Qwen3 Coder 30B A3B Instruct کو کتنی میموری چاہیے؟

4-bit پر ویٹس کے لیے تقریباً 17.2 GB، اور کانٹیکسٹ کی گنجائش: کل 18.7 GB۔ Mac پر اس کا مطلب ہے 32 GB یا زیادہ یونیفائیڈ میموری، کیونکہ macOS ڈیفالٹ طور پر GPU کو اس کا تقریباً 75% استعمال کرنے دیتا ہے۔

Mac پر Qwen3 Coder 30B A3B Instruct کتنا تیز ہے؟

لکھنے کی رفتار میموری بینڈوڈتھ پر منحصر ہے۔ یہاں اس کے لیے سب سے تیز Mac، 96 GB والا M5 Ultra ہے، فی سیکنڈ تقریباً 154–274 ٹوکن (8-bit)۔ اسے چلانے والا سب سے چھوٹا Mac، 32 GB کے ساتھ، M2 Max پر تقریباً 95–168 تک پہنچتا ہے۔

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct اپنے سائز کی توقع سے زیادہ تیز کیوں چلتا ہے؟

یہ mixture-of-experts ماڈل ہے: یہ میموری میں 30.5B پیرامیٹرز رکھتا ہے لیکن ہر ٹوکن کے لیے صرف 3.3B پڑھتا ہے، اس لیے یہ کہیں چھوٹے ماڈل کی رفتار سے لکھتا ہے۔

کیا Mac پر Qwen3 Coder 30B A3B Instruct چلے گا؟ میموری اور رفتار

ہر پریسیژن پر میموری

ورژن	ویٹس	کانٹیکسٹ کے ساتھ	سب سے چھوٹا Mac
8-bit	32.4 GB	35 GB	48 GB
6-bit	24.8 GB	26.8 GB	36 GB
4-bit	17.2 GB	18.7 GB	32 GB
3-bit کم معیار	13.3 GB	14.8 GB	24 GB
2-bit کم معیار	9.5 GB	11 GB	16 GB

ہر Apple چپ پر

ہر چپ کا سب سے کم میموری سائز جو Qwen3 Coder 30B A3B Instruct چلاتا ہے، اس میں سمانے والا بہترین ورژن، اور لکھنے کی متوقع رفتار۔

چپ	درکار	ورژن	ٹوکن/سیکنڈ
M6	32 GB	4-bit اچھا چلتا ہے	40–72
M5 Ultra	96 GB	8-bit اچھا چلتا ہے	154–274
M5 Max	36 GB	6-bit اچھا چلتا ہے	77–136
M5 Pro	48 GB	8-bit اچھا چلتا ہے	39–70
M5	32 GB	4-bit اچھا چلتا ہے	36–64
M4 Max	36 GB	6-bit اچھا چلتا ہے	68–121
M4 Pro	48 GB	8-bit اچھا چلتا ہے	35–62
M4	32 GB	4-bit اچھا چلتا ہے	28–51
M3 Ultra	96 GB	8-bit اچھا چلتا ہے	105–187
M3 Max	36 GB	6-bit اچھا چلتا ہے	50–89
M3 Pro	36 GB	6-bit اچھا چلتا ہے	25–44
M3	16 GB	2-bit اچھا چلتا ہے	45–80
M2 Ultra	64 GB	8-bit اچھا چلتا ہے	103–183
M2 Max	32 GB	4-bit اچھا چلتا ہے	95–168
M2 Pro	32 GB	4-bit اچھا چلتا ہے	47–84
M2	16 GB	2-bit اچھا چلتا ہے	45–80
M1 Ultra	64 GB	8-bit اچھا چلتا ہے	103–183
M1 Max	32 GB	4-bit اچھا چلتا ہے	95–168
M1 Pro	32 GB	4-bit اچھا چلتا ہے	47–84
M1	16 GB	2-bit اچھا چلتا ہے	31–54

