Qwen3-Coder 30B A3B
Qwen3-Coder 30B A3B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 20,1 GB Speicher und läuft auf 320 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 18 (2025), GeForce RTX 5090 Laptop GPU, 16 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 24 GB.
Berechnet für 4.096 Token Kontext (Anwendungsfall „Ausprobieren, Neugier“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
Qwen3-Coder 30B A3B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 21,3 GB Speicher und läuft auf 279 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 18 (2025), GeForce RTX 5090 Laptop GPU, 16 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 24 GB.
Berechnet für 16.384 Token Kontext (Anwendungsfall „Programmieren“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
Qwen3-Coder 30B A3B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 20,5 GB Speicher und läuft auf 320 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 18 (2025), GeForce RTX 5090 Laptop GPU, 16 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 24 GB.
Berechnet für 8.192 Token Kontext (Anwendungsfall „Texte schreiben, übersetzen“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
Qwen3-Coder 30B A3B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 22,9 GB Speicher und läuft auf 279 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 18 (2025), GeForce RTX 5090 Laptop GPU, 16 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 24 GB.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Dokumente auswerten“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
Qwen3-Coder 30B A3B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 22,9 GB Speicher und läuft auf 279 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix SCAR 18 (2025), GeForce RTX 5090 Laptop GPU, 16 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 24 GB.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Kundendaten, interne Unterlagen“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
Qwen3-Coder 30B A3B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 26,2 GB Speicher und läuft auf 174 von 740 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple MacBook Pro 14 Zoll (2026), M5 Max mit 40-Kern-GPU, 48 GB.
Berechnet für 65.536 Token Kontext (Anwendungsfall „Abläufe automatisieren, Agenten“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
- Anbieter
- Alibaba (Qwen)
- Parameter
- 30,5 Mrd., davon 3,3 Mrd. aktiv
- Längster Kontext
- 262.144 Token
- Nimmt entgegen
- Text
- Lizenz
- Apache 2.0
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 4.096 Token, für die die Zahlen hier gelten. Spricht ein Programm Ollama über die Schnittstelle an, etwa ein Agent, gilt die zweite Zeile nicht; dann starten Sie Ollama mit OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=4096.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 16.384 Token, für die die Zahlen hier gelten. Spricht ein Programm Ollama über die Schnittstelle an, etwa ein Agent, gilt die zweite Zeile nicht; dann starten Sie Ollama mit OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=16384.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 8.192 Token, für die die Zahlen hier gelten. Spricht ein Programm Ollama über die Schnittstelle an, etwa ein Agent, gilt die zweite Zeile nicht; dann starten Sie Ollama mit OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=8192.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 32.768 Token, für die die Zahlen hier gelten. Spricht ein Programm Ollama über die Schnittstelle an, etwa ein Agent, gilt die zweite Zeile nicht; dann starten Sie Ollama mit OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=32768.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 32.768 Token, für die die Zahlen hier gelten. Spricht ein Programm Ollama über die Schnittstelle an, etwa ein Agent, gilt die zweite Zeile nicht; dann starten Sie Ollama mit OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=32768.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 65.536 Token, für die die Zahlen hier gelten. Spricht ein Programm Ollama über die Schnittstelle an, etwa ein Agent, gilt die zweite Zeile nicht; dann starten Sie Ollama mit OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=65536.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server Geräte, auf denen es flüssig läuft
Die Tempowerte sind berechnet, nicht auf dem Gerät gemessen, und an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen. Ausgenommen sind die mit * markierten Werte: sie sind nicht abgeglichen und deshalb unsicher.
