Qwen3-Next-80B-A3B VRAM : Pourquoi il peut rivaliser avec un modèle 235B avec beaucoup moins de mémoire

Pourquoi un modèle avec « seulement » 80 milliards de paramètres peut-il rivaliser avec un géant de 235B ? La sagesse conventionnelle suggère que des modèles plus gros signifient toujours plus de puissance, plus de précision et de meilleures capacités de raisonnement. Pourtant, le Qwen3-Next-80B-A3B remet en cause cette hypothèse.

Cet article explore la question centrale : comment un modèle à plus petite échelle parvient-il à rivaliser avec un système presque trois fois plus grand, et avec beaucoup moins de VRAM ? Nous examinerons les choix architecturaux, les techniques d’efficacité et les compromis de performance qui rendent cela possible, et ce que cela signifie pour les développeurs et les organisations cherchant le bon équilibre entre vitesse, coût et capacité.

Pourquoi le Qwen3-Next-80B-A3B peut rivaliser avec un modèle 235B avec beaucoup moins de VRAM

La capacité du Qwen3-Next-80B-A3B de 80 milliards de paramètres à concurrencer un modèle colossal de 235 milliards de paramètres provient de son architecture très efficace, principalement son utilisation d’une conception Mixture-of-Experts (MoE) à haute sparsité.

Source : Hugging Face

Le Qwen3-Next-80B-A3B est le premier modèle de la série Qwen3-Next et se distingue par ses innovations architecturales qui maximisent l’efficacité du long contexte et le débit.

Il introduit l’Attention Hybride, combinant le Gated DeltaNet et l’Attention Gated pour remplacer l’attention standard, permettant une modélisation efficace du contexte pour des longueurs de séquence ultra-longues.

Une conception Mixture-of-Experts (MoE) à haute sparsité réduit drastiquement le ratio d’activation, abaissant le nombre de FLOPs par token tout en préservant la capacité du modèle.

Pour garantir sa robustesse, le modèle intègre des Optimisations de stabilité telles qu’une normalisation de couche centrée sur zéro et avec decay de poids.

Enfin, la Prédiction Multi-Token (MTP) améliore l’efficacité du pré-entraînement et accélère l’inférence. Ensemble, ces améliorations rendent le Qwen3-Next-80B-A3B particulièrement adapté pour traiter des charges de travail à grande échelle et long contexte, à la fois avec efficacité et stabilité.

Source : Hugging Face

Exigences en VRAM pour l’inférence du Qwen3-Next-80B-A3B

Un point crucial à comprendre est que si seule une fraction des paramètres est active pendant l’inférence, l’ensemble des 80 milliards de paramètres doit toujours être chargé dans la VRAM (mémoire vidéo) du GPU.

La VRAM nécessaire pour l’inférence est principalement déterminée par la taille du modèle et la précision de ses poids. Voici un calcul de base pour charger les poids du modèle :

Précision FP16/BF16 (16 bits) : C’est une précision courante pour l’inférence, utilisant 2 octets par paramètre. 80 milliards de paramètres × 2 octets/paramètre = 160 Go de VRAM

Ces 160 Go sont uniquement pour les poids du modèle. Une VRAM supplémentaire est nécessaire pour le cache KV (qui stocke les informations d’attention pour le contexte), les activations et autres frais généraux opérationnels. Par conséquent, en pratique, vous auriez besoin de plus de 160 Go de VRAM pour exécuter le modèle non quantifié, notamment avec des longueurs de contexte longues.

Exigences en VRAM pour différentes tâches

Si la VRAM de base pour le chargement du modèle est statique, l’utilisation dynamique de la VRAM fluctue en fonction des spécificités de la tâche à accomplir. Cela est principalement dû au Cache KV, à la longueur du contexte et à la taille du lot. Le Cache KV stocke les clés et valeurs d’attention pour chaque token de la séquence d’entrée, et sa taille est un contributeur majeur à la consommation dynamique de VRAM.

Génération de texte (ex : chatbots, résumé, écriture créative)

• Longueur de contexte typique : Pour des IA conversationnelles ou la résumé de documents courts, la longueur du contexte peut être relativement faible (par exemple quelques milliers de tokens). Cela donne un Cache KV plus petit et donc une utilisation dynamique de VRAM plus faible.
• Génération de long format : Pour des tâches comme l’écriture d’articles longs ou le maintien d’un historique de conversation très long, le contexte augmente, et donc le Cache KV aussi. Le modèle Qwen3-Next prend en charge un contexte très long allant jusqu’à 256 000 tokens, et utiliser cette capacité maximale entraînerait une augmentation significative des besoins en VRAM.

