Qwen3 Coder Next 80B-A3B en RTX 5090 D (32GB) — 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 RTX 5090 D (~56.7 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

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Modelo de Pesos Abiertos79.67B / 3B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 45.2 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

32 GB · 1792 GB/s

Número de GPUs (Tensor Parallel)

Secuencias Concurrentes (Batch)

Precisión del Caché KV

Motor de Inferencia

Offload a RAM del Sistema (CPU)0%

Supera la Memoria GPU Disponible

Tamaño medido de archivo GGUF HF config.json ↗

Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 46.02 GiB (49.41 GB) / 32 GiB (144%)

Pesos del Modelo: 45.2 GiB Caché KV y Estado: 0.26 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

46.02 GiB

49.41 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

30.4 GiB

32 GB (física)

Margen de Seguridad

-15.62 GiB

144% utilización

Velocidad Decode Est.

~56.7 tok/s

3B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~16033 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~255 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$2.17

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 ~255ms · ~56.7 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.

Verificado: 2026-11-04

Uso activo (horas / día)4 h / día

Presupuesto hardware local ($)

Tarifa eléctrica ($/kWh)

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) Supera la Memoria GPU Disponible

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

Una sola RTX 5090 D (32GB) no alcanza para cargar Qwen3 Coder Next 80B-A3B en 4 bits (46.02 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 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)

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

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 (RTX 5090 D)	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)	~10.2 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)	~21.8 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)	~31.8 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	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)	~40.8 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	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)	~56.7 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	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)	~116.9 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	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)	~163.1 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	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)	~297.8 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Tamaño medido de archivo GGUF

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede RTX 5090 D (32GB) 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 30.4 GiB utilizables en RTX 5090 D, alcanzando ~56.7 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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