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Qwen3-Coder 480B-A35B を動かすPCスペック（必要VRAM・メモリ・速度の目安）

Alibaba ・ 公開 2025-07 ・ 480.15Bパラメータ（MoE・アクティブ35B） ・ データ更新 2026-10-02

Qwen3-Coderの最上位MoE（総480B・アクティブ35B）。Apache 2.0。Mac 512GB以上が対象

281GB4bitで動かすのに要るメモリ（会話8,192トークン分込み）
ユニファイドメモリ向けGPU1枚のVRAMでは足りない
512GB実用になるいちばん小さいMac: M5 Ultra（512GB）
262,144最大コンテキスト（学習時）

編集部の見立て

Qwen3-Coderの最上位で、総480Bのうち1トークンで動くのは35B、専門家160のうち8を使うMoEです。配布元はエージェント型のコーディングとブラウザ操作を主眼に置き、Qwen CodeやCLINE向けの関数呼び出し形式を持たせています。思考モードはなく、常に即答型。

Q4_K_Mが270.1GBで、8kの文脈を足すと280.7GB。動くのはM5 Ultra（512GB）だけで推定19tok/s。256GBの実効192GBには届きません。Apache 2.0。個人が買う1台というより、512GBのMac Studioを開発チームで持つ場合の選択肢です。

量子化別の必要メモリ

ファイルサイズは Hugging Face（unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF） に置かれている実際のファイルサイズです。KVキャッシュ（会話の作業