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
LM Studio
グラフィカルインターフェース、CLI不要
→ ガイドを見る
llama.cpp
純粋な性能、ソースからのビルド
→ ガイドを見る
vLLM
OpenAI互換の本番サーバー
→ ガイドを見る
Jan / GPT4All
オールインワンデスクトップアプリ
→ ガイドを見る
⚠
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。
QuelLLM キット用途別のリファレンスガイド
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