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Posso rodar o Qwen3 Coder Next 80B-A3B?

O Qwen3 Coder Next 80B-A3B, da Alibaba, precisa de cerca de 64 GB de RAM na quantização recomendada de 4 bits (download de 48.5 GB). Seu hardware é verificado abaixo — na hora, nada sai do seu navegador. Espere cerca de ~192 tok/s em um Apple M-series Max.

Lendo os sinais do seu hardware…

Notas do mundo real

O Qwen3 Coder Next 80B-A3B é um especialista em programação construído como Mixture-of-Experts, e essa arquitetura é o ponto central da história. Ele tem 80B de parâmetros no total, mas ativa apenas 3B por token, então roda bem mais rápido do que o tamanho sugere, ainda que precise de memória para o modelo inteiro. Em 4-bit, fica em torno de 48.5 GB, o que descarta qualquer GPU de consumidor: não cabe numa RTX 4090 de 24 GB, muito menos numa 3060 de 12 GB. O lugar realista para ele é um Mac com Apple Silicon e bastante memória unificada, ou uma workstation com 64 GB ou mais de RAM de sistema. Planeje em cima do mínimo de 64 GB, não dos 3B ativos.

No uso diário, o design MoE compensa. Num Apple M Max ele gera a cerca de 192 tokens por segundo, o que parece instantâneo para autocompletar e refatorar código, e até a inferência puramente em CPU com DDR5 alcança uns 28 tokens por segundo, lenta mas genuinamente usável para um modelo deste tamanho. A janela de contexto de 256K é o recurso de destaque para trabalhar em repositórios inteiros, mas a memória é a pegadinha: com 128K de contexto, o consumo total sobe para cerca de 95.8 GB. Tenha isso em mente antes de carregar uma base de código enorme, porque é o cache KV, e não os pesos, que vai te empurrar para o limite numa máquina de 64 GB.

Frente às alternativas densas da mesma faixa de peso, como o Llama 3.1 70B, este modelo geralmente troca abrangência bruta por foco em código e velocidade: o roteamento MoE faz com que ele responda mais rápido que um modelo denso de 70B, especializando-se em código em vez de conversa geral, terreno em que as variantes menores de chat do Qwen 3 se encaixam melhor. Seu traço marcante é essa relação velocidade/tamanho, entregando geração quase instantânea a partir de um modelo da classe 80B. E o bônus prático é a licença: Apache 2.0, então você pode usá-lo livremente em trabalho comercial e em produção, sem restrições específicas de provedor para ler antes.

Especificações

Parâmetros80B (3B ativos)
Janela de contexto256K tokens
FornecedorAlibaba
LicençaApache 2.0
Lançamento2026-02
Ideal paraProgramação

Tamanho por quantização

QuantizaçãoBits/pesoDownloadRAM mínimaQualidade
Q2_K3.3533.5 GB48 GBPerda perceptível
Q4_K_MRecomendada4.8548.5 GB64 GBRecomendada
Q5_K_M5.6556.5 GB96 GBAlta
Q8_08.585.0 GB128 GBQuase original
F1616160.0 GB256 GBOriginal

Os tamanhos são estimativas de número de parâmetros × bits por peso; builds GGUF reais variam um pouco. · Dados atualizados: 2026-06-11 · Como calculamos esses números →

Memória necessária por tamanho de contexto

ContextoCache KV (est.)Memória total (Q4)
4K tokens~1.5 GB~50.0 GB
8K tokens~3.0 GB~51.5 GB
32K tokens~11.8 GB~60.3 GB
128K tokens~47.3 GB~95.8 GB

O cache KV cresce com o tamanho do contexto — um modelo que cabe em 4K pode ficar sem memória em 32K. As estimativas assumem cache em FP16 com grouped-query attention; o uso real varia conforme o runtime.

Velocidade estimada por hardware

HardwareLargura de banda~Velocidade
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/sNão cabe na VRAM
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/sNão cabe na VRAM
Apple M-series (base)100 GB/s~47 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~126 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~192 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~28 tok/s

A geração de tokens é limitada pela largura de banda da memória: tok/s ≈ largura de banda × 0,85 ÷ tamanho do modelo em Q4. Os números reais variam conforme o runtime e o tamanho do contexto.

Rode localmente

O caminho mais fácil é o Ollama — um comando e você já está conversando:

ollama run qwen3-coder-next

Perguntas frequentes