und 310 weitere
und 269 weitere
und 310 weitere
und 269 weitere
und 269 weitere
und 164 weitere
Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090, 24 GB | Läuft gut | 159 bis 255 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB | Läuft gut | 159 bis 255 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 XTX, 24 GB | Läuft gut | 139 bis 258 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090, 24 GB | Läuft gut | 152 bis 243 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5500, 24 GB | Läuft gut | 134 bis 214 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5000, 24 GB | Läuft gut | 134 bis 214 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, 24 GB | Läuft gut | 123 bis 196 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 6000, 24 GB | Läuft gut | 123 bis 196 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA TITAN RTX, 24 GB | Läuft gut | 123 bis 196 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 4500 Ada Generation, 24 GB | Läuft gut | 89 bis 141 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
und 12 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090, 24 GB | Läuft gut | 137 bis 219 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB | Läuft gut | 137 bis 219 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090, 24 GB | Läuft gut | 130 bis 208 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 XTX, 24 GB | Läuft gut | 117 bis 218 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5500, 24 GB | Läuft gut | 114 bis 181 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5000, 24 GB | Läuft gut | 114 bis 181 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, 24 GB | Läuft gut | 103 bis 165 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 6000, 24 GB | Läuft gut | 103 bis 165 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA TITAN RTX, 24 GB | Läuft gut | 103 bis 165 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 4500 Ada Generation, 24 GB | Läuft gut | 73 bis 117 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
und 12 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090, 24 GB | Läuft gut | 151 bis 241 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB | Läuft gut | 151 bis 241 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090, 24 GB | Läuft gut | 144 bis 230 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 XTX, 24 GB | Läuft gut | 131 bis 243 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5500, 24 GB | Läuft gut | 126 bis 202 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5000, 24 GB | Läuft gut | 126 bis 202 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, 24 GB | Läuft gut | 115 bis 184 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 6000, 24 GB | Läuft gut | 115 bis 184 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA TITAN RTX, 24 GB | Läuft gut | 115 bis 184 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 4500 Ada Generation, 24 GB | Läuft gut | 83 bis 132 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
und 12 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090, 24 GB | Läuft gut | 115 bis 184 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB | Läuft gut | 115 bis 184 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090, 24 GB | Läuft gut | 109 bis 174 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 XTX, 24 GB | Läuft gut | 97 bis 180 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5500, 24 GB | Läuft gut | 94 bis 151 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5000, 24 GB | Läuft gut | 94 bis 151 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, 24 GB | Läuft gut | 85 bis 136 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 6000, 24 GB | Läuft gut | 85 bis 136 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA TITAN RTX, 24 GB | Läuft gut | 85 bis 136 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 4500 Ada Generation, 24 GB | Läuft gut | 59 bis 95 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
und 12 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090, 24 GB | Läuft gut | 115 bis 184 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti, 24 GB | Läuft gut | 115 bis 184 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3090, 24 GB | Läuft gut | 109 bis 174 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7900 XTX, 24 GB | Läuft gut | 97 bis 180 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5500, 24 GB | Läuft gut | 94 bis 151 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A5000, 24 GB | Läuft gut | 94 bis 151 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, 24 GB | Läuft gut | 85 bis 136 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 6000, 24 GB | Läuft gut | 85 bis 136 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA TITAN RTX, 24 GB | Läuft gut | 85 bis 136 Token/s * | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 4500 Ada Generation, 24 GB | Läuft gut | 59 bis 95 Token/s | 24 GB davon 23,2 GB nutzbar |
und 12 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5090, 32 GB | Läuft gut | 133 bis 212 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell, 32 GB | Läuft gut | 80 bis 127 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon AI PRO R9700, 32 GB | Läuft gut | 51 bis 95 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 5000 Ada Generation, 32 GB | Läuft gut | 55 bis 88 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7800, 32 GB | Läuft gut | 46 bis 86 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6800, 32 GB | Läuft gut | 42 bis 77 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 108 bis 173 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 84 bis 135 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 66 bis 123 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 70 bis 112 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
und 2 weitere
Was die Angaben bedeuten
- Token: Ein Modell liest und schreibt in Wortstücken, den Token. Ein deutsches Wort sind rund 1,5 bis 1,8 Token.
- Token/s: So viele Token schreibt das Modell je Sekunde. Angegeben ist eine Spanne, gerechnet, nicht auf diesem Gerät gemessen.
- Kontext: Wie viel Text das Modell auf einmal im Blick behält, also Ihre Frage, angehängte Dokumente und den bisherigen Verlauf, gezählt in Token. Mehr Kontext braucht mehr Speicher.
- Mrd.: Milliarden Parameter, die Größe des Modells. Größere Modelle antworten in der Regel besser und brauchen mehr Speicher.