Par exemple, même sur une configuration puissante avec 2 GPU H20 (96 Go chacun), des entrées de 256k peuvent entraîner des problèmes de mémoire.

Source : Hugging Face

Génération de code

• Contexte au niveau du dépôt : Une application clé des modèles de génération de code avancés est de comprendre l’ensemble d’une base de code pour des tâches comme l’ajout de nouvelles fonctionnalités ou le débogage de problèmes complexes. Dans de tels scénarios, le contexte d’entrée peut être très volumineux, composé de plusieurs fichiers et de dizaines de milliers de lignes de code. Cela augmentera considérablement la VRAM nécessaire pour le Cache KV.
• Extraits de code simples : À l’inverse, générer une petite fonction autonome ou compléter une seule ligne de code aura un impact minimal sur la VRAM dynamique, similaire à la génération de texte court.

Variantes de modèle (Instruct vs. Pensée) :

• L’architecture de base des versions « Instruct » et « Pensée » du Qwen3-Next-80B-A3B est identique, avec 80B de paramètres totaux et 3B de paramètres actifs. Par conséquent, leurs besoins de base en VRAM pour le chargement du modèle sont identiques. Cependant, le modèle « Pensée » peut générer des étapes de raisonnement intermédiaires plus longues, ce qui peut entraîner une utilisation dynamique de VRAM légèrement plus élevée lors de tâches de résolution de problèmes complexes.

En résumé, le besoin en VRAM n’est pas intrinsèquement différent pour la « génération de texte » par rapport à la « génération de code », mais dépend plutôt de l’échelle des entrées et des sorties pour une tâche donnée. Une tâche de génération de code complexe sur plusieurs fichiers nécessitera plus de VRAM dynamique qu’un simple résumé de texte sur un seul paragraphe, et inversement.

Recommandations de GPU pour exécuter le Qwen3-Next-80B-A3B sans problème

Performance CPU

Oui, le modèle Qwen3-Next 80B peut s’exécuter sur un CPU. Lors de la démonstration, le présentateur a expliqué que bien que le modèle dispose de 80 milliards de paramètres, seulement environ 3 milliards sont activés pendant l’inférence. Cela rend l’exécution sur CPU possible, ce qui semblait impossible il y a seulement quelques semaines.

L’inconvénient est la vitesse. Par exemple, lorsqu’on lui a demandé « Quel est le plus petit pays du monde ? », le modèle a mis 55 minutes pour répondre (Cité du Vatican).

https://www.youtube.com/watch?v=F0dBClZ33R4

Performance GPU

Le modèle Qwen3-Next 80B fonctionne également sur un seul GPU. Avec quatre GPU ou plus, la vitesse, notamment avec des contextes longs, devient extrêmement rapide, proche de la vitesse de l’éclair. En termes de mémoire, exécuter le modèle en pleine précision nécessite un peu plus de 68 Go de VRAM.

Fonctionnalité	NVIDIA A100 SXM	NVIDIA H100 SXM	NVIDIA H200 SXM	NVIDIA B200
Architecture GPU	Ampere	Hopper	Hopper	Blackwell
Année de sortie	2020	2022	2023	2024
Mémoire (VRAM)	40 Go ou 80 Go HBM2e	80 Go HBM3	141 Go HBM3e	192 Go HBM3e
Bande passante mémoire	2,0 To/s (pour le modèle 80 Go)	3,35 To/s	4,8 To/s	8,0 To/s
Interconnexion	NVLink 3.0 (600 Go/s de bande passante totale)	NVLink 4.0 (900 Go/s de bande passante totale)	NVLink 4.0 (900 Go/s de bande passante totale)	NVLink 5.0 (1,8 To/s de bande passante totale)
Performance FP16/BF16 maximale	312 TFLOPs (Sparsité : 624 TFLOPs)	989 TFLOPs (Sparsité : 1 979 TFLOPs)	989 TFLOPs (Sparsité : 1 979 TFLOPs)	2 250 TFLOPs (Sparsité : 4 500 TFLOPs)
Prise en charge de nouvelles précisions	TF32	FP8	FP8	FP4, FP6
Innovation clé	Multi-Instance GPU (MIG), TF32	Transformer Engine (prise en charge FP8), DPX	Mémoire HBM3e plus rapide et plus volumineuse (141 Go)	Moteur Transformer de 2e génération (FP4/FP6), conception à puces Blackwell
Consommation électrique typique (TDP)	Jusqu’à 400 W	Jusqu’à 700 W	Jusqu’à 1000 W	Jusqu’à 1200 W

