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Qwen3-Next-80B-A3B VRAM：為何它能用遠少於235B模型的記憶體對抗後者

作者 / / GPU / 11 分鐘閱讀
Qwen3-Next-80B-A3B VRAM：為何它能用遠少於235B模型的記憶體對抗後者
目錄
  1. Qwen3-Next-80B-A3B 為何能用遠少於235B模型的VRAM對抗後者
  2. Qwen3-Next-80B-A3B 推理所需的VRAM
  3. 不同任務的VRAM需求
  4. 流暢運行 Qwen3-Next-80B-A3B 的GPU建議
  5. 在保持效能的同時降低VRAM使用量
  6. 簡單測試 Qwen3-Next-80B-A3B 的方法：使用API

為什麼一個「僅有」800億參數的模型能與龐大的235B模型並駕齊驅？傳統觀念認為更大的模型總是代表更強的性能、更高的準確率與更好的推理能力，但 Qwen3-Next-80B-A3B 挑戰了這一看法。

本文將深入探討這個核心問題：規模小得多的模型是如何對抗體積幾乎是自身三倍的系統，並且僅需遠少於後者的VRAM？我們將分析讓這一切成為可能的架構選擇、效率技術與效能取捨，以及這對追求速度、成本與能力平衡的開發者與組織意味著什麼。

Qwen3-Next-80B-A3B 為何能用遠少於235B模型的VRAM對抗後者

這個800億參數的 Qwen3-Next-80B-A3B 能與龐大的2350億參數模型競爭，源於其高度高效的架構，核心在於採用了**高稀疏度專家混合（MoE, Mixture-of-Experts）**設計。

Qwen3-Next-80B-A3B 效能與 Qwen3-235B-A22B 相當

來源：Hugging Face

Qwen3-Next-80B-A3B 是 Qwen3-Next 系列的首款模型，其架構創新能最大化長上下文效率與吞吐量，因此脫穎而出。

它引入了混合注意力（Hybrid Attention），結合門控 DeltaNet 與門控注意力取代標準注意力，能在超長序列長度下實現高效的上下文建模。

**高稀疏度專家混合（MoE）**設計大幅降低了激活比例，在保留模型容量的同時減少了每個 token 的浮點運算次數（FLOPs）。

為確保穩定性，該模型整合了穩定性優化功能，例如零中心化與帶權重衰減的層歸一化。

最後，**多標記預測（MTP, Multi-Token Prediction）**提升了預訓練效率並加速推理。這些優化共同作用，讓 Qwen3-Next-80B-A3B 能高效且穩定地處理大規模長上下文工作負載。

Qwen3-Next-80B-A3B 的架構

來源：Hugging Face

Qwen3-Next-80B-A3B 推理所需的VRAM

需要理解的一個關鍵點是：雖然推理過程中僅有部分參數處於激活狀態，但全部800億參數仍然需要加載到GPU的顯存（VRAM）中。

推理所需的VRAM主要由模型大小與權重精度決定，以下是加載模型權重的基本計算：

FP16/BF16（16位元精度）：這是推理常用的精度，每個參數佔用2位元組。800億參數 × 2 位元組/參數 = 160GB VRAM

這160GB僅用於加載模型權重，KV快取（用於存儲上下文的注意力資訊）、激活值與其他運行開銷還需要額外的VRAM。因此實際運行未量化模型時，尤其是使用長上下文時，你需要超過160GB的VRAM。

不同任務的VRAM需求

模型加載的基礎VRAM需求是固定的，但動態VRAM使用量會根據具體任務波動，這主要取決於KV快取、上下文長度與批次大小。KV快取會存儲輸入序列中每個標記的注意力鍵與值，其大小是動態VRAM消耗的主要來源。

文本生成（例如聊天機器人、摘要、創意寫作）

  • 典型上下文長度： 對於對話式AI或短文件摘要，上下文長度可能相對較短（例如幾千個標記），這會導致KV快取較小，因此動態VRAM使用量更低。
  • 長文本生成： 對於撰寫長篇文章或維護極長的對話歷史這類任務，上下文會不斷增長，KV快取也會隨之變大。Qwen3-Next 模型支援最長256000標記的上下文，若使用完整容量會導致VRAM需求大幅上升。

例如，即使在配備2張H20 GPU（每張96GB）的強力配置上，256k輸入也可能導致記憶體問題。

來源：Hugging Face

程式碼生成

  • 程式庫級別上下文： 先進程式碼生成模型的關鍵應用場景是理解整個程式庫，以完成新增功能、除錯複雜問題這類任務。在這種情況下，輸入上下文會非常大，包含多個檔案與數萬行程式碼，這會大幅提升KV快取所需的VRAM。
  • 簡單程式碼片段： 反過來說，生成一個小型獨立函式或補全單行程式碼對動態VRAM的影響非常小，與短文本生成類似。

