Qwen3 Coder 480B-A35B en RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad
Qwen3 Coder 480B-A35B (480B total, 35B activos, MoE Disperso + GQA) requiere 271.39 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 273.9 GiB totales a 8K de contexto y 279.71 GiB a 32K en RTX PRO 6000 Blackwell (~3.7 tok/s).
Supera la Memoria GPU Disponible
Fórmula derivada de config.json
HF config.json ↗
Memoria GPU Requerida
273.9 GiB
294.1 GB (decimal)
Memoria Hardware Utilizable
91.2 GiB
96 GB (física)
Margen de Seguridad
-182.7 GiB
285% utilización
Velocidad Decode Est.
~3.7 tok/s
35B parámetros activos
Velocidad Prefill Est.
~1857 tok/s
TTFT Prompt 4K: ~2206 ms
Costo Est. / 1M Tokens
$897.90
MoE Disperso + GQA · Apache-2.0
Hardware Recomendado para Esta Configuración
Mejor GPU Individual
Requiere Multi-GPU
—
Mejor Calidad-Precio / Usada
2x B200 180GB
360GB · ~$80,000
Memoria Unificada Apple
Mac Studio M3 Ultra 512GB
~$9,500
Cloud Desde
RunPod · $11.96 / h
2x B200 180GB
Comandos de Lanzamiento para Producción
llama.cpp (GGUF)
llama-server -hf unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF:Q4_K_M \ --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM
vllm serve Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct \ --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~2206ms · ~3.7 tok/s)
[Qwen3 Coder 480B-A35B · 273.9 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.
Amortización de compra
~5.9 meses
Electricidad local est.: $12.77 / mes
| Proveedor | Instancia Recomendada | VRAM Total | Tarifa por Hora | Costo Mensual Estimado | Facturación | Desplegar |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RunPod | 2x B200 180GB (Nube Comunitaria) | 360 GB | $11.96 / h | $1454.34 / mes | Por segundo | Lanzar GPU ↗ |
| Vast.ai | 2x B200 180GB (Host Verificado) | 360 GB | $15.00 / h | $1824.49 / mes | Spot / Bajo demanda | Lanzar GPU ↗ |
| Vultr ($300 Free Credit*) | 8x A100 80GB SXM (Instancia Dedicada · $300 Credit*) | 640 GB | $19.18 / h | $2331.80 / mes | Por hora | Lanzar GPU ↗ |
| Vultr Cloud GPU | 8x A100 80GB SXM (Instancia Dedicada) | 640 GB | $19.18 / h | $2331.80 / mes | Por hora | Lanzar GPU ↗ |
| DigitalOcean | 8x Instinct MI300X 192GB (Instancia Dedicada) | 1536 GB | $20.72 / h | $2519.55 / 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 Coder 480B-A35B
QLoRA (4b)
Supera la Memoria GPU Disponible
277.43 GiB
Pesos del Modelo: 271.39 GiB · Gradientes + Optimizador: 4.9 GiB · Act: 1.14 GiB
GPU Recomendada: 2x B200 180GB (360GB)
LoRA (16b)
Supera la Memoria GPU Disponible
903.29 GiB
Pesos del Modelo: 894.07 GiB · Gradientes + Optimizador: 7.7 GiB · Act: 1.52 GiB
GPU Recomendada: 8x H200 141GB SXM (1128GB)
FT Completo
Supera la Memoria GPU Disponible
3668.38 GiB
Pesos del Modelo: 894.07 GiB · Gradientes + Optimizador: 2771.62 GiB · Act: 2.69 GiB
GPU Recomendada: Requiere Multi-GPU
Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización
Veredicto Rápido de Hardware
Una sola RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) no alcanza para cargar Qwen3 Coder 480B-A35B en 4 bits (273.9 GiB a 8K). Usa paralelismo tensorial multi-GPU, offload a RAM o alquila una GPU de mayor capacidad.
Ajuste de KV Cache y Motor
Qwen3 Coder 480B-A35B utiliza topología MoE Disperso + GQA (480B totales, 35B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 1.94 GiB a 7.75 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 3.87 GiB en 32K (total 275.84 GiB).
Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)
Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — Qwen3 Coder 480B-A35B @ 8K
| Formato de Cuantización | Pesos (GiB) | Caché KV | VRAM Total (GiB) | Velocidad Decode | Compatibilidad (RTX PRO 6000 Blackwell) | GPU Recomendada | Fuente de Datos |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16) | 894.07 GiB | 1.94 GiB | 896.58 GiB (962.7 GB) | ~0.9 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Tamaño oficial del checkpoint |
| FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0) | 474.97 GiB | 1.94 GiB | 477.48 GiB (512.69 GB) | ~1.8 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K) | 366.57 GiB | 1.94 GiB | 369.08 GiB (396.3 GB) | ~2.5 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M) | 318.14 GiB | 1.94 GiB | 320.65 GiB (344.3 GB) | ~3 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Fórmula derivada de config.json |
| Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M) | 271.39 GiB | 1.94 GiB | 273.9 GiB (294.1 GB) | ~3.7 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS) | 237.76 GiB | 1.94 GiB | 240.27 GiB (257.99 GB) | ~4.5 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Instinct MI355X 288GB (288GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M) | 218.73 GiB | 1.94 GiB | 221.24 GiB (237.55 GB) | ~5.1 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Instinct MI325X 256GB (256GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL) | 154.05 GiB | 1.94 GiB | 156.56 GiB (168.11 GB) | ~9.8 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Instinct MI300X 192GB (192GB) | Fórmula derivada de config.json |
Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes
¿Puede RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) ejecutar Qwen3 Coder 480B-A35B?
En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Qwen3 Coder 480B-A35B requiere 273.9 GiB de VRAM total (271.39 GiB pesos + 1.94 GiB caché KV + 0.57 GiB buffers) frente a 91.2 GiB utilizables en RTX PRO 6000 Blackwell, alcanzando ~3.7 tok/s.
¿Cuánta VRAM necesita Qwen3 Coder 480B-A35B con contexto de 32K?
Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 7.75 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 279.71 GiB (300.34 GB decimales).
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