← Tüm modellerMODEL TESTİ

Qwen3-VL 30B-A3B çalıştırabilir miyim?

Alibaba imzalı Qwen3-VL 30B-A3B, önerilen 4-bit nicemlemede yaklaşık 32 GB RAM ister (18.2 GB indirme). Donanımın aşağıda anında test ediliyor — hiçbir şey tarayıcından çıkmaz. Apple M-series Max üzerinde yaklaşık ~192 tok/s bekleyebilirsin.

Donanım sinyallerin okunuyor…

Gerçek dünya notları

Qwen3-VL 30B-A3B, Alibaba'nın mixture-of-experts mimarili görme (vision) modeli ve asıl numara isimde gizli: toplam 30B parametre, ama token başına yalnızca 3B aktif. Bu da modelin küçük bir model hızında çalışması, buna karşın bütünü için belleğe ihtiyaç duyması anlamına geliyor. 4-bit niceleme (quant) ile boyut yaklaşık 18.2 GB'a oturuyor; rahatça çalıştırmak için en az 32 GB RAM istiyorsunuz. RTX 3060 gibi 12 GB'lık bir karta sığmıyor, ama bol unified memory'li bir Apple Silicon makine ya da 24 GB'lık bir GPU onun doğal evi. Yerelde görüntü anlama ile sohbet ve akıl yürütmeyi bir arada isteyenler için tasarlanmış.

Günlük kullanımda aktif-3B tasarımı kendini ödetiyor: bir RTX 4090'da saniyede yaklaşık 471 token görebiliyorsunuz, hatta Apple M Max bile kabaca 192 tok/s ile çevik kalıyor; görme yanıtlarının anında gelmiş gibi hissettirecek kadar hızlı. DDR5'li bir CPU'da ise yaklaşık 28 tok/s'ye düşüyor; kullanılabilir ama artık çevik değil. 256K bağlam penceresi pazarlama tavanı, bedava öğle yemeği değil. Onu doldurmak pahalı: 128K bağlamda model artı önbellek toplamda yaklaşık 48.6 GB'a tırmanıyor; bu yüzden belleğinizi spec sayfasındaki maksimuma göre değil, gerçekten kullandığınız bağlama göre planlayın.

Buradaki en yakın akraba model olan Gemma 4 31B ile kıyasladığımızda ikisi boyut açısından benzer bir bölgede duruyor; ama Gemma 4, her parametreyi etkinleştiren dense (yoğun) bir 30.7B model, dolayısıyla Qwen3-VL kapladığı alana göre genelde daha hızlı hissettirirken Gemma saf akıl yürütme ve kod yazımında daha istikrarlı olma eğiliminde. Qwen3-VL'nin öne çıkan özelliği, tüketici donanımında bu kadar hızlı bir modele paketlenmiş görme yeteneği; ki bu yerelde hâlâ pek rastlanan bir şey değil. Apache 2.0 lisansıyla geliyor, yani sağlayıcıya özgü kısıtlamalar olmadan ticari olarak ve üretimde kullanabilirsiniz. qwen3-vl:30b Ollama etiketiyle çekin ve başlayın.

Teknik özellikler

Parametre30B (3B aktif)
Bağlam penceresi256K token
SağlayıcıAlibaba
LisansApache 2.0
Çıkış2025-10
En iyi olduğu alanGörüntü, Sohbet, Akıl yürütme

Nicemlemeye göre boyut

NicemlemeBit/ağırlıkİndirmeMin RAMKalite
Q2_K3.3512.6 GB24 GBBelirgin kayıp
Q4_K_MÖnerilen4.8518.2 GB32 GBÖnerilen
Q5_K_M5.6521.2 GB32 GBYüksek
Q8_08.531.9 GB48 GBOrijinale yakın
F161660.0 GB96 GBOrijinal

Boyutlar parametre sayısı × ağırlık başına bit üzerinden tahmindir; gerçek GGUF sürümleri biraz farklı olabilir. · Veri güncellemesi: 2026-06-11 · Bu sayıları nasıl hesaplıyoruz? →

Bağlam uzunluğuna göre bellek ihtiyacı

BağlamKV önbelleği (tahmini)Toplam bellek (Q4)
4K token~1.0 GB~19.2 GB
8K token~1.9 GB~20.1 GB
32K token~7.6 GB~25.8 GB
128K token~30.4 GB~48.6 GB

KV önbelleği bağlam uzunluğuyla büyür — 4K'da sığan model 32K'da belleği doldurabilir. Tahminler grouped-query attention ile FP16 önbellek varsayar; gerçek kullanım çalışma ortamına göre değişir.

Donanıma göre tahmini hız

DonanımBant genişliği~Hız
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/sVRAM'e sığmaz
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~471 tok/s
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

Token üretimi bellek bant genişliğiyle sınırlıdır: tok/s ≈ bant genişliği × 0,85 ÷ Q4 model boyutu. Gerçek değerler çalışma ortamına ve bağlam uzunluğuna göre değişir.

Yerel çalıştır

En kolay yol Ollama — tek komutla sohbete başla:

ollama run qwen3-vl:30b

Sık sorulan sorular