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Puis-je faire tourner Qwen 3 30B-A3B ?

Qwen 3 30B-A3B de Alibaba demande environ 32 GB de RAM avec la quantisation 4 bits recommandée (18.5 GB à télécharger). Votre matériel est vérifié ci-dessous — instantanément, rien ne quitte votre navigateur. Comptez environ ~174 tok/s sur un Apple M-series Max.

Lecture des signaux matériels…

Notes pratiques

Qwen 3 30B-A3B est un modèle mixture-of-experts, et ce seul fait conditionne toute la façon de l'aborder. Sur le papier il compte 30,5 milliards de paramètres, mais seuls 3,3 milliards s'activent par token : il tourne donc à la vitesse d'un petit modèle tout en raisonnant avec l'ampleur d'un grand. Le piège, c'est la mémoire : il faut quand même charger l'ensemble en RAM. Un quant 4-bit pèse environ 18.5 GB et le modèle réclame au moins 32 GB pour respirer, ce qui exclut une carte de 12 GB comme la RTX 3060 mais tient à l'aise sur un Mac Apple Silicon de 32 GB, ou sur une 4090 de 24 GB si vous restez raisonnable sur le contexte.

À l'usage quotidien, la conception MoE paie d'une manière que la fiche technique sous-estime. Sur une 4090 vous pouvez voir environ 428 tokens par seconde, et même un Max de la série M reste véloce autour de 174 tok/s, bien plus rapide qu'un modèle dense de 30B ne le serait jamais sur le même matériel. En CPU seul sur DDR5, on tombe à environ 25 tok/s : exploitable pour des traitements par lots, mais pas pour du chat interactif. Le contexte de 128K est bien réel, mais surveillez le budget : le remplir fait monter la mémoire totale à environ 49.1 GB. Sur une machine de 32 GB, gardez donc un contexte de travail modeste et appuyez-vous sur un quant plus petit plutôt que de viser la fenêtre complète.

Face à Gemma 4 31B, qui affiche un nombre quasi identique de 30,7 milliards de paramètres, le compromis est clair. Gemma est dense et ajoute le code et la vision : elle paraît donc plus solide sur le multimodal et le travail de code structuré, tandis que la conception clairsemée de Qwen 3 30B-A3B le rend nettement plus rapide par token pour le chat et le raisonnement dans cette catégorie de taille. Cette vitesse au regard de son empreinte mémoire est sa qualité marquante. Il est en outre distribué sous Apache 2.0 : contrairement aux licences open-weight propres à certains fournisseurs, vous pouvez donc l'utiliser librement en contexte commercial et en production, sans astérisque de licence.

Caractéristiques

Paramètres30.5B (3.3B actifs)
Fenêtre de contexte128K tokens
ÉditeurAlibaba
LicenceApache 2.0
Sortie2025-04
Idéal pourChat, Raisonnement

Taille selon la quantisation

QuantisationBits/poidsTéléchargementRAM min.Qualité
Q2_K3.3512.8 GB24 GBPerte sensible
Q4_K_MRecommandée4.8518.5 GB32 GBRecommandée
Q5_K_M5.6521.5 GB32 GBÉlevée
Q8_08.532.4 GB48 GBQuasi originale
F161661.0 GB96 GBOriginale

Les tailles sont estimées à partir du nombre de paramètres × bits par poids ; les builds GGUF réels varient légèrement. · Données mises à jour: 2026-06-11 · Comment nous calculons ces chiffres →

Mémoire nécessaire selon la longueur de contexte

ContexteCache KV (est.)Mémoire totale (Q4)
4K tokens~1.0 GB~19.5 GB
8K tokens~1.9 GB~20.4 GB
32K tokens~7.7 GB~26.2 GB
128K tokens~30.6 GB~49.1 GB

Le cache KV grossit avec la longueur du contexte — un modèle qui tient à 4K peut manquer de mémoire à 32K. Les estimations supposent un cache FP16 avec grouped-query attention ; l'usage réel varie selon le runtime.

Vitesse estimée selon le matériel

MatérielBande passante~Vitesse
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/sNe tient pas dans la VRAM
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~428 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~42 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~115 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~174 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~25 tok/s

La génération de tokens est limitée par la bande passante mémoire : tok/s ≈ bande passante × 0,85 ÷ taille du modèle en Q4. Les chiffres réels varient selon le runtime et la longueur du contexte.

Le faire tourner en local

Le chemin le plus simple est Ollama — une commande et vous discutez :

ollama run qwen3:30b

Questions fréquentes