ファミリー Qwen · 30B パラメータ

Qwen 3 30B-A3B

MoE、総パラメータ数 30B/アクティブパラメータ数 3B、ハイブリッド思考。MMLU 81.4、AIME24 80.4。100以上の言語に対応。

🇨🇳 Alibaba·ライセンス Apache 2.0·コンテキスト 128k tokens·公開日 2025年4月← カタログ

01できること

長所
  • アクティブパラメータが3Bなので高速
  • MMLU 81.4
  • AIME24 80.4
  • Apache 2.0
知っておくべき限界
  • —Q4で 19 GB
アーキテクチャ
MoE 128エキスパート · 全体30B/有効3B · ハイブリッド思考
トレーニング
ベース Qwen 3。
おすすめの用途
効率的なチャット対応推論多言語

05インストール

インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。

$ollama run qwen3:30b-a3b
⚠
初回ダウンロード:選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。

02必要なメモリ

このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値(4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む)。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。

Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
19 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
23 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
35 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
62 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 32 RAM(GB) このモデルを低速で実行するための最低要件。

Qwen 3 30B-A3Bに必要なハードウェアは?

Qwen 3 30B-A3BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 19 GB程度が必要です。比較候補:GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。

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お使いのマシンで、プライベートかつ無料のChatGPTを1時間で構築 — LM Studio、Ollama、Open WebUI、ご自身のドキュメント、クラウド不要。

  • 永久に利用できるオンラインスペース
  • PDF + ファイル
  • 30日間返金対応

03予想速度

Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。

エントリーレベル
~15t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
ミッドレンジ
~40t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
ハイエンド
~100t/s
RTX 4090、M4 Max、Radeon 7900

04パブリックベンチマーク

スコアはモデルカード、またはMMLU-Pro/コミュニティの資料から転載したものです。単位:正答率(%)。

MMLU (base)
81.38
AIME 2024
80.4