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Qwen 3 30B-A3BvsQwen 2.5 32B

Comparativa completa entre Qwen 3 30B-A3B (30 mil millones de parámetros, Alibaba) y Qwen 2.5 32B (32B, Alibaba). VRAM requerida por cuantización, tokens por segundo medidos en 4 GPU de referencia, veredicto por caso de uso, licencia, comandos de instalación. Todas las cifras se calculan a partir de los datos del catálogo — sin copiar y pegar entre páginas.

En resumen

Característica Qwen 3 30B-A3B Qwen 2.5 32B
Parámetros 30B 32B
Familia Qwen Qwen
Autor Alibaba Alibaba
Origen CN CN
Licencia Apache 2.0 Apache 2.0
Contexto 131 072 tokens 131 072 tokens
Fecha de lanzamiento abril de 2025 septiembre de 2024

Huella de memoria

VRAM aproximada necesaria para la inferencia con una ventana de contexto media. El ganador (en verde) es el modelo que consume menos — ventaja para los pequeños.

Cuantización Qwen 3 30B-A3B Qwen 2.5 32B
Q4_K_M (ligero) 19 GB 19 GB
Q5_K_M (equilibrio) 23 GB 23 GB
Q8 (casi sin pérdida) 35 GB 35 GB
FP16 (máxima calidad) 62 GB 64 GB
RAM (solo CPU) 32 GB 32 GB

Velocidad estimada (tokens/segundo)

Estimaciones basadas en la mejor cuantización viable en cada GPU. Las cifras reales dependen del prompt, del contexto y del motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodología.

GPU de referencia Qwen 3 30B-A3B Qwen 2.5 32B
RTX 4090 (24 GB) 100 tok/s · Q5_K_M 30 tok/s · Q5_K_M
RTX 4080 (16 GB) ✗ demasiado pesado ✗ demasiado pesado
RTX 3060 12GB (12 GB) ✗ demasiado pesado ✗ demasiado pesado
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) 40 tok/s · Q8 12 tok/s · Q8

Veredicto por caso de uso

Para cada uso habitual, indicamos cuál de los dos es el más adecuado según sus etiquetas, su tamaño y su especialización.

Chat general
Casi empatado — depende del caso específico. Ambos son equivalentes en este criterio; decide según tus restricciones de VRAM o de licencia.
Razonamiento / matemáticas
Qwen 3 30B-A3B gana. Modelo de razonamiento explícito (chain-of-thought), mejor en problemas de matemáticas/lógica.
RAG / documentos largos
Casi empatado — depende del caso específico. Ambos son equivalentes en este criterio; decide según tus restricciones de VRAM o de licencia.
Agentes y uso de herramientas
Casi empatado — depende del caso específico. Ambos son equivalentes en este criterio; decide según tus restricciones de VRAM o de licencia.
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Fortalezas y debilidades

Alibaba · 30B

Qwen 3 30B-A3B

MoE 30B/3B activos, razonamiento híbrido. MMLU 81.4, AIME24 80.4. Más de 100 idiomas.

  • Rápido gracias a sus 3 mil millones de parámetros activos
  • MMLU 81.4
  • AIME24 80.4
  • Apache 2.0
  • 19 GB en Q4

Instalación

ollama run qwen3:30b-a3b
Alibaba · 32B

Qwen 2.5 32B

Compite con los 70B en la mayoría de las pruebas de referencia.

  • Referencia entre los modelos de pesos abiertos de 32B en 2024
  • 128k de contexto
  • Apache 2.0
  • Muy fuerte en matemáticas/código/razonamiento
  • Necesita 19 GB de VRAM en Q4
  • Superado por Qwen 3 32B en 2025

Instalación

ollama run qwen2.5:32b

Preguntas frecuentes

¿Qué modelo funciona mejor en RTX 4090 (24 GB): Qwen 3 30B-A3B o Qwen 2.5 32B?

En una RTX 4090, Qwen 3 30B-A3B funciona en Q5_K_M (~100 tok/s), Qwen 2.5 32B en Q5_K_M (~30 tok/s). Si solo consideramos la velocidad de generación, Qwen 3 30B-A3B gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.

¿Cuál consume menos VRAM?

Ambos requieren la misma VRAM en Q4 (19 GB). La elección se basa entonces en la licencia o la calidad percibida.

¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?

Qwen 3 30B-A3B está bajo la licencia Apache 2.0 — de libre uso comercial. Qwen 2.5 32B está bajo la licencia Apache 2.0 — también libre. Para SaaS, prefiere Apache 2.0 o MIT.

¿Cuál elegir en 2026?

Depende de tu restricción principal. Más pequeño / más rápido : Qwen 3 30B-A3B (30B). Más capaz : Qwen 2.5 32B (32B). Si dudas, inicia el configurador con tu GPU y tu caso de uso — decidirá en función de ambos.

Alternativas a considerar

Si ninguno de los dos te convence, aquí tienes otros modelos similares que podrías explorar.

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