• A100 SXM : Le GPU basé sur l’architecture Ampere qui a révolutionné l’IA en introduisant la précision TF32 et le Multi-Instance GPU (MIG) pour de meilleures performances et une meilleure utilisation des ressources.
• H100 SXM : Mis à jour vers l’architecture Hopper, sa mise à jour clé a été le Transformer Engine avec prise en charge FP8, accélérant considérablement l’entraînement de l’IA pour les modèles Transformer.
• H200 SXM : Une évolution de la H100, sa mise à jour majeure est l’adoption d’une mémoire HBM3e plus rapide et plus volumineuse (141 Go), augmentant considérablement la bande passante mémoire pour l’inférence de grands modèles.
• B200 : Un bond majeur vers l’architecture Blackwell, il introduit une conception à double puce et un Transformer Engine de 2e génération avec prise en charge des nouvelles précisions FP4/FP6, offrant des gains de performance massifs pour les modèles d’IA à milliards de paramètres.

Si vous souhaitez expérimenter le modèle via un déploiement local, Novita AI propose des services d’instances GPU abordables et fiables. Il propose également une option de tarification spot pour réduire encore les coûts, vous aidant à tester les capacités du modèle.

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Minimiser l’utilisation de VRAM tout en maintenant les performances

Plusieurs techniques peuvent aider à réduire l’empreinte VRAM du Qwen3-Next-80B-A3B, rendant le modèle plus facile à exécuter sur une plus grande gamme de matériels.

La quantification est l’approche la plus efficace. En convertissant les poids du modèle de formats de précision plus élevée (comme FP16) vers des formats de précision plus faible, l’utilisation de la mémoire chute considérablement.

• INT8 (8 bits) : Réduit les besoins en VRAM pour les poids d’environ la moitié par rapport au FP16. Pour le modèle 80B, cela ramène l’exigence à environ 80 Go.
• INT4 (4 bits) : Réduit la VRAM pour les poids d’environ 75 % par rapport au FP16, abaissant l’exigence à environ 40 Go.

Le format GGUF est largement utilisé pour exécuter des modèles sur des CPU et des Mac, mais il a également des applications GPU. Un avantage clé pour les modèles mixture-of-experts comme le Qwen3-Next est que le GGUF permet de décharger certaines couches d’experts vers la RAM système, réduisant les exigences en VRAM au détriment de performances plus lentes lorsque ces couches sont activées.

Le déchargement sur CPU va plus loin : des parties du modèle, notamment les couches d’experts rarement utilisées, peuvent résider dans la RAM système et être déplacées vers la VRAM uniquement lorsque cela est nécessaire. Cela réduit considérablement les demandes en VRAM mais crée de la latence en raison des transferts plus lents entre la RAM et la mémoire GPU.

Les moteurs d’inférence spécialisés tels que vLLM ou SGLang sont fortement recommandés. Ces frameworks sont conçus pour les grands modèles de langage et utilisent des optimisations comme une gestion efficace du cache KV pour réduire les frais généraux de mémoire.

Flash Attention offre une autre voie, proposant une version plus économe en mémoire et plus rapide de l’algorithme d’attention en exploitant plus efficacement la SRAM haute vitesse des GPU.

Enfin, la réduction de la longueur du contexte peut être une solution pratique. Si votre application n’a pas besoin de contextes très longs, abaisser la longueur maximale du contexte réduit directement la taille du cache KV et économise de la VRAM.

Testez le Qwen3-Next-80B-A3B simplement : utilisez l’API

Novita AI est une plateforme cloud IA qui offre aux développeurs un moyen simple de déployer des modèles d’IA grâce à notre API simple.

Le Qwen3-Next-80B-A3B Instruct coûte 0,15 $ par million de tokens en entrée et 1,5 $ par million de tokens en sortie, avec un contexte de 65 536 tokens.

Le Qwen3-Next-80B-A3B Pensée coûte également 0,15 $ par million de tokens en entrée et 1,5 $ par million de tokens en sortie, avec le même contexte de 65 536 tokens.

Étape 1 : Connectez-vous et accédez à la bibliothèque de modèles

Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Bibliothèque de modèles.

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Étape 2 : Choisissez votre modèle

Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.

Étape 3 : Commencez votre essai gratuit

Commencez votre essai gratuit pour explorer les capacités du modèle sélectionné.

Étape 4 : Récupérez votre clé API

Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. En accédant à la page « Paramètres », vous pouvez copier la clé API comme indiqué sur l’image.

Étape 5 : Installez l’API

Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique à votre langage de programmation.

