# Qwen3 235B-A22B GPU 要求：显存、GPU 与服务器

> Qwen3 235B-A22B 在 BF16 下约需 470 GB 显存，FP8 约需 235 GB，4 位量化约需 118 GB，另需 KV 缓存。适配的 GPU、服务器及价格。

来源：https://fullgpu.com/zh/models/qwen3-235b-a22b  
更新日期：2026-10-22  
发布方：FullGPU (https://fullgpu.com/)

**简而言之：** 单张 GPU 无法运行：采用 FP8，约需 272 GB，因此需要在 8 卡服务器上运行，例如 8× NVIDIA HGX H100（FullGPU 每月 US$16,900）。

## 模型概况

- **开发者：** Alibaba Qwen
- **许可证：** Apache 2.0
- **类型：** 混合专家（MoE）
- **参数量：** 235B（每个 token 约激活 22B）
- **层数：** 94
- **注意力：** 64 个查询头，4 个 KV 头，头维度 128
- **上下文窗口：** 原生 32k 个 token，借助 YaRN 可扩展至约 128k

## Qwen3 235B-A22B 需要多少显存

权重显存 = 参数量 × 每参数字节数；推理服务还需加上 KV 缓存和约 10% 的运行时开销。总计按 8k 上下文、8 个并发请求和 BF16 KV 缓存计算。

| 精度 | 权重 | 推理总显存 | 装得下的最便宜 FullGPU 服务器 |
| --- | --- | --- | --- |
| BF16 | 470 GB | 531 GB | 8× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell（US$10,490/月） |
| FP8 | 235 GB | 272 GB | 8× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell（US$10,490/月） |
| 4 位 | 118 GB | 143 GB | NVIDIA B200（US$4,590/月） |

## 哪些 GPU 能运行 Qwen3 235B-A22B？

可以 = 8 个并发请求，每个请求 8k 上下文；1 个请求 = 一次只能处理一个 8k 请求；不可以 = 装不下。

| 配置 | BF16 | FP8 | 4 位 |
| --- | --- | --- | --- |
| NVIDIA GeForce RTX 5090（32 GB，US$449/月） | 不可以 | 不可以 | 不可以 |
| NVIDIA L40S（48 GB，US$890/月） | 不可以 | 不可以 | 不可以 |
| NVIDIA H100 SXM（80 GB，US$2,190/月） | 不可以 | 不可以 | 不可以 |
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell（96 GB，US$1,390/月） | 不可以 | 不可以 | 不可以 |
| NVIDIA H200（141 GB，US$3,090/月） | 不可以 | 不可以 | 不可以 |
| NVIDIA B200（180 GB，US$4,590/月） | 不可以 | 不可以 | 可以 |
| NVIDIA B300（288 GB，US$5,190/月） | 不可以 | 不可以 | 可以 |
| 8× NVIDIA HGX H100（8 × 80 GB，US$16,900/月） | 可以 | 可以 | 可以 |
| 8× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell（8 × 96 GB，US$10,490/月） | 可以 | 可以 | 可以 |
| 8× NVIDIA HGX H200（8 × 141 GB，US$23,900/月） | 可以 | 可以 | 可以 |
| 8× NVIDIA HGX B200（8 × 180 GB，US$34,900/月） | 可以 | 可以 | 可以 |
| 8× NVIDIA HGX B300（8 × 288 GB，US$39,900/月） | 可以 | 可以 | 可以 |
| 8× AMD Instinct MI355X（8 × 288 GB，US$19,900/月） | 可以 | 可以 | 可以 |

## Qwen3 235B-A22B 在不同上下文长度下的 KV 缓存

使用 BF16 缓存时，上下文中每 1,000 个 token 约占 193 MB。

| 每个请求的上下文 | 1 个请求 | 8 个请求 | 32 个请求 |
| --- | --- | --- | --- |
| 4k 个 token | 789 MB | 6.3 GB | 25 GB |
| 32k 个 token | 6.3 GB | 50 GB | 202 GB |
| 128k 个 token | 25 GB | 202 GB | 807 GB |

## 微调 Qwen3 235B-A22B 所需的显存

| 方式 | 约需显存 | 装得下的最便宜 FullGPU 服务器 |
| --- | --- | --- |
| QLoRA（4 位基座模型） | 177 GB | NVIDIA B300（US$5,190/月） |
| LoRA（BF16 基座模型） | 583 GB | 8× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell（US$10,490/月） |
| 全参数微调（AdamW，混合精度） | 4,512 GB | 超过 8 张 GPU（GB300 NVL72） |

## 关于 Qwen3 235B-A22B

Qwen3 235B-A22B 是 Qwen3 系列的旗舰混合专家（MoE）模型：235B 参数，每个 token 激活约 22B，94 层，仅有 4 个 KV 头，因此就其规模而言 KV 缓存很小。但所有专家仍须常驻显存，所以选择哪种服务器由权重决定。

所有数据均依据该模型公布的架构和显存计算器 https://fullgpu.com/zh/tools/vram-calculator 的公式计算得出。

## 常见问题

### Qwen3 235B-A22B 需要多少显存？

权重在 BF16 下约需 470 GB，FP8 下约需 235 GB，4 位下约需 118 GB，另需 KV 缓存：使用 BF16 缓存时，上下文中每 1,000 个 token 约占 193 MB。采用 FP8，以 8k 上下文和 8 个并发请求提供推理服务，总计约需 272 GB。

### Qwen3 235B-A22B 能在单张 GPU 上运行吗？

在 8k 上下文和 8 个并发请求下不能：采用 FP8，约需 272 GB，超出任何单张 GPU 的容量。8 卡服务器（例如 8× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell）可通过张量并行运行该模型。

### 运行 Qwen3 235B-A22B 最便宜的 FullGPU 服务器是哪款？

采用 FP8，以 8k 上下文和 8 个并发请求提供推理服务时，每月 US$10,490 的 8× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 是装得下的配置中价格最低的。如需估算其他上下文长度和并发量，请使用显存计算器。

### 微调 Qwen3 235B-A22B 需要多少显存？

在调整批次大小和序列长度之前，QLoRA 约需 177 GB，基于 BF16 权重的 LoRA 约需 583 GB，采用 AdamW 和混合精度的全参数微调约需 4,512 GB。大模型的全参数微调需借助 FSDP 或 ZeRO-3 分片到多张 GPU 上。

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