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
Tamanho por quantização
| Quantização | Bits/peso | Download | RAM mínima | Qualidade |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 33.5 GB | 48 GB | Perda perceptível |
| Q4_K_MRecomendada | 4.85 | 48.5 GB | 64 GB | Recomendada |
| Q5_K_M | 5.65 | 56.5 GB | 96 GB | Alta |
| Q8_0 | 8.5 | 85.0 GB | 128 GB | Quase original |
| F16 | 16 | 160.0 GB | 256 GB | Original |
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
| Contexto | Cache 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
| Hardware | Largura de banda | ~Velocidade |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | Não cabe na VRAM |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | Não cabe na 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 |
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