Qwen 3 VL 30B-A3BvsLLaDA 2.0 Uni 16B
Vollständiger Vergleich zwischen Qwen 3 VL 30B-A3B (30 Mrd. Parameter, Alibaba) und LLaDA 2.0 Uni 16B (16B, Ant Group / inclusionAI). VRAM-Bedarf je nach Quantisierung, auf 4 Referenz-GPUs gemessene Tokens pro Sekunde, Bewertung nach Anwendungsfall, Lizenz, Installationsbefehle. Alle Zahlen werden aus den Katalogdaten berechnet – kein Kopieren und Einfügen zwischen Seiten.
Kurz gesagt
| Eigenschaft | Qwen 3 VL 30B-A3B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| Parameter | 30B | 16B |
| Familie | Qwen | LLaDA |
| Autor | Alibaba | Ant Group / inclusionAI |
| Herkunft | CN | CN |
| Lizenz | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Kontext | 262 144 Tokens | 8 192 Tokens |
| Erscheinungsdatum | Mai 2025 | April 2026 |
Speicherbedarf
Ungefähre VRAM, die für die Inferenz mit einem mittleren Kontextfenster erforderlich ist. Der Gewinner (in Grün) ist das Modell, das verbraucht moins — Vorteil für kleine Modelle.
| Quantisierung | Qwen 3 VL 30B-A3B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 19 GB | 18 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 23 GB | 22 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 35 GB | 30 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 62 GB | 47 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 32 GB | 36 GB |
Geschätzte Geschwindigkeit (Tokens/Sekunde)
Schätzungen basierend auf der besten Quantisierung, die auf jeder GPU möglich ist. Die tatsächlichen Zahlen hängen vom Prompt, vom Kontext und der Engine (llama.cpp, vLLM, MLX) ab. Methodik.
| Referenz-GPU | Qwen 3 VL 30B-A3B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 100 tok/s · Q5_K_M | 130 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ zu groß | ✗ zu groß |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ zu groß | ✗ zu groß |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 40 tok/s · Q8 | 60 Tok/s · Q8 |
Fazit nach Anwendungsfall
Für jede gängige Anwendung geben wir an, welches der beiden Modelle aufgrund seiner Tags, Größe und Spezialisierung am besten geeignet ist.
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Stärken und Schwächen
Qwen 3 VL 30B-A3B
Vision-MoE mit 30B Parametern, davon 3B aktiv. Sweet Spot für Vision mit Qwen 3. 256k ctx.
- Multimodaler Kontext: 262k
- 19 GB VRAM Q4
- Effizientes MoE
- Apache 2.0
- Schlechtere Bildverarbeitung als beim 235B
- Weniger Fine-Tunes als Qwen2-VL
Installation
LLaDA 2.0 Uni 16B
Erstes offenes dLLM unter Apache 2.0: MoE 16B/1B + Diffusionsdecoder mit 6,2B Parametern. Text und Vision in einem einheitlichen Modell. Veröffentlicht am 22. April 2026.
- Erstes offenes dLLM unter Apache 2.0
- Text, Vision, Erstellung und Bearbeitung vereint
- Verschachtelter 'thinking'-Modus
- Apache 2.0
- Diffusionsarchitektur wird von Ollama/llama.cpp nicht unterstützt
- Erfordert Flash Attention 2 + CUDA 12.4
- 47 GB VRAM während der Generierung
- Nur 8k Kontext
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft auf der RTX 4090 (24 GB) besser: Qwen 3 VL 30B-A3B oder LLaDA 2.0 Uni 16B?
Auf einer RTX 4090 läuft Qwen 3 VL 30B-A3B in Q5_K_M (~100 Tok/s), LLaDA 2.0 Uni 16B in Q5_K_M (~130 tok/s). Nur Durchsatz, LLaDA 2.0 Uni 16B gewinnt. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Welches verbraucht am wenigsten VRAM?
Bei Q4_K_M, LLaDA 2.0 Uni 16B passt in 18 GB contre 19 GB für seinen Konkurrenten – ein Unterschied von 1 GB, der ins Gewicht fällt, wenn Sie eine RTX 3060 oder eine 4060 Ti mit 8 GB ins Auge fassen.
Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?
Qwen 3 VL 30B-A3B ist unter Apache 2.0 lizenziert – frei für kommerzielle Nutzung. LLaDA 2.0 Uni 16B ist unter Apache 2.0 lizenziert — ebenfalls frei nutzbar. Für SaaS bevorzugen Sie Apache 2.0 oder MIT.
Welches soll man 2026 wählen?
Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : LLaDA 2.0 Uni 16B (16B). Leistungsfähiger : Qwen 3 VL 30B-A3B (30B). Wenn Sie unsicher sind, starten Sie den Konfigurator mit Ihrer GPU und Ihrem Anwendungsfall – er wird auf Basis beider Faktoren entscheiden.
Erwägenswerte Alternativen
Falls keines der beiden Modelle zu Ihnen passt, finden Sie hier ähnliche Modelle, die Sie sich ansehen könnten.