模型變體（Instruct 版 vs. Thinking 版）：

  • Qwen3-Next-80B-A3B 的「Instruct」與「Thinking」版本核心架構相同，總參數均為800億，激活參數均為30億，因此模型加載的基礎VRAM需求完全一致。但「Thinking」模型可能會生成更長的中間推理步驟，在解決複雜問題時可能導致略高的動態VRAM使用量。

總而言之，「文本生成」與「程式碼生成」的VRAM需求本身沒有本質差異，而是取決於具體任務的輸入輸出規模。複雜的多檔案程式碼生成任務需要的動態VRAM會比簡單的單段文本摘要更多，反之亦然。

流暢運行 Qwen3-Next-80B-A3B 的GPU建議

CPU 效能

是的，Qwen3-Next 80B 模型可以在CPU上運行。在演示中，講者解釋道，儘管該模型有800億參數，但推理過程中僅有約30億個參數被激活，這使得CPU執行成為可能——這在幾周前看起來還是不可能的。

缺點是速度極慢。例如，當被問到「世界上最小的國家是哪個？」時，該模型花了55分鐘才給出答案（梵蒂岡）。

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

GPU 效能

Qwen3-Next 80B 模型也可以在單張GPU上運行。使用4張或更多GPU時，速度（尤其是長上下文場景下）會變得極快。在記憶體方面，以完整精度運行該模型需要略高於68GB的VRAM。

功能 NVIDIA A100 SXM NVIDIA H100 SXM NVIDIA H200 SXM NVIDIA B200
GPU 架構 Ampere Hopper Hopper Blackwell
發布年份 2020 2022 2023 2024
記憶體（VRAM） 40GB 或 80GB HBM2e 80GB HBM3 141GB HBM3e 192GB HBM3e
記憶體頻寬 2.0 TB/s（適用於80GB版本） 3.35 TB/s 4.8 TB/s 8.0 TB/s
互連技術 NVLink 3.0（總頻寬600 GB/s） NVLink 4.0（總頻寬900 GB/s） NVLink 4.0（總頻寬900 GB/s） NVLink 5.0（總頻寬1.8 TB/s）
最大 FP16/BF16 效能 312 TFLOPS（稀疏模式：624 TFLOPS） 989 TFLOPS（稀疏模式：1,979 TFLOPS） 989 TFLOPS（稀疏模式：1,979 TFLOPS） 2,250 TFLOPS（稀疏模式：4,500 TFLOPS）
新精度支援 TF32 FP8 FP8 FP4、FP6
關鍵創新 多實例GPU（MIG）、TF32 Transformer 引擎（FP8支援）、DPX 更大的HBM3e記憶體與更高的頻寬 第2代Transformer引擎（FP4/FP6支援）、Blackwell 晶片小塊設計
典型最大功耗（TDP） 最高400W 最高700W 最高1000W 最高1200W
  • A100 SXM： 這款基於Ampere架構的GPU透過**引入TF32精度與多實例GPU（MIG）**技術，大幅提升了效能與資源利用率，徹底改變了AI領域。
  • H100 SXM： 升級至Hopper架構，其核心更新是搭載FP8支援的Transformer引擎，大幅加速了Transformer模型的AI訓練。
  • H200 SXM： 作為H100的進化版本，其重大更新是採用了更快、容量更大的HBM3e記憶體（141GB），大幅提升了大模型推理的記憶體頻寬。
  • B200： 大幅躍升至Blackwell架構，引入了雙晶片小塊設計與搭載全新FP4/FP6精度支援的第2代Transformer引擎，為萬億參數級AI模型帶來了巨大的效能提升。

如果你想透過本地部署體驗該模型，Novita AI 提供實惠且穩定的GPU實例服務。同時也提供現貨價選項，進一步降低成本，幫助你測試模型的能力。

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在保持效能的同時降低VRAM使用量

有多種技術可以幫助降低 Qwen3-Next-80B-A3B 的VRAM佔用，讓該模型能在更廣泛的硬體上運行。

量化是最有效的方法。透過將模型權重從高位元格式（如FP16）轉換為低位元格式，記憶體使用量會大幅下降。

  • INT8（8位元）： 與FP16相比，權重所需的VRAM減少約一半，對於80B模型而言，需求降至約80GB。
  • INT4（4位元）： 與FP16相比，權重所需的VRAM減少約75%，需求降至約40GB。

GGUF格式廣泛用於在CPU與Mac上運行模型，同時也有GPU應用場景。對於像Qwen3-Next這樣的專家混合模型而言，GGUF的一大優勢是允許將部分專家層卸載到系統記憶體，從而降低VRAM需求，但代價是這些層被激活時效能會變慢。

CPU卸載技術進一步延伸了這一思路：模型的部分元件（尤其是很少使用的專家層）可以駐留在系統記憶體中，僅在需要時才轉移到VRAM。這能顯著降低VRAM需求，但會因RAM與GPU記憶體之間傳輸速度較慢而產生延遲。

