Famille Qwen · 235B paramètres

Qwen 3 235B-A22B

MoE 235B/22B actifs (128 experts, 8 actifs). AIME 2024 85.7, LiveCodeBench 70.7.

🇨🇳 Alibaba·Licence Apache 2.0·Contexte 128k tokens·Sortie Avril 2025← Catalogue

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • Meilleur MoE open à l'époque
  • Actifs 22B → rapide pour sa taille
  • AIME 2024 85.7
Limites à connaître
  • 142 GB en Q4 minimum
  • Déploiement multi-GPU ou Mac Studio obligatoire
Architecture
MoE · 128 experts, 8 actifs · 94 couches · GQA 64Q/4KV
Entraînement
36T tokens. Variantes Instruct-2507 et Thinking-2507 (Juillet 2025).
Idéal pour
Raisonnement frontièreCode avancéAgents

02Mémoire requise

VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.

Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
142 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
170 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
250 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
470 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 160 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

Quel GPU pour faire tourner Qwen 3 235B-A22B ?

Pour exécuter Qwen 3 235B-A22B en local en quantification Q4, il faut environ 142 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un Mac Studio (64 Go de mémoire unifiée).

Où acheter le Mac Studio
DartyVoir Mac StudioRakutenVoir Mac StudioAmazonVoir Mac Studio

Liens affiliés — commission possible sans surcoût pour vous, reco indépendante. En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.

03Vitesse attendue

Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.

Entrée de gamme
~3t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~12t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~28t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmarks publics

Scores reproduits depuis les model cards ou MMLU-Pro / communautaires. Unité : % bonnes réponses.

AIME 2024
85.7
AIME 2025
81.5
LiveCodeBench v5
70.7

05Installer

Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.

$ollama run qwen3:235b
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.