English Arabic 简体中文 繁體中文 Français Deutsch 日本語 한국어 Português Русский Español

VRAM для Qwen3-Next-80B-A3B: почему он может соперничать с моделью на 235B при значительно меньшем объеме памяти

Автор / / GPU / 11 минут чтения
VRAM для Qwen3-Next-80B-A3B: почему он может соперничать с моделью на 235B при значительно меньшем объеме памяти
Содержание
  1. Почему Qwen3-Next-80B-A3B может соперничать с моделью на 235B при значительно меньшем объеме VRAM
  2. Требования к VRAM для вывода Qwen3-Next-80B-A3B
  3. Требования к VRAM для различных задач
  4. Рекомендации по выбору GPU для стабильной работы Qwen3-Next-80B-A3B
  5. Снижение использования VRAM при сохранении производительности
  6. Протестируйте Qwen3-Next-80B-A3B простым способом: используйте API

Почему модель с «всего лишь» 80 миллиардами параметров может идти в ногу с гигантской моделью на 235B? Общепринятое мнение гласит, что более крупные модели всегда означают большую мощность, точность и качество рассуждений. Однако Qwen3-Next-80B-A3B оспаривает это предположение.

В этой статье мы рассматриваем ключевой вопрос: как модель меньшего масштаба удается соперничать с системой почти в три раза большего размера и при значительно меньшем объеме VRAM? Мы рассмотрим архитектурные решения, методы повышения эффективности и компромиссы в производительности, которые делают это возможным, а также то, что это означает для разработчиков и организаций, стремящихся найти оптимальный баланс между скоростью, стоимостью и функциональностью.

Почему Qwen3-Next-80B-A3B может соперничать с моделью на 235B при значительно меньшем объеме VRAM

Способность 80-миллиардной модели Qwen3-Next-80B-A3B конкурировать с колоссальной 235-миллиардной моделью обусловлена её высокоэффективной архитектурой, в первую очередь использованием проектирования высокопроизводительной разреженной смеси экспертов (MoE).

Qwen3-Next-80B-A3B работает на уровне Qwen3-235B-A22B

Источник: Hugging Face

Qwen3-Next-80B-A3B является первой моделью в серии Qwen3-Next и выделяется своими архитектурными инновациями, которые максимизируют эффективность и пропускную способность при работе с длинными контекстами.

В ней реализовано гибридное внимание, сочетающее Gated DeltaNet и Gated Attention вместо стандартного внимания, что позволяет эффективно моделировать контекст при сверхдлинных последовательностях.

Архитектура высокопроизводительной разреженной смеси экспертов (MoE) drastically снижает долю активируемых параметров, сокращая количество операций с плавающей запятой (FLOPs) на токен при сохранении общей емкости модели.

Для обеспечения устойчивости модель включает оптимизации стабильности, такие как нормировка слоев с центрированием вокруг нуля и затуханием весов.

Наконец, многотокенное предсказание (MTP) повышает эффективность предобучения и ускоряет вывод. Вместе эти улучшения делают Qwen3-Next-80B-A3B идеально подходящей для обработки крупномасштабных рабочих нагрузок с длинными контекстами, обеспечивая как эффективность, так и стабильность.

Архитектура Qwen3-Next-80B-A3B

Источник: Hugging Face

Требования к VRAM для вывода Qwen3-Next-80B-A3B

Важный момент, который нужно понимать: хотя во время вывода активно только часть параметров, все 80 миллиардов параметров всё равно должны быть загружены в VRAM GPU.

Объем VRAM, необходимый для вывода, в первую очередь определяется размером модели и точностью её весов. Вот базовый расчет для загрузки весов модели:

FP16/BF16 (16-битная точность): это распространенная точность для вывода, при которой на каждый параметр приходится 2 байта. 80 миллиардов параметров × 2 байта/параметр = 160 ГБ VRAM

Эти 160 ГБ необходимы только для весов модели. Дополнительный объем VRAM требуется для KV-кэша (в котором хранится информация о внимании для контекста), активаций и других накладных расходов. Поэтому на практике для запуска неквантованной модели потребуется более 160 ГБ VRAM, особенно при больших длинах контекста.

Требования к VRAM для различных задач

Хотя базовый объем VRAM для загрузки модели является статичным, динамическое использование VRAM колеблется в зависимости от особенностей конкретной задачи. Это в первую очередь связано с KV-кэшем, длиной контекста и размером пакета. KV-кэш хранит ключи и значения внимания для каждого токена во входной последовательности, и его размер является основным фактором динамического потребления VRAM.

