Qwen3 Coder Next 80B-A3B en Ascend 910B 64GB (昇腾) (64GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad
Qwen3 Coder Next 80B-A3B (79.67B total, 3B activos, Híbrido Lineal/Mamba + MoE) requiere 45.2 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 46.02 GiB totales a 8K de contexto y 46.58 GiB a 32K en Ascend 910B 64GB (昇腾) (~190.7 tok/s).
Cabe con Margen Seguro
Tamaño medido de archivo GGUF
HF config.json ↗
Memoria GPU Requerida
46.02 GiB
49.41 GB (decimal)
Memoria Hardware Utilizable
60.8 GiB
64 GB (física)
Margen de Seguridad
+14.78 GiB
72% utilización
Velocidad Decode Est.
~190.7 tok/s
3B parámetros activos
Velocidad Prefill Est.
~24000 tok/s
TTFT Prompt 4K: ~171 ms
Costo Est. / 1M Tokens
$0.64
Híbrido Lineal/Mamba + MoE · Apache-2.0
Hardware Recomendado para Esta Configuración
Mejor GPU Individual
RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
~$8,500
Mejor Calidad-Precio / Usada
2x RTX 5090
64GB · ~$5,200
Memoria Unificada Apple
Ryzen AI Max+ 395 128GB
~$1,999
Cloud Desde
Vast.ai · $0.44 / h
1x A100 80GB SXM
Comandos de Lanzamiento para Producción
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
Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~171ms · ~190.7 tok/s)
[Qwen3 Coder Next 80B-A3B · 46.02 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
~64.4 meses
Electricidad local est.: $12.77 / mes
| Proveedor | Instancia Recomendada | VRAM Total | Tarifa por Hora | Costo Mensual Estimado | Facturación | Desplegar |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RunPod | 1x A100 80GB SXM (Nube Comunitaria · PCIe) | 80 GB | $1.19 / h | $144.70 / mes | Por segundo | Lanzar GPU ↗ |
| Vast.ai | 1x A100 80GB SXM (Host Verificado · SXM4) | 80 GB | $0.44 / h | $53.75 / mes | Spot / Bajo demanda | Lanzar GPU ↗ |
| Vultr ($300 Free Credit*) | 1x A100 80GB SXM (Instancia Dedicada · $300 Credit*) | 80 GB | $2.40 / h | $291.48 / mes | Por hora | Lanzar GPU ↗ |
| Vultr Cloud GPU | 1x A100 80GB SXM (Instancia Dedicada) | 80 GB | $2.40 / h | $291.48 / mes | Por hora | Lanzar GPU ↗ |
| DigitalOcean | 1x Instinct MI300X 192GB (Instancia Dedicada) | 192 GB | $2.59 / h | $314.94 / 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 Next 80B-A3B
QLoRA (4b)
Cabe con Margen Seguro
47.41 GiB
Pesos del Modelo: 45.2 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.2 GiB · Act: 1.01 GiB
GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
LoRA (16b)
Supera la Memoria GPU Disponible
151.54 GiB
Pesos del Modelo: 148.4 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.8 GiB · Act: 1.34 GiB
GPU Recomendada: Instinct MI300X 192GB (192GB)
FT Completo
Supera la Memoria GPU Disponible
610.8 GiB
Pesos del Modelo: 148.4 GiB · Gradientes + Optimizador: 460.04 GiB · Act: 2.36 GiB
GPU Recomendada: 4x B200 180GB (720GB)
Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización
Veredicto Rápido de Hardware
Ascend 910B 64GB (昇腾) (64GB físicos, 60.8 GiB utilizables) ejecuta Qwen3 Coder Next 80B-A3B en 4 bits (Q4_K_M) con 46.02 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 14.78 GiB (~190.7 tok/s).
Ajuste de KV Cache y Motor
Qwen3 Coder Next 80B-A3B utiliza topología Híbrido Lineal/Mamba + MoE (79.67B totales, 3B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 0.26 GiB a 0.82 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 0.37 GiB en 32K (total 46.21 GiB).
Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)
Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — Qwen3 Coder Next 80B-A3B @ 8K
| Formato de Cuantización | Pesos (GiB) | Caché KV | VRAM Total (GiB) | Velocidad Decode | Compatibilidad (Ascend 910B 64GB (昇腾)) | GPU Recomendada | Fuente de Datos |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16) | 148.4 GiB | 0.26 GiB | 149.22 GiB (160.22 GB) | ~13.3 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Instinct MI300X 192GB (192GB) | Tamaño oficial del checkpoint |
| FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0) | 78.99 GiB | 0.26 GiB | 79.81 GiB (85.7 GB) | ~49.1 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Tamaño medido de archivo GGUF |
| GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K) | 61.11 GiB | 0.26 GiB | 61.93 GiB (66.5 GB) | ~159.3 tok/s | Margen Ajustado (<8% Libre) | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Tamaño medido de archivo GGUF |
| GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M) | 52.94 GiB | 0.26 GiB | 53.76 GiB (57.72 GB) | ~174 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Tamaño medido de archivo GGUF |
| Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M) | 45.2 GiB | 0.26 GiB | 46.02 GiB (49.41 GB) | ~190.7 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Tamaño medido de archivo GGUF |
| GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS) | 35.79 GiB | 0.26 GiB | 36.61 GiB (39.31 GB) | ~215.8 tok/s | Cabe con Margen Seguro | A40 48GB (48GB) | Tamaño medido de archivo GGUF |
| GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M) | 33.47 GiB | 0.26 GiB | 34.29 GiB (36.82 GB) | ~223 tok/s | Cabe con Margen Seguro | A40 48GB (48GB) | Tamaño medido de archivo GGUF |
| GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL) | 24.92 GiB | 0.26 GiB | 25.74 GiB (27.64 GB) | ~254.5 tok/s | Cabe con Margen Seguro | Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB) | Tamaño medido de archivo GGUF |
Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes
¿Puede Ascend 910B 64GB (昇腾) (64GB) ejecutar Qwen3 Coder Next 80B-A3B?
En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Qwen3 Coder Next 80B-A3B requiere 46.02 GiB de VRAM total (45.2 GiB pesos + 0.26 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 60.8 GiB utilizables en Ascend 910B 64GB (昇腾), alcanzando ~190.7 tok/s.
¿Cuánta VRAM necesita Qwen3 Coder Next 80B-A3B con contexto de 32K?
Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 0.82 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 46.58 GiB (50.01 GB decimales).
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