	0.22 GiB	67.74 GiB (72.74 GB)	~186.8 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0)	35.57 GiB	0.22 GiB	36.35 GiB (39.03 GB)	~257.1 tok/s	Cabe con Margen Seguro	A40 48GB (48GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K)	27.45 GiB	0.22 GiB	28.23 GiB (30.31 GB)	~284.8 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M)	23.92 GiB	0.22 GiB	24.7 GiB (26.52 GB)	~298.8 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Fórmula derivada de config.json
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M)	20.5 GiB	0.22 GiB	21.28 GiB (22.85 GB)	~313.8 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS)	17.93 GiB	0.22 GiB	18.71 GiB (20.09 GB)	~326.1 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M)	16.49 GiB	0.22 GiB	17.27 GiB (18.54 GB)	~333.4 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL)	11.72 GiB	0.22 GiB	12.5 GiB (13.42 GB)	~360.1 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Fórmula derivada de config.json

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede Gaudi 3 128GB HBM2e (128GB) ejecutar Qwen3.5 35B-A3B?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Qwen3.5 35B-A3B requiere 21.28 GiB de VRAM total (20.5 GiB pesos + 0.22 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 121.6 GiB utilizables en Gaudi 3 128GB HBM2e, alcanzando ~313.8 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita Qwen3.5 35B-A3B con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 0.69 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 21.75 GiB (23.35 GB decimales).

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