ファミリー Qwen · 30B パラメータ

Qwen3-Coder 30B-A3B

エージェント型コーディングに特化したMoE 30B(アクティブパラメータ3.3B)。ローカルで非常に高速に動作し、標準で256kのコンテキストに対応。Ollama経由で使う16~24 GB環境の定番モデル。

🇨🇳 Alibaba·ライセンス Apache 2.0·コンテキスト 256k tokens·公開日 2025年7月← カタログ

01できること

長所
  • アクティブパラメータ数 33 億:ローカルで非常に高速
  • 262kのネイティブコンテキスト
  • Apache 2.0 商用利用
  • Ollamaの公式タグ
知っておくべき限界
  • —Q4で19GB — 24GBあれば余裕あり
  • —ベンチマークでは GLM-4.7-Flash と Coder-Next に劣る
アーキテクチャ
MoE 30.5B(総)· 3.3B(アクティブ)· 262k ネイティブコンテキスト
トレーニング
Qwen3-Coder(Alibaba)ファミリーの、エージェント型コーディングに特化したモデル。480BとCoder-Nextの弟分に当たります。ツールを使う用途(Cline、Aider)向けに学習されています。
おすすめの用途
ローカルCopilotコードエージェント高速オートコンプリート

04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-coder:30b
⚠
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
61 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。

Qwen3-Coder 30B-A3Bに必要なハードウェアは?

Qwen3-Coder 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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外出先では: Qwen3-Coder 30B-A3B 〜でも動作します RTX搭載ノートPC (24 GBのVRAM) →

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