強烈推薦使用vLLM或SGLang等專用推理引擎。這些框架是為大語言模型設計的，採用高效的KV快取管理等優化技術來降低記憶體開銷。

Flash Attention提供了另一種選擇，透過更有效地利用GPU高速SRAM，提供了更節省記憶體、更快的注意力算法版本。

最後，降低上下文長度也是實用的解決方案。如果你的應用不需要極長的上下文，降低最大上下文長度可以直接縮小KV快取大小，節省VRAM。

簡單測試 Qwen3-Next-80B-A3B 的方法：使用API

Novita AI 是一個AI雲端平台，為開發者提供便捷的方式，透過我們簡單的API部署AI模型。

Qwen3-Next-80B-A3B Instruct 的費用為每百萬輸入token 0.15美元、每百萬輸出token 1.5美元，支援65536標記的上下文。

Qwen3-Next-80B-A3B Thinking 的費用同樣為每百萬輸入token 0.15美元、每百萬輸出token 1.5美元，同樣支援65536標記的上下文。

步驟1：登入並進入模型庫

登入你的帳號，點擊模型庫按鈕。

登入並進入模型庫

立即體驗 Qwen 3 Next 80B A3B！

步驟2：選擇你需要的模型

瀏覽可用的選項，選擇符合你需求的模型。

選擇模型

步驟3：開始免費試用

存取 Qwen3-Next-80B

開始免費試用，探索所選模型的能力。

步驟4：獲取你的API金鑰

要進行API身份驗證，我們會為你提供新的API金鑰。進入「設定」頁面後，你就可以按照圖中指示複製API金鑰。

獲取API金鑰

步驟5：安裝API

使用對應你程式語言的套件管理器安裝API。

安裝完成後，將必要的庫導入你的開發環境。使用你的API金鑰初始化API，即可開始與Novita AI LLM互動。以下是Python使用者使用聊天補全API的範例：

#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)

使用 Trae、Claude Code、Qwen Code 等CLI工具

如果你想在本地環境或IDE中使用Novita AI的頂級模型（如Qwen3-Coder、Kimi K2、DeepSeek R1）獲得AI編碼協助，流程非常簡單：獲取你的API金鑰、安裝工具、配置環境變數，即可開始編碼。

詳細的設置指令與範例請參考官方教程：

使用 OpenAI Agents SDK 構建多代理工作流

透過將Novita AI與OpenAI Agents SDK集成，構建先進的多代理系統：

  • 即插即用： 可在任何OpenAI Agents工作流中使用Novita AI的LLM。
  • 支援交接、路由與工具調用： 設計能委派任務、分流處理或執行函式的代理，全部由Novita AI的模型驅動。
  • Python集成： 只需將SDK端點設置為 https://api.novita.ai/v3/openai 並使用你的API金鑰即可。

在第三方平台連接API

OpenAI相容API： 可無縫遷移與集成符合OpenAI API標準的工具，例如Cline與Cursor。

Hugging Face： 可透過Novita AI端點在Spaces、pipeline中使用模型，或與Transformers庫搭配使用。

代理與編排框架： 透過官方連接器與逐步集成指南，可輕鬆將Novita AI與合作夥伴平台連接，包括Continue、AnythingLLM,LangChain、Dify與Langflow。

Qwen3-Next-80B-A3B 證明了架構創新可以超越粗暴的參數擴展。透過重新思考注意力與專家的激活方式，它在僅需遠少於大模型記憶體的前提下，實現了與更大模型相當甚至更優的效能。

對於從業者而言，這意味著更易於開展實驗、更低的基础設施成本與更快的迭代速度，且無需犧牲效能。80B時代標誌著一個轉折點：在AI領域，更聰明的設計而不僅僅是模型大小，才是決定領導地位的關鍵。

常見問題

80B模型如何在難度較高的基準測試中與235B模型競爭？

因為 Qwen3-Next-80B-A3B 採用混合注意力與稀疏MoE技術，在降低計算成本的同時不損失表示能力，使其在AIME25、LiveBench、LiveCodeBench等任務上能與235B模型持平甚至超越後者。

哪款模型更適合處理長文件或擴展對話歷史？

235B版本原生支援262K至1M標記的上下文，但 Qwen3-Next-80B-A3B 也能高效處理最長256K標記的上下文。對於大多數實際應用場景而言，80B版本提供的上下文處理能力已足夠充足，且回應速度更快、成本更低。

Qwen3-Next-80B-A3B 是否更符合人類偏好？

是的。在Arena-Hard v2等基準測試中，Qwen3-Next-80B-A3B的Instruct版本得分高於235B模型，即使在更小的規模下也展現出更強的對齊性與可靠性。

Novita AI 是一個AI雲端平台，為開發者提供便捷的方式，透過我們簡單的API部署AI模型，同時也提供實惠且可靠的GPU雲端服務，用於構建與擴展AI應用。

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