Qwen3-30B-A3B (2507)
Alibaba Qwen 的 Qwen3-30B-A3B (2507)（30.5B 參數，MoE 每 token 啟用 3.3B）。以 Q4_K_M 量化、8K 上下文估算約需 19.3 GiB 記憶體。 總參數 30.5B、每個 token 只啟用 3.3B 的 MoE 模型，中階硬體也跑得快；4-bit 量化放得進 20 GB 顯示卡。
最後更新: 2026-10-13
模型資訊
執行方式
ollama run qwen3:30b-instruct
所需記憶體
模型權重＋KV 快取＋執行環境開銷，單位 GiB。量化越低越省記憶體，品質略降。
| 量化 | 4K 上下文 | 8K 上下文 | 32K 上下文 |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 19.0 GiB | 19.3 GiB | 21.6 GiB |
| Q5_K_M | 22.1 GiB | 22.5 GiB | 24.7 GiB |
| Q6_K | 25.4 GiB | 25.8 GiB | 28.1 GiB |
| Q8_0 | 32.6 GiB | 32.9 GiB | 35.2 GiB |
| FP16 | 60.5 GiB | 60.9 GiB | 63.2 GiB |
哪些硬體跑得動
在 8K 上下文長度下，各硬體放得下的最佳量化版本。 此為估算值，並非實測。請參考估算方法說明。
常見問題
Qwen3-30B-A3B (2507) 需要多少 VRAM／記憶體？
以 8K 上下文估算：Q4_K_M 量化約需 19.3 GiB，Q8_0 約需 32.9 GiB（含模型權重、KV 快取與執行環境開銷）。上下文越長，KV 快取越大。
GeForce RTX 4090 跑得動 Qwen3-30B-A3B (2507) 嗎？
可以。Qwen3-30B-A3B (2507) 在 GeForce RTX 4090（24 GB）上以 Q5_K_M 量化、8K 上下文約需 22.5 GiB，預估生成速度約每秒 301 個 token。
Mac 可以跑 Qwen3-30B-A3B (2507) 嗎？
可以。Qwen3-30B-A3B (2507) 在 M3 Ultra（96 GB）上以 FP16 量化、8K 上下文約需 60.9 GiB，預估生成速度約每秒 81 個 token。
Qwen3-30B-A3B (2507) 可以商用嗎？
Qwen3-30B-A3B (2507) 採用 Apache-2.0 授權。授權允許商業使用（請仍詳閱條款中的限制）。
資料來源
- https://github.com/QwenLM/Qwen3/blob/main/README.md
- https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507/blob/main/LICENSE
- https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
- https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507/resolve/main/config.json
- https://huggingface.co/api/models/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507?expand[]=safetensors
- https://ollama.com/library/qwen3/tags