Kann ich Qwen3 Coder Next 80B-A3B lokal ausführen?
Qwen3 Coder Next 80B-A3B von Alibaba benötigt bei der empfohlenen 4-Bit-Quantisierung rund 64 GB RAM (48.5 GB Download). Ihre Hardware wird unten geprüft — sofort, und nichts verlässt Ihren Browser. Rechnen Sie mit rund ~192 tok/s auf einem Apple M-series Max.
Hardware-Signale werden ausgelesen…
Praxis-Notizen
Qwen3 Coder Next 80B-A3B ist ein Coding-Spezialist mit Mixture-of-Experts-Architektur, und genau diese Architektur ist der entscheidende Punkt. Das Modell hat 80B Parameter insgesamt, aktiviert pro Token aber nur 3B, läuft also deutlich schneller, als seine Größe vermuten lässt, braucht aber trotzdem Speicher für das vollständige Modell. In 4-Bit landet es bei rund 48.5 GB, womit jede Consumer-GPU ausscheidet: Es passt nicht auf eine 24-GB-RTX-4090, geschweige denn auf eine 12-GB-3060. Sein realistisches Zuhause ist ein Apple-Silicon-Mac mit reichlich Unified Memory oder eine Workstation mit 64 GB oder mehr System-RAM. Plane mit dem Minimum von 64 GB, nicht mit den aktiven 3B.
Im Alltag zahlt sich das MoE-Design aus. Auf einem Apple M Max liefert es etwa 192 tok/s, was sich bei Code-Vervollständigung und Refactoring praktisch sofort anfühlt, und selbst reine CPU-Inferenz auf DDR5 schafft rund 28 tok/s — langsam, aber für ein Modell dieser Größe wirklich brauchbar. Das 256K-Kontextfenster ist das Aushängeschild für die Arbeit über ganze Repositories hinweg, doch der Haken ist der Speicher: Bei 128K Kontext steigt der Gesamtbedarf auf etwa 95.8 GB. Behalte das im Hinterkopf, bevor du eine riesige Codebasis lädst, denn nicht die Gewichte, sondern der KV-Cache treibt dich auf einer 64-GB-Maschine über die Grenze.
Gegenüber den dichten Alternativen seiner Gewichtsklasse wie Llama 3.1 70B tauscht dieses Modell tendenziell rohe Breite gegen Coding-Fokus und Geschwindigkeit: Durch das MoE-Routing antwortet es schneller als ein dichtes 70B-Modell und spezialisiert sich auf Code statt auf allgemeinen Chat — wofür die kleineren Qwen 3 Chat-Varianten besser passen. Seine herausragende Eigenschaft ist dieses Verhältnis von Geschwindigkeit zu Größe: nahezu sofortige Generierung aus einem Modell der 80B-Klasse. Der praktische Bonus ist die Lizenz: Apache 2.0, sodass du es frei in kommerziellen und Produktionsprojekten einsetzen kannst, ohne dich vorher durch anbieterspezifische Einschränkungen lesen zu müssen.
Technische Daten
Größe nach Quantisierung
| Quantisierung | Bits/Gewicht | Download | Min. RAM | Qualität |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 33.5 GB | 48 GB | Spürbarer Verlust |
| Q4_K_MEmpfohlen | 4.85 | 48.5 GB | 64 GB | Empfohlen |
| Q5_K_M | 5.65 | 56.5 GB | 96 GB | Hoch |
| Q8_0 | 8.5 | 85.0 GB | 128 GB | Nahezu Original |
| F16 | 16 | 160.0 GB | 256 GB | Original |
Die Größen sind Schätzungen aus Parameterzahl × Bits pro Gewicht; echte GGUF-Builds weichen leicht ab. · Daten aktualisiert: 2026-06-11 · So berechnen wir diese Zahlen →
Speicherbedarf nach Kontextlänge
| Kontext | KV-Cache (geschätzt) | Gesamtspeicher (Q4) |
|---|---|---|
| 4K Token | ~1.5 GB | ~50.0 GB |
| 8K Token | ~3.0 GB | ~51.5 GB |
| 32K Token | ~11.8 GB | ~60.3 GB |
| 128K Token | ~47.3 GB | ~95.8 GB |
Der KV-Cache wächst mit der Kontextlänge — ein Modell, das bei 4K passt, kann bei 32K an die Speichergrenze stoßen. Die Schätzungen gehen von einem FP16-Cache mit Grouped-Query-Attention aus; der tatsächliche Verbrauch variiert je nach Runtime.
Geschätzte Geschwindigkeit nach Hardware
| Hardware | Bandbreite | ~Geschwindigkeit |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | Passt nicht in den VRAM |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | Passt nicht in den VRAM |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~47 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~126 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~192 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~28 tok/s |
Die Token-Generierung ist durch die Speicherbandbreite begrenzt: tok/s ≈ Bandbreite × 0,85 ÷ Modellgröße bei Q4. Reale Werte variieren je nach Runtime und Kontextlänge.
Lokal ausführen
Der einfachste Weg ist Ollama — ein Befehl und Sie chatten:
ollama run qwen3-coder-next