Familia Qwen · 235B de parámetros

Qwen 3 VL 235B-A22B

Modelo insignia de visión Qwen 3 VL. MoE 235B/22B activos. Contexto de 256k (ampliable a 1M).

🇨🇳 Alibaba·Licencia Apache 2.0·Contexto 256k tokens·Fecha de lanzamiento mayo de 2025← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • Mejor modelo multimodal de visión con pesos abiertos (mayo de 2025)
  • Contexto de 262k
  • Apache 2.0
Limitaciones que debes conocer
  • —142 GB VRAM Q4 — requiere múltiples GPUs
Arquitectura
MoE de visión · 235B en total / 22B activos · modelo insignia de Qwen3-VL
Entrenamiento
Qwen3-VL 235B — texto, imágenes, vídeo, contexto nativo de 262k.
Ideal para
Visión de vanguardiaAnálisis de documentos

04Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$ollama run qwen3-vl:235b
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
142 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
170 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
250 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
470 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 160 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para Qwen 3 VL 235B-A22B?

Para ejecutar Qwen 3 VL 235B-A22B en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 142 GB de VRAM. Una opción para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — este modelo supera la capacidad de la GPU de este mini-PC: elige un modelo más pequeño o una infraestructura adecuada.

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Este modelo en tu ChatGPT privado, sin nube

¿Demasiado grande para tu máquina? El kit te da el modelo que cabe en tu VRAM

  • Espacio en línea de por vida
  • PDF + archivos
  • Actualizaciones de por vida

03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

Gama de entrada
~3t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~12t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~28t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900