Генерация текста (например, чат-боты, суммаризация, креативное письмо)

  • Типичная длина контекста: для разговорного ИИ или суммаризации коротких документов длина контекста может быть относительно небольшой (например, несколько тысяч токенов). Это приводит к меньшему размеру KV-кэша и, следовательно, более низкому динамическому использованию VRAM.
  • Генерация длинных текстов: для задач, таких как написание длинных статей или поддержка очень длинной истории переписки, контекст увеличивается, как и размер KV-кэша. Модель Qwen3-Next поддерживает очень длинный контекст до 256 000 токенов, и использование этой полной емкости приведет к значительному увеличению требований к VRAM.

Например, даже на мощной конфигурации с 2 графическими процессорами H20 (по 96 ГБ каждый) входные данные объемом 256k токенов могут привести к проблемам с памятью.

Из Hugging Face

Генерация кода

  • Контекст уровня репозитория: ключевое применение продвинутых моделей генерации кода — понимание всего кодовой базы для задач, таких как добавление новых функций или отладка сложных проблем. В таких сценариях входной контекст может быть очень большим, состоящим из множества файлов и десятков тысяч строк кода. Это значительно увеличит объем VRAM, необходимый для KV-кэша.
  • Простые фрагменты кода: напротив, генерация небольшой автономной функции или завершение одной строки кода будет минимально влиять на динамическое использование VRAM, аналогично генерации коротких текстов.

Варианты модели (Instruct против Thinking):

  • Ядро архитектуры версий «Instruct» и «Thinking» модели Qwen3-Next-80B-A3B одинаково: всего 80B параметров, из которых активно 3B. Поэтому их базовые требования к VRAM для загрузки модели идентичны. Однако модель «Thinking» может генерировать более длинные промежуточные шаги рассуждений, что потенциально приводит к несколько более высокому динамическому использованию VRAM при решении сложных задач.

Таким образом, требования к VRAM по своей сути не отличаются для «генерации текста» и «генерации кода», а зависят от масштаба входных и выходных данных для конкретной задачи. Сложная задача генерации кода для нескольких файлов потребует больше динамического VRAM, чем простое суммирование одного абзаца текста, и наоборот.

Рекомендации по выбору GPU для стабильной работы Qwen3-Next-80B-A3B

Производительность на CPU

Да, модель Qwen3-Next 80B может работать на CPU. В демонстрации ведущий объяснил, что, хотя модель имеет 80 миллиардов параметров, во время вывода активируется только около 3 миллиардов. Это делает выполнение на CPU возможным — то, что казалось невозможным всего несколько недель назад.

Недостаток — скорость. Например, на вопрос «Какая самая маленькая страна в мире?» модель потратила 55 минут на ответ (Ватикан).

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

Производительность на GPU

Модель Qwen3-Next 80B также работает на одном GPU. При использовании четырех и более GPU скорость, особенно при длинных контекстах, становится чрезвычайно высокой. Что касается памяти, то для запуска модели в полной точности требуется чуть более 68 ГБ VRAM.

Характеристика NVIDIA A100 SXM NVIDIA H100 SXM NVIDIA H200 SXM NVIDIA B200
Архитектура GPU Ampere Hopper Hopper Blackwell
Год выпуска 2020 2022 2023 2024
Память (VRAM) 40 ГБ или 80 ГБ HBM2e 80 ГБ HBM3 141 ГБ HBM3e 192 ГБ HBM3e
Пропускная способность памяти 2,0 ТБ/с (для модели на 80 ГБ) 3,35 ТБ/с 4,8 ТБ/с 8,0 ТБ/с
Связь между GPU NVLink 3.0 (общая пропускная способность 600 ГБ/с) NVLink 4.0 (общая пропускная способность 900 ГБ/с) NVLink 4.0 (общая пропускная способность 900 ГБ/с) NVLink 5.0 (общая пропускная способность 1,8 ТБ/с)
Максимальная производительность FP16/BF16 312 TFLOPS (Разреженность: 624 TFLOPS) 989 TFLOPS (Разреженность: 1 979 TFLOPS) 989 TFLOPS (Разреженность: 1 979 TFLOPS) 2 250 TFLOPS (Разреженность: 4 500 TFLOPS)
Поддержка новых форматов точности TF32 FP8 FP8 FP4, FP6
Ключевое нововведение Multi-Instance GPU (MIG), TF32 Transformer Engine (поддержка FP8), DPX Увеличенный объем памяти HBM3e и пропускная способность 2-е поколение Transformer Engine (поддержка FP4/FP6), чиплетная архитектура Blackwell
Типичная максимальная мощность (TDP) До 400 Вт До 700 Вт До 1000 Вт До 1200 Вт
  • A100 SXM: графический процессор на архитектуре Ampere, который произвел революцию в ИИ, представив точность TF32 и технологию Multi-Instance GPU (MIG) для повышения производительности и эффективности использования ресурсов.
  • H100 SXM: перешедший на архитектуру Hopper, его ключевое обновление — Transformer Engine с поддержкой FP8, что значительно ускоряет обучение ИИ для моделей Transformer.
  • H200 SXM: эволюция модели H100, его основное обновление — использование более быстрой и объемной памяти HBM3e (141 ГБ), что значительно увеличивает пропускную способность памяти для вывода крупных моделей.
  • B200: крупный скачок к архитектуре Blackwell, в нем представлена двухчиплетная конструкция и Transformer Engine 2-го поколения с поддержкой новых форматов точности FP4/FP6, что обеспечивает огромный прирост производительности для моделей ИИ с триллионами параметров.

