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Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
alibaba · licenza Apache 2.0 · su Arena dal 30 set 2025
Dove usarlo gratis
- La chat del laboratorio: chat.qwen.ai (gratis con limiti giornalieri)
- Scaricalo e usalo a casa: pesi ufficiali · file GGUF per Ollama e LM Studio
Punteggi Arena
Posizione tra tutti i modelli, anche quelli a pagamento. Fonte: dataset della classifica Arena.
Velocità sull'hardware più diffuso
| Hardware | Memoria GPU | Ci sta? | Velocità |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | Non entra | — |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | Non entra | — |
| RTX 3090 | 24 GB | Non entra | — |
| RTX 4090 | 24 GB | Non entra | — |
| RTX 5090 | 32 GB | Non entra | — |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Non entra | — |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Non entra | — |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Non entra | — |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Non entra | — |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Non entra | — |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Entra nella GPU | 80 tok/s |
Stima a 4 bit con contesto da 32K e 64 GB di DDR5 per lo scarico in RAM. Velocità ≈ banda di memoria × 78% ÷ dati letti per token, più un costo fisso per token, calibrata su 44 test reali con llama.cpp; errore tipico di circa ±10%. Confronta tutte le GPU.
Memoria GPU necessaria
| Livello | Contesto da 8K | Contesto da 32K | Contesto da 128K | Qualità rispetto al modello completo |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 120 GB | 125 GB | 144 GB | +4.7% perdita evidente |
| Q4_K_M | 145 GB | 150 GB | 169 GB | +1.2% perdita minima |
| Q5_K_M | 170 GB | 174 GB | 193 GB | +0.4% quasi senza perdita |
| Q6_K | 195 GB | 200 GB | 219 GB | +0.2% quasi senza perdita |
| Q8_0 | 253 GB | 257 GB | 276 GB | ≈ 0% uguale al completo |
| F16 | 474 GB | 478 GB | 497 GB | ≈ 0% uguale al completo |
Pesi + cache del contesto (dall'architettura del modello) + runtime. Qualità: aumento di perplexity rispetto al modello completo, dai test con llama.cpp, scalato in base alla dimensione del modello. Simula la tua configurazione.
Punteggio Chat nel tempo
Punteggio Arena dal 17 apr 2026 al 15 ott 2026.
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