Melhor GPU para QWEN-3.6-35B-A3B localmente
Preços em tempo real e recomendações de hardware atualizados para julho de 2026.
Ajustar comprimento do contexto
Deslize para tamanhos populares ou digite um valor manualmente.
MoE model weights require 16GB VRAM minimum for Q3 quantizations.
Hardware recomendado
Runs completely inside 24GB framebuffers. High active speed due to MoE execution path.
Requires 48GB+ workstation cards to hold the full Q8 weight matrix comfortably.
Otimizando a configuração para QWEN-3.6-35B-A3B
Recomendações de quantização
Para tarefas diárias de programação e raciocínio, o Q4_K_M (quantização de 4 bits) oferece o melhor equilíbrio entre qualidade e eficiência de memória: reduz os requisitos de memória em mais de 70% com uma perda de qualidade mínima em comparação com FP16. Os ajustes Q8 e superiores preservam mais fidelidade ao custo de um uso de VRAM significativamente maior, o que pode forçar o descarregamento de camadas e reduzir o desempenho.
Software local recomendado
Recomendamos usar o Ollama como o executor principal para inferência local devido ao seu particionamento de GPU automatizado e otimizações de cache de contexto. Para ajustes avançados ou partições de quantização, o llama.cpp compilado nativamente com Flash Attention fornece o melhor controle granular.
▸Como as velocidades de tokens são estimadas
Como calculamos o Índice de Valor da GPU e normalizamos os dados de mercado.
Leitura (Prefill)
A consulta é processada em uma única passagem paralela. Isso é limitado por capacidade de computação: satura os tensor cores da GPU.
Decodificação (Geração)
Cada novo token exige carregar todos os pesos ativos do modelo a partir da VRAM. Isso é limitado pela largura de banda de memória: a GPU para aguardando dados em vez de computar.
Pesos = (activeParams × bits ÷ 8) × 1.15 de sobrecarga. Cachê KV por passo = activeParams × multiplicador × contextK.
Fatores de utilização por arquitetura
Esquerda: fator de decodificação — Direita: fator de leitura
Fontes de dados
Os TFLOPS e a largura de banda de memória são lidos do banco de dados de GPUs. Se ausentes, a largura de banda recorre a uma lista predefinida.
Limitações
Estas são estimativas analíticas, não resultados de testes reais. Use-as como uma comparação relativa, não como uma garantia absoluta de desempenho.