Если вы хотите протестировать модель при локальном развертывании, Novita AI предлагает доступные и стабильные услуги по предоставлению GPU-инстансов. Также доступна опция спотового ценообразования для дальнейшего снижения затрат, что поможет вам оценить возможности модели.

Цены на GPU

Цены на GPU

Использовать GPU сейчас!

Снижение использования VRAM при сохранении производительности

Несколько методов могут помочь снизить объем занимаемого VRAM у Qwen3-Next-80B-A3B, что упрощает запуск модели на более широком спектре оборудования.

Квантизация является наиболее эффективным подходом. Путем преобразования весов модели из форматов с более высокой точностью (например, FP16) в форматы с более низкой точностью, использование памяти значительно снижается.

  • INT8 (8-бит): сокращает потребности в VRAM для весов примерно вдвое по сравнению с FP16. Для модели на 80B это снижает требование до примерно 80 ГБ.
  • INT4 (4-бит): снижает потребность в VRAM для весов примерно на 75% по сравнению с FP16, уменьшая требование до примерно 40 ГБ.

Формат GGUF широко используется для запуска моделей на CPU и Mac, но также имеет применения на GPU. Ключевое преимущество для моделей смеси экспертов, таких как Qwen3-Next, заключается в том, что GGUF позволяет выгружать некоторые слои экспертов в оперативную память системы, снижая требования к VRAM в ущерб более низкой производительности при активации этих слоев.

Выгрузка на CPU развивает эту идею дальше: части модели, особенно редко используемые слои экспертов, могут находиться в оперативной памяти системы и перемещаться в VRAM только при необходимости. Это значительно снижает требования к VRAM, но создает задержку из-за более медленных передач между оперативной памятью и памятью GPU.

Специализированные движки вывода, такие как vLLM или SGLang, настоятельно рекомендуются. Эти фреймворки созданы для крупных языковых моделей и используют оптимизации, такие как эффективное управление KV-кэшем, для снижения накладных расходов на память.

Flash Attention предоставляет еще один путь, предлагая более эффективную с точки зрения памяти и быструю версию алгоритма внимания за счет более эффективного использования высокоскоростной SRAM GPU.

Наконец, сокращение длины контекста может быть практическим решением. Если вашему приложению не требуются очень длинные контексты, снижение максимальной длины контекста напрямую уменьшает размер KV-кэша и экономит VRAM.

Протестируйте Qwen3-Next-80B-A3B простым способом: используйте API

Novita AI — это облачная платформа ИИ, которая предлагает разработчикам простой способ развертывать модели ИИ с использованием нашего простого API.

Qwen3-Next-80B-A3B Instruct стоит $0.15 за 1M входных токенов и $1.5 за 1M выходных токенов, с контекстом на 65 536 токенов.

Qwen3-Next-80B-A3B Thinking также стоит $0.15 за 1M входных токенов и $1.5 за 1M выходных токенов, с тем же контекстом на 65 536 токенов.

Шаг 1: Войдите в аккаунт и перейдите в библиотеку моделей

Войдите в свой аккаунт и нажмите кнопку «Библиотека моделей».

Вход в аккаунт и доступ к библиотеке моделей

Попробовать Qwen 3 Next 80B A3B сейчас!

