ファミリー Qwen · 80B パラメータ

Qwen3-Coder-Next 80B-A3B

Gated DeltaNet + Attentionを組み合わせたハイブリッドMoE。24 GBのGPUで動作するローカルのコーディング支援アシスタント。

🇨🇳 Alibaba·ライセンス Apache 2.0·コンテキスト 255.859375k tokens·公開日 2026年2月·128 GBの範囲に収まる GIGABYTE AI TOP ATOM← カタログ

01できること

長所
  • 24GB GPUでのローカルCopilot
  • 262k ctx
  • Apache 2.0
知っておくべき限界
  • —ハイブリッドアーキテクチャ → llama.cppでの対応は部分的
アーキテクチャ
MoE 80B/3B · Gated DeltaNet と Attention のハイブリッド · 262k ctx
トレーニング
エージェント型コーディングに特化。
おすすめの用途
ローカルCopilotシニア開発者リファクタリング

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-next
⚠
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%
48 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
58 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
86 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
160 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 72 RAM(GB) このモデルを低速で実行するための最低要件。

Qwen3-Coder-Next 80B-A3Bに必要なハードウェアは?

Qwen3-Coder-Next 80B-A3BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 48 GB程度が必要です。比較候補:BOSGAME M5 128GB / 2TB (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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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
~5t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
ミッドレンジ
~18t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
ハイエンド
~50t/s
RTX 4090、M4 Max、Radeon 7900