💻 程式碼MoEApache 2.0

Qwen3-Coder 480B A35B

Qwen3-Coder 480B MoE 程式碼旗艦，480B 總參數激活 35B，Apache 2.0 授權，256K 上下文，程式碼生成能力頂尖，需多機多 GPU 部署。

📅 發布：2025-07↻資料更新：2026年5月11日

VRAM 計算器

我的 GPU VRAM：
量化等級
上下文長度
Q4_K_M · 8K context
模型權重 + KV Cache + 0.5 GB overhead
20 GB
完整 VRAM 對照表（所有量化 × 上下文）
量化4K8K16K32K64K128K
Q4_K_M★20 GB20 GB22 GB24 GB29 GB38 GB
Q8_037 GB38 GB39 GB42 GB46 GB56 GB

部署指南

方法二：llama.cpp

適合進階用戶，支援 CPU 和 GPU 混合推理，可精確控制量化等級。

# Download GGUF model from Hugging Face, then run:
./llama-cli -m model.gguf -p "Hello" -n 128

方法三：vLLM（高效能伺服器）

適合生產環境，支援批次推理和 OpenAI 相容 API。

pip install vllm
vllm serve Qwen3 --dtype auto

規格

參數量480B (A35B)
最大上下文128K tokens
HF 下載量38K/月

模型強項

旗艦程式碼模型超長上下文智能代理編程卓越編碼性能

推薦用途

  • ▸用於複雜軟體專案的程式碼生成、重構與除錯，提升開發效率。
  • ▸作為智能代理的核心，執行自動化程式碼開發、測試與部署任務。
  • ▸處理大型程式碼庫的語義理解與分析，支援跨檔案的程式碼重構建議。

標籤

MoE程式碼256KApache 2.0旗艦

部署工具

vLLMSGLang

關於 Qwen3-Coder 480B A35B — 開源 AI 模型

Qwen3-Coder 480B A35B 是一個開源程式碼，擁有 480B (A35B) 參數，採用 Apache 2.0 授權。可使用 vLLM、SGLang 進行部署。適用場景包括：用於複雜軟體專案的程式碼生成、重構與除錯，提升開發效率。、作為智能代理的核心，執行自動化程式碼開發、測試與部署任務。、處理大型程式碼庫的語義理解與分析，支援跨檔案的程式碼重構建議。。核心優勢：旗艦程式碼模型、超長上下文、智能代理編程、卓越編碼性能。 可在本地硬體上自行部署，完全保護隱私，無需 API 金鑰。

使用心得

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