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Beste GPU für QWEN-3.6-35B-A3B lokal

Echtzeit-Preise und Hardware-Empfehlungen aktualisiert für Juli 2026.

35B
3B
moe

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k tokens
8k
16k
32k
64k
128k
256k
Budget-EinstiegQ3_K_M Quant
15.1 GB
0.4 GB
Gesamter VRAM:15.5 GB

Empfohlene Hardware

GeForce RTX 5060 Ti 16GB16GB VRAM
2300 tok/sPrefill
98 tok/sGenerierung
Radeon RX 9060 XT 16GB16GB VRAM
1444 tok/sPrefill
59 tok/sGenerierung

MoE model weights require 16GB VRAM minimum for Q3 quantizations.

Ausgewogener Sweet SpotQ4_K_M Quant
20.1 GB
0.4 GB
Gesamter VRAM:20.5 GB

Empfohlene Hardware

GeForce RTX 309024GB VRAM
3320 tok/sPrefill
105 tok/sGenerierung
RTX PRO 4000 Blackwell24GB VRAM
3373 tok/sPrefill
121 tok/sGenerierung
GeForce RTX 409024GB VRAM
4516 tok/sPrefill
154 tok/sGenerierung
RTX A500024GB VRAM
1409 tok/sPrefill
86 tok/sGenerierung

Runs completely inside 24GB framebuffers. High active speed due to MoE execution path.

Nahezu verlustfreiQ8_0 Quant
40.3 GB
0.4 GB
Gesamter VRAM:40.6 GB

Empfohlene Hardware

RTX PRO 5000 Blackwell48GB VRAM
5295 tok/sPrefill
143 tok/sGenerierung
Radeon PRO W790048GB VRAM
3106 tok/sPrefill
57 tok/sGenerierung
RTX A600048GB VRAM
1961 tok/sPrefill
51 tok/sGenerierung
CAD 15907.73Karte anzeigen

Requires 48GB+ workstation cards to hold the full Q8 weight matrix comfortably.

Setup-Optimierung für QWEN-3.6-35B-A3B

Quantisierungs-Empfehlungen

Für tägliche Coding- und Reasoning-Aufgaben bietet Q4_K_M (4-Bit-Quantisierung) die beste Balance aus Qualität und Speichereffizienz – es reduziert den Speicherbedarf um über 70 % bei minimalem Qualitätsverlust im Vergleich zu FP16. Q8 und höhere Voreinstellungen bewahren mehr Details auf Kosten eines deutlich höheren VRAM-Bedarfs, was das Auslagern von Schichten erzwingen und den Durchsatz verringern kann.

Empfohlene lokale Software

Wir empfehlen Ollama als primären Runner für die lokale Inferenz aufgrund der automatischen GPU-Modellaufteilung und der Optimierung des Kontext-Caches. Für fortgeschrittenes Fine-Tuning oder Quantisierungsaufteilungen bietet das nativ kompilierte llama.cpp mit Flash Attention die beste granulare Kontrolle.

Wie Token-Geschwindigkeiten geschätzt werden

Wie wir den GPU-Wertungs-Score berechnen und Marktdaten normalisieren.

📖

Read (Prefill)

Der Prompt wird in einem einzigen parallelen Durchgang verarbeitet. Dies ist rechenleistungsbegrenzt (compute-bound): Es lastet die Tensor-Kerne der GPU aus.

Read-Token/s ≈ TFLOPS × readFactor × 400 ÷ activeParams

Decode (Generierung)

Jedes neue Token erfordert das Laden aller aktiven Modellgewichte aus dem VRAM. Dies ist speicherbandbreitenbegrenzt (memory-bandwidth-bound): Die GPU wartet auf Daten, anstatt zu rechnen.

Decode-Token/s ≈ Bandbreite × decodeFactor ÷ (Gewichte + KV-Cache)

Gewichte = (activeParams × Bits ÷ 8) × 1,15 Overhead. KV-Cache pro Schritt = activeParams × Multiplikator × contextK.

Architektur-Nutzungsfaktoren

Architecture
Decode
Read
Blackwell, Xe2
0.45
0.55
Ada Lovelace, RDNA 4, Battlemage
0.38
0.48
Ampere, Turing, RDNA 3, Xe-HPG
0.28
0.38
Volta, RDNA 1/2
0.2
0.25
Vor-Tensor-Core (Pascal, Maxwell, Kepler, GCN, Alchemist)
0.12
0.15

Links: Decode-Faktor — Rechts: Read-Faktor

Datenquellen

TFLOPS und Speicherbandbreite werden aus der GPU-Datenbank ausgelesen. Falls nicht vorhanden, fällt die Bandbreite auf ein hartcodiertes Wörterbuch zurück.

Einschränkungen

Dies sind analytische Schätzungen, keine tatsächlichen Benchmark-Ergebnisse. Verwende sie als relativen Vergleich, nicht als absolute Leistungsgarantie.