Шаг 2: Выберите нужную модель

Просмотрите доступные варианты и выберите модель, которая подходит вашим потребностям.

Выбор модели

Шаг 3: Начните бесплатный пробный период

Доступ к Qwen3-Next-80B

Начните бесплатный пробный период, чтобы оценить возможности выбранной модели.

Шаг 4: Получите ваш API-ключ

Для аутентификации через API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдя на страницу «Настройки», вы можете скопировать API-ключ, как показано на изображении.

Получение API-ключа

Шаг 5: Установите API

Установите API с помощью менеджера пакетов, соответствующего вашему языку программирования.

После установки импортируйте необходимые библиотеки в вашу среду разработки. Инициализируйте API с вашим API-ключом, чтобы начать взаимодействие с LLM Novita AI. Вот пример использования API завершения чата для пользователей 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)

Использование CLI, таких как Trae, Claude Code, Qwen Code

Если вы хотите использовать ведущие модели Novita AI (такие как Qwen3-Coder, Kimi K2, DeepSeek R1) для помощи в написании кода с ИИ в вашей локальной среде или IDE, процесс прост: получите ваш API-ключ, установите инструмент, настройте переменные окружения и начните программировать.

Подробные команды для настройки и примеры вы можете найти в официальных руководствах:

Мультиагентные рабочие процессы с SDK OpenAI Agents

Создавайте продвинутые мультиагентные системы, интегрируя Novita AI с SDK OpenAI Agents:

  • Подключи и работай: используйте LLM Novita AI в любом рабочем процессе OpenAI Agents.
  • Поддерживает передачу задач, маршрутизацию и использование инструментов: создавайте агентов, которые могут делегировать задачи, сортировать их или запускать функции, все на основе моделей Novita AI.
  • Интеграция с Python: просто установите конечную точку SDK на https://api.novita.ai/v3/openai и используйте ваш API-ключ.

Подключение API на сторонних платформах

Совместимый с OpenAI API: наслаждайтесь простой миграцией и интеграцией с инструментами, такими как Cline и Cursor, разработанными для стандарта API OpenAI.

Hugging Face: используйте модели в Spaces, конвейерах или с библиотекой Transformers через эндпоинты Novita AI.

Фреймворки для агентов и оркестрации: легко подключайте Novita AI к партнерским платформам, таким как Continue, AnythingLLM,LangChain, Dify и Langflow с помощью официальных коннекторов и пошаговых руководств по интеграции.

Qwen3-Next-80B-A3B является доказательством того, что архитектурные инновации могут обогнать масштабирование параметров грубой силой. Переосмыслив, как активируются внимание и эксперты, он дает результаты, которые соответствуют или превосходят гораздо более крупные модели, при этом требуя значительно меньше памяти.

Для специалистов это означает более доступные эксперименты, более низкие затраты на инфраструктуру и более быстрые итерации — все это без жертв в производительности. Эра 80B знаменует собой поворотный момент, когда лидерство в ИИ определяет не только размер модели, но и более умный дизайн.

Часто задаваемые вопросы

Как модель на 80B может конкурировать с моделью на 235B в сложных бенчмарках?

Потому что Qwen3-Next-80B-A3B использует гибридное внимание и разреженный MoE для снижения вычислительных затрат без потери представительной емкости. Это позволяет ему соответствовать или даже превосходить модели на 235B в таких задачах, как AIME25, LiveBench и LiveCodeBench.

Какая модель лучше подходит для длинных документов или расширенной истории переписки?

Вариант на 235B изначально поддерживает контексты от 262K до 1M токенов, но Qwen3-Next-80B-A3B также эффективно обрабатывает до 256K токенов. Для большинства реальных сценариев использования 80B обеспечивает достаточную обработку контекста с более быстрым временем отклика и более низкой стоимостью.

Насколько Qwen3-Next-80B-A3B лучше соответствует предпочтениям людей?

Да. В таких бенчмарках, как Arena-Hard v2, версия Instruct Qwen3-Next-80B-A3B набрала больше баллов, чем модель на 235B, демонстрируя более сильное соответствие предпочтениям и надежность даже при меньшем масштабе.

Novita AI — это облачная платформа ИИ, которая предлагает разработчикам простой способ развертывать модели ИИ с использованием нашего простого API, а также предоставляет доступное и надежное облако GPU для разработки и масштабирования.

Рекомендуемые материалы для чтения

Похожие статьи