Versus / Qwen3 30B-A3B

Qwen3 30B-A3B: how much RAM do you need?

Qwen3 30B-A3B: butuh RAM berapa?

About 17 GB for the weights at 4-bit, and about 19 GB in total with an 8K context (21 GB at 32K). Numbers are estimates.

Sekitar 17 GB untuk bobot pada 4-bit, dan sekitar 19 GB total dengan konteks 8K (21 GB pada 32K). Angkanya perkiraan.

Specs

Spesifikasi

ParametersParameter30.5B
Layers / KV headsLayer / kepala KV48 / 4
Native contextKonteks asli40K tokens
LicenseApache 2.0

Memory by context length

Memori menurut panjang konteks

ContextKonteksKV cacheQ4Q8FP16
4K0.4 GB18 GB32 GB58 GB
8K0.8 GB19 GB32 GB59 GB
16K1.5 GB20 GB33 GB59 GB
32K3.0 GB21 GB34 GB61 GB

Totals include the weights, the KV cache and about 1 GB of runtime overhead. The KV cache column shows the memory the context adds. Real use varies with the app and settings.

Total mencakup bobot, KV cache, dan sekitar 1 GB beban runtime. Kolom KV cache menunjukkan memori tambahan dari konteks. Pemakaian nyata bergantung pada aplikasi dan pengaturan.

Good to know

Perlu diketahui

  • Text only: it cannot read images. Use a vision model for that.
  • Mixture of experts: all weights must fit in memory, but it runs faster than its size suggests.
  • Hanya teks: tidak bisa membaca gambar. Pakai model vision untuk itu.
  • Mixture of experts: semua bobot harus muat di memori, tapi jalannya lebih cepat daripada ukurannya.
Try it with your own memory in the calculator →Coba dengan memorimu sendiri di kalkulator →

Source: Hugging Face model card · checked 2025-07-26 (model files), page built from the model's configdicek 2025-07-26 (berkas model), halaman dibuat dari konfigurasi model