Familie Qwen · 235Mrd. Parameter

Qwen 3 VL 235B-A22B

Qwen 3 VL: das Vision-Flaggschiff. MoE mit 235B Parametern, davon 22B aktiv. 256k Kontext (auf 1M erweiterbar).

🇨🇳 Alibaba·Lizenz Apache 2.0·Kontext 256k tokens·Erscheinungsdatum Mai 2025← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • Bestes multimodales Vision-Modell mit offenen Gewichten (Mai 2025)
  • 262k Kontext
  • Apache 2.0
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —142 GB VRAM Q4 — mehrere GPUs erforderlich
Architektur
Vision-MoE · 235B Parameter insgesamt / 22B aktive Parameter · Qwen3-VL-Flaggschiff
Training
Qwen3-VL 235B — Text, Bilder, Video, natives Kontextfenster von 262k.
Ideal für
Bildverständnis auf SpitzenniveauDokumentenanalyse

04Installieren

Installieren Sie Ollama für Ihr Betriebssystem. Prüfen Sie das Modell und seine Quantisierung vor dem Download. Beginnen Sie mit einem Kontext von 4096 Tokens und prüfen Sie anschließend mit ollama ps, wo das Modell ausgeführt wird. Ein unten aufgeführter Befehl ist kein Beweis dafür, dass ein Test auf Ihrem Computer ausgeführt wurde.

$ollama run qwen3-vl:235b
⚠
Erster Download: zwischen 2 und 40 GB, abhängig von der gewählten Quantisierung. Festplattenspeicher einplanen, stabile Verbindung empfohlen. Nachfolgende Starts erfolgen sofort.

02Benötigter Speicher

Ungefähr benötigter GPU-VRAM zum Ausführen dieses Modells, einschließlich des Speicherbedarfs für einen Kontext von 4k Tokens. Für einen längeren Kontext rechnen Sie mit zusätzlich ca. 1 GB je 8k Tokens.

Q4_K_M
Am leichtesten, ~5 % Verlust
142 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
170 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
250 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
470 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 160 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für Qwen 3 VL 235B-A22B?

Um Qwen 3 VL 235B-A22B lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 142 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — dieses Modell überschreitet die GPU-Kapazität dieses Mini-PCs: Wählen Sie ein kleineres Modell oder eine geeignete Infrastruktur.

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03Erwartete Geschwindigkeit

Generierte Tokens pro Sekunde in Q4_K_M, Kontext 4k. Jenseits von 20 t/s, lässt es sich angenehm lesen. Bei weniger als 10 t/s, eignet es sich nur zum Testen.

Einsteigerklasse
~3t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~12t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~28t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900