Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507

语言 Alibaba Qwen 部分核实 发布于 2025年7月22日
  • 输入 输入模态: 文本 输出 输出模态: 文本
  • 工具调用
  • 结构化输出
  • 开放权重

价格

3 个渠道报价 · 按标价显示
Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 中国站 · CNY qwen3-235b-a22b-instruct-2507
条件/ 百万 tokens输入输出
标准 自 2026年10月11日 起页面不再列出 ¥2.00¥8.00

价格来源 阿里云百炼:模型价格(在新标签页打开) (核对于 2026年10月8日)

Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 国际站 · 全球 · USD qwen3-235b-a22b-instruct-2507
条件/ 百万 tokens输入输出
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价格来源 qwen3-235b-a22b-instruct-2507 model(在新标签页打开) (核对于 2026年10月8日)

标准:不带任何条件的请求所付价格(即本站其他页面显示的标价)。

详细规格

推理
—
许可证
Apache 2.0
模型家族
qwen
模型 ID

Alibaba Qwen 的页面未说明:最长输入, 推理档位, 可关闭推理, 最大思考预算, 内置工具, 知识截止, 别名。

本地运行

权重: Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
  • 参数 235.1B
  • 激活 22B · 专家 128(每 token 8)
  • 原生精度 BF16
  • 层数 94
  • 每 token 的 KV 缓存 188 KB
  • 原生上下文 256K (模型卡)
  • 配置位置数 256K (config.json max_position_embeddings)
  • API 上下文 128K (厂商 API)
我的配置 GeForce RTX 4090 24 GB · 1008 GB/s · 内存 64 GB DDR5 双通道 · 89.6 GB/s
在你的配置上 · GeForce RTX 4090
放不下 IQ4_XS (自动) 8K 上下文
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 123.6 GB (权重 116.3 + KV 缓存 1.5 + 开销 5.8)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
建议
换成 IQ2_XXS 就能跑(需放到内存,但低于 4 bit,质量下降明显)
推荐精度权重8K 需要在你的配置上最长上下文
原生 BF16官方437.9 GB≈ 461.3放不下—
Q8_0232.6 GB≈ 245.7放不下—
FP8官方220.2 GB≈ 232.7放不下—
Q6_K179.8 GB≈ 190.3放不下—
Q5_K_M155.7 GB≈ 165.0放不下—
Q5_0150.5 GB≈ 159.5放不下—
Q4_K_M133.0 GB≈ 141.1放不下—
Q4_0123.2 GB≈ 130.8放不下—
IQ4_XS116.3 GB≈ 123.6放不下—
Q3_K_M质量下降明显107.0 GB≈ 113.8放不下—
IQ3_XXS质量下降明显83.7 GB≈ 89.4放不下—
Q2_K质量下降明显82.1 GB≈ 87.7放不下—
IQ2_XXS质量下降明显56.4 GB≈ 60.7需放到内存 12–18 tok/s—

点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件,大小是实际值;其余按参数量 × 每权重位数估算。

和其他配置比

每个配置各用它能跑的最高精度,点一个看细节。

最低需要(Q4_K_M · 8K):显卡 NVIDIA B200 (HGX B200);统一内存 Apple M5 Ultra (64-core GPU) · 256 GB。

运行命令

厂商没有发布这个精度的文件。可选原生精度或厂商自己的版本,或用 llama.cpp 自己量化。

微调需要多少显存
全参≈ 3506.6 GB你的配置放不下
LoRA≈ 442.0 GB你的配置放不下
QLoRA≈ 127.3 GB你的配置放不下

batch 1、序列 2048、梯度检查点;LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。

估算;数据来自厂商的 Hugging Face 仓库,截至 2026-11-06。 怎么估算的

引用评分

来自第三方排行榜,并非我们测得
  • LMArena Text 1,422

    第 82 名,共 163 个上榜模型 · 置信区间 1,420–1,425 · 98,081 票

  • EQ-Bench Longform Writing 57.4

    第 66 名,共 92 个上榜模型

  • LMArena Text · Chinese 1,467

    第 75 名,共 161 个上榜模型 · 置信区间 1,460–1,475 · 7,315 票

  • LMArena Text · Coding 1,472

    第 76 名,共 163 个上榜模型 · 置信区间 1,467–1,476 · 21,717 票

  • LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年10月28日
  • EQ-Bench by Samuel J. Paech (eqbench.com; EQ-bench/EQ-bench-site on GitHub), MIT License. · 许可 · 数据日期 2026年10月28日
  • 我们做的改动
  1. Alibaba Cloud Model Studio, 中国站 上线报价 输入 ¥2.00 · 输出 ¥8.00
  2. 上下文窗口 256K → 131.07K
  3. Alibaba Cloud Model Studio 上线报价 输入 $0.23 · 输出 $0.92
  4. Alibaba Cloud Model Studio, 国际站 上线报价 输入 $0.23 · 输出 $0.92

来源

Alibaba Qwen 官方政策:数据使用、隐私、条款 →

本页部分数值尚待与官方页面核对:实心圆点已核实,空心圆点尚未核实(无论是否已有来源)。 我们如何核实数据

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