Après l’installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement. Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec Novita AI LLM. Voici un exemple d’utilisation de l’API de complétion de chat pour les utilisateurs Python.

#Chat API
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<Your API Key>",
    base_url="https://api.novita.ai/openai"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
    ],
    max_tokens=65536,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

#Completion API
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<Your API Key>",
    base_url="https://api.novita.ai/openai"
)

response = client.completions.create(
    model="qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct",
    prompt="The following is a conversation with an AI assistant.",
    max_tokens=65536,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].text)

Utiliser un CLI comme Trae, Claude Code, Qwen Code

Si vous souhaitez utiliser les meilleurs modèles de Novita AI (comme Qwen3-Coder, Kimi K2, DeepSeek R1) pour l’assistance à la programmation IA dans votre environnement local ou votre IDE, le processus est simple : récupérez votre clé API, installez l’outil, configurez les variables d’environnement et commencez à coder.

Pour des commandes de configuration détaillées et des exemples, consultez les tutoriels officiels :

• Trae : Guide étape par étape pour accéder aux modèles IA dans votre IDE
• Claude Code : Comment utiliser Kimi-K2 dans Claude Code sur Windows, Mac et Linux
• Qwen Code : Comment utiliser l’API compatible OpenAI dans Qwen Code (configuration en 60s !)

Flux de travail multi-agents avec le SDK OpenAI Agents

Construisez des systèmes multi-agents avancés en intégrant Novita AI avec le SDK OpenAI Agents :

• Prêt à l’emploi : Utilisez les LLM de Novita AI dans tout flux de travail OpenAI Agents.
• Prend en charge les transferts, le routage et l’utilisation d’outils : Concevez des agents qui peuvent déléguer, trier ou exécuter des fonctions, le tout alimenté par les modèles de Novita AI.
• Intégration Python : Définissez simplement le point de terminaison du SDK sur https://api.novita.ai/v3/openai et utilisez votre clé API.

Connectez l’API sur des plateformes tierces

API compatible OpenAI : Profitez d’une migration et d’une intégration sans problème avec des outils tels que Cline et Cursor, conçus pour la norme d’API OpenAI.

Hugging Face : Utilisez les modèles dans les Spaces, les pipelines ou avec la bibliothèque Transformers via les points de terminaison Novita AI.

Frameworks d’agents et d’orchestration : Connectez facilement Novita AI à des plateformes partenaires comme Continue, AnythingLLM,LangChain, Dify et Langflow via des connecteurs officiels et des guides d’intégration étape par étape.

Le Qwen3-Next-80B-A3B prouve que l’innovation architecturale peut surpasser l’augmentation brutale de paramètres. En repensant la façon dont l’attention et les experts sont activés, il obtient des résultats qui égalent ou dépassent ceux de modèles beaucoup plus grands tout en nécessitant une mémoire considérablement plus faible.

Pour les praticiens, cela signifie des expérimentations plus accessibles, des coûts d’infrastructure plus faibles et des itérations plus rapides, le tout sans sacrifier les performances. L’ère des 80B marque un tournant où une conception plus intelligente, et pas seulement la taille du modèle, dicte le leadership dans l’IA.

Foire aux questions

Comment le 80B peut-il concurrencer le 235B sur des benchmarks exigeants ? Parce que le Qwen3-Next-80B-A3B utilise l’Attention Hybride et le MoE sparse pour réduire les coûts de calcul sans perdre de capacité de représentation. Cela lui permet d’égaler voire de dépasser les modèles 235B sur des tâches comme AIME25, LiveBench et LiveCodeBench.

Quel modèle est meilleur pour les documents longs ou l’historique de conversation étendu ? La variante 235B prend en charge nativement des contextes de 262K à 1M de tokens, mais le Qwen3-Next-80B-A3B gère également jusqu’à 256K tokens efficacement. Pour la plupart des cas d’usage réels, le 80B offre une gestion de contexte suffisante avec des temps de réponse plus rapides et un coût plus faible.

Le Qwen3-Next-80B-A3B est-il mieux aligné sur les préférences humaines ? Oui. Sur des benchmarks comme Arena-Hard v2, la version Instruct du Qwen3-Next-80B-A3B a obtenu un score plus élevé que le modèle 235B, montrant un alignement et une fiabilité plus forts même à plus petite échelle.

Novita AI est une plateforme cloud IA qui offre aux développeurs un moyen simple de déployer des modèles d’IA grâce à notre API simple, tout en fournissant un cloud GPU abordable et fiable pour construire et mettre à l’échelle.

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