Qwen3-Next-80B-A3Bをローカルで動かすのに最適なGPU

KVキャッシュ量子化を有効にした32kコンテキストの場合、Qwen3-Next-80B-A3BにはQ4_K_M（多くの人におすすめの量子化）で約46.4GBのVRAMが必要です。Q3_K_Mに下げると、多少の品質低下と引き換えに約34.9GBまで削減できます。一方Q8_0は、このモデルが出せる最高品質のために約92.4GBが必要です。

Qwen3-Next-80B-A3BはQ4_K_Mで約46.4GBが必要ですが、これは単一の24GBコンシューマー向けカードの容量を上回ります。ワークステーション向けカード、マルチGPU構成、またはより強力な量子化が必要です — そうしないとレイヤーがシステムRAMに溢れ、生成速度が大幅に低下します。

VRAMに余裕がない限りQ4_K_Mを使用してください。約46.4GBが必要で、フル精度との品質差はごくわずかです。Q8_0は約92.4GBが必要ですが、その品質向上は日常的なコーディングやチャットではほとんど体感できません。余ったVRAMはコンテキストを長くする方に使う方がよいでしょう。

モデルの重みは固定ですが、KVキャッシュはコンテキスト長に比例して増加します。Qwen3-Next-80B-A3Bを32kコンテキストで使用する場合、キャッシュは約0.4GBです。64kに倍増すると、約0.8GBになります。KVキャッシュ量子化をオフにすると、これらの数値はさらに倍になります。

Qwen3-Next-80B-A3Bはmixture-of-expertsモデルです。80B個のパラメータすべてをVRAMに保持する必要がありますが、各トークンの生成に使われるのは3B個のみです。生成速度はこの3B個のアクティブパラメータの転送速度に左右されるため、体感的には80Bモデルよりも3Bモデルに近くなります — ただしメモリは80B分すべてが必要です。

はい。Qwen3-Next-80B-A3BはQ4_K_Mで約46.4GBが必要で、同じカードに重みが収まるモデルであれば動作します — Phi-3.5-MoE (60.8B)などが該当します。重みは同じGPUに収まりますが、生成速度は異なります（mixture-of-expertsモデルは高速、denseモデルは低速）。