- „davon … aktiv“: Das Modell (Mixture-of-Experts) rechnet je Token nur mit einem Teil seiner Parameter. Das macht es schneller; Speicher braucht es trotzdem für alle.
- Q4_K_M, Q8_0 und ähnlich: die Stufe der Quantisierung. Die Zahlen des Modells werden mit weniger Bits gespeichert; je kleiner die Zahl hinter dem Q, desto kleiner die Datei und desto größer die Abweichung vom Original.
- VL im Namen steht für Vision-Language: solche Modelle lesen auch Bilder. Was ein Modell entgegennimmt, steht auf seiner Seite unter „Nimmt entgegen“.
- „Läuft gut“: Das Modell passt ganz in den Speicher und schafft in der Mitte der Spanne mindestens 10 Token/s; beginnt die Spanne darunter, schreiben wir „knapp flüssig“. „Eingeschränkt“: Es passt, ist aber langsamer, oder ein Teil liegt im Arbeitsspeicher. Ob die Antworten stimmen, sagt beides nicht.
- „21,9 von 48,0 GB“: Links steht, was das Modell an Speicher braucht, rechts, was das Gerät für Modelle frei hat. Das ist weniger als eingebaut, weil ein Teil für Betriebssystem, Anzeige und Programme bleibt; wie viel, steht bei den Gerätedaten unter „Davon für Modelle nutzbar“.
- „*“ am Tempo: Die Rechnung geht hier über ihre Messungen hinaus, der Wert ist unsicherer.
- „Der Speicher für den Kontext ist geschätzt“: Für die Bauart dieses Modells lesen wir den Speicher für den Kontext nicht aus der Modelldatei ab, sondern schätzen ihn aus der Modellgröße.
- Wie wir rechnen
Varianten
Der Bedarf gilt für 4.096 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 4096“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 14,7 GB | 16,2 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 17,4 GB | 18,9 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 18,6 GB | 20,1 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 21,7 GB | 23,4 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 25,1 GB | 26,8 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 32,5 GB | 34,3 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 61,1 GB | 63,5 GB | ollama run qwen3-coder:30b-a3b-fp16 |
Varianten
Der Bedarf gilt für 16.384 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 16384“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 14,7 GB | 17,4 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 17,4 GB | 20,1 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 18,6 GB | 21,3 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 21,7 GB | 24,6 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 25,1 GB | 28,0 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 32,5 GB | 35,5 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 61,1 GB | 64,7 GB | ollama run qwen3-coder:30b-a3b-fp16 |
Varianten
Der Bedarf gilt für 8.192 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 8192“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 14,7 GB | 16,6 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 17,4 GB | 19,3 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 18,6 GB | 20,5 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 21,7 GB | 23,8 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 25,1 GB | 27,2 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 32,5 GB | 34,7 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 61,1 GB | 63,9 GB | ollama run qwen3-coder:30b-a3b-fp16 |
Varianten
Der Bedarf gilt für 32.768 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 32768“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 14,7 GB | 19,0 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 17,4 GB | 21,7 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 18,6 GB | 22,9 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 21,7 GB | 26,2 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 25,1 GB | 29,6 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 32,5 GB | 37,2 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 61,1 GB | 66,3 GB | ollama run qwen3-coder:30b-a3b-fp16 |
Varianten
Der Bedarf gilt für 32.768 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 32768“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 14,7 GB | 19,0 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 17,4 GB | 21,7 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 18,6 GB | 22,9 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 21,7 GB | 26,2 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 25,1 GB | 29,6 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 32,5 GB | 37,2 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 61,1 GB | 66,3 GB | ollama run qwen3-coder:30b-a3b-fp16 |
Varianten
Der Bedarf gilt für 65.536 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 65536“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 14,7 GB | 22,2 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q3_K_M |
| Q4_0 | 17,4 GB | 25,0 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 18,6 GB | 26,2 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 21,7 GB | 29,4 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 25,1 GB | 32,8 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 32,5 GB | 40,4 GB | ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 61,1 GB | 69,6 GB | ollama run qwen3-coder:30b-a3b-fp16 |
Quelle: https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF
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