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Modell-Datenblatt

qwen3-coder-30b

Architektur Expertenmischung48 SchichtenLizenz apache-2.0Maximaler Kontext 256kVokabular 151.936

Bei Q4_K_M ist das eine Datei von 17,28 GiB, und sie passt auf 5 der 10 getesteten Rechner. Teuer ist nicht die Datei, sondern der Kontext — und derselbe Inhalt kostet auf Deutsch das ×1,62-fache von Englisch.

Auf einen Blick
Größe bei Q4_K_M17,28 GiB
Kontextspeicher bei 8k0,75 GiB
Passt auf5 / 10
Kosten auf Deutsch×1,62
Kleinster Rechner, der es nimmtMac mit M4 Pro und 24 GB
17,28 GiB

Modellgröße bei Q4_K_M

Von Local AI Scope gemessen

0,75 GiB

Kontextspeicher bei 8k Tokens

Von Local AI Scope gemessen

×1,62

Was Deutsch gegenüber Englisch kostet

Von Local AI Scope gemessen

Größen

Größen der veröffentlichten Dateien

Das sind die Größen der tatsächlich vom Autor veröffentlichten Dateien, addiert, wenn das Modell in Teilen ausgeliefert wird. Keine Schätzung aus der Parameterzahl.

Größe der veröffentlichten Datei je Kompression
Kompression Modellgröße
Q8_0 30,25 GiB
Q6_K 23,37 GiB
Q5_K_M 20,23 GiB
Q5_K_S 19,63 GiB
Q4_K_M 17,28 GiB
Q4_K_S 16,26 GiB
IQ4_XS 15,25 GiB
Q3_K_M 13,70 GiB
Kontext

Kontextspeicher

Berechnet aus dem Aufmerksamkeitsmuster, das dieses Modell Schicht für Schicht angibt, nicht aus der generischen Formel. Deshalb liegt der Wert oft deutlich unter dem anderer Rechner.

  • 8k Tokens → 0,75 GiB
  • 32k Tokens → 3,00 GiB
  • 128k Tokens → 12,00 GiB
Sprachen

Was es in jeder Sprache kostet

Gemessen, indem der Tokenizer dieses Modells über denselben Inhalt in vier Sprachen läuft. Tokens sind das, was man im Kontext, im Speicher und auf der Cloud-Rechnung zahlt.

Tokenkosten nach Textsorte und Sprache, mit Englisch als Referenz
Textsorte EN ES FR DE
Code ×1,28 ×1,47 ×1,68
Verträge ×1,39 ×1,42 ×1,74
Geschäftliche E-Mails ×1,25 ×1,36 ×1,46
Support-Tickets ×1,39 ×1,57 ×1,54

Englisch ist die Referenz: Jede Zahl gibt an, um wie viel mehr Tokens derselbe Inhalt in dieser Sprache kostet. Durchschnitt über das gesamte Korpus: DE ×1,62.

Rechner

Wo es passt

Passt heißt: Modell, Kontextspeicher und Arbeitsreserve passen beim angegebenen Kontext gemeinsam hinein und lassen dem System seinen Anteil. 5 von den 10 getesteten Rechnern (Q4_K_M, 8k Tokens).

Die zehn getesteten Rechner, mit dem Speicher, den jeder frei lässt, und dem größten Kontext, den dieses Modell dort hält
Rechner Passt Freier Speicher Größter Kontext, der passt
PC mit RTX 4060 8 GB nein 7,20 GiB
PC mit RTX 3060 12 GB nein 11,20 GiB
PC mit RTX 4070 12 GB nein 11,20 GiB
Mac mit M4 und 16 GB Unified Memory nein 13,00 GiB
Büro-Notebook, nur CPU, 16 GB nein 13,00 GiB
Mac mit M4 Pro und 24 GB ja 21,00 GiB 16k
Workstation mit RTX 4090 24 GB ja 23,20 GiB 32k
Mini-PC mit NPU und 32 GB LPDDR5X ja 29,00 GiB 64k
Server mit 2× RTX 3090 (48 GB) ja 47,20 GiB 256k
Mac mit M4 Max und 64 GB ja 61,00 GiB 256k