اسے کیسے چلائیں

آسان طریقہ: MLX Harness ڈاؤن لوڈ کریں، مفت اور اوپن سورس۔ Qwen3 Coder 30B A3B Instruct تلاش کریں، وہ ورژن ڈاؤن لوڈ کریں جو آپ کے Mac میں سماتا ہو، اور چیٹ کریں۔ یہ OpenAI سے مطابقت رکھنے والی API کے ذریعے ماڈل کو آپ کی دوسری ایپس کو بھی فراہم کرتا ہے۔MLX Harness ڈاؤن لوڈ کریںمفت · Apple Silicon · macOS 14.5 یا نیا
Terminal میں Apple کے MLX کے ساتھ:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-4bitبلڈ: Hugging Face پر mlx-community/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-4bit۔ دوسری پریسیژنز اسی کے ساتھ موجود ہیں۔

مرحلہ وار: Mac پر LLMs ڈاؤن لوڈ کریں اور چلائیں · MLX Harness کیسے استعمال کریں · MLX بمقابلہ Ollama بمقابلہ llama.cpp

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct کے بارے میں

بنانے والا	Qwen (Alibaba)
پیرامیٹرز	کل 30.5B · فعال 3.3B (mixture-of-experts)
کانٹیکسٹ	256K ٹوکن
لائسنس	Apache-2.0
ریلیز	2025-07
ان پٹ	ٹیکسٹ
ویٹس	Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct

سوالات

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct کو کتنی میموری چاہیے؟: 4-bit پر ویٹس کے لیے تقریباً 17.2 GB، اور کانٹیکسٹ کی گنجائش: کل 18.7 GB۔ Mac پر اس کا مطلب ہے 32 GB یا زیادہ یونیفائیڈ میموری، کیونکہ macOS ڈیفالٹ طور پر GPU کو اس کا تقریباً 75% استعمال کرنے دیتا ہے۔
Mac پر Qwen3 Coder 30B A3B Instruct کتنا تیز ہے؟: لکھنے کی رفتار میموری بینڈوڈتھ پر منحصر ہے۔ یہاں اس کے لیے سب سے تیز Mac، 96 GB والا M5 Ultra ہے، فی سیکنڈ تقریباً 154–274 ٹوکن (8-bit)۔ اسے چلانے والا سب سے چھوٹا Mac، 32 GB کے ساتھ، M2 Max پر تقریباً 95–168 تک پہنچتا ہے۔
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct اپنے سائز کی توقع سے زیادہ تیز کیوں چلتا ہے؟: یہ mixture-of-experts ماڈل ہے: یہ میموری میں 30.5B پیرامیٹرز رکھتا ہے لیکن ہر ٹوکن کے لیے صرف 3.3B پڑھتا ہے، اس لیے یہ کہیں چھوٹے ماڈل کی رفتار سے لکھتا ہے۔

ملتے جلتے ماڈلز

تمام ماڈلز · تمام Mac · اپنے Mac کا موازنہ کریں

آپ کے ماڈل کارڈ یا README کے لیے

وہ سب سے چھوٹا Mac دکھاتا ہے جو Qwen3 Coder 30B A3B Instruct کو اچھا چلاتا ہے، اور یہاں لنک کرتا ہے۔

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/qwen3-coder-30b-a3b.svg)](https://mlx.app/run/qwen3-coder-30b-a3b)

یہ کیسے نکالا گیا

میموری: ماڈل کے پیرامیٹرز فی ویٹ 8، 6، 4، 3 یا 2 bits پر، ساتھ MLX کے گروپ اسکیلز (فی ویٹ آدھا bit)، یا اس کا اصل فارمیٹ، اور اوپر سے کانٹیکسٹ کی گنجائش۔ macOS ڈیفالٹ طور پر GPU کو یونیفائیڈ میموری کا تقریباً 75% استعمال کرنے دیتا ہے۔ رفتار: میموری بینڈوڈتھ کو فی ٹوکن پڑھے جانے والے بائٹس سے تقسیم کریں تو ایک گفتگو کی حد ملتی ہے؛ llama.cpp کے Apple Silicon پر پبلک بینچ مارکس میں اصل رنز اس کے تقریباً 45% سے 80% تک پہنچتے ہیں، اور یہی رینج دکھائی گئی ہے۔ یہ اندازے ہیں، پیمائشیں نہیں: اپنا Mac MLX Bench پر ناپیں۔ ماڈل کے اعداد ہر ماڈل کے آفیشل ماڈل کارڈ سے، چپ کے اعداد Apple کی Tech Specs سے۔ 2026-10-19 کو چیک کیا گیا۔ وہی ڈیٹا جو mlx.app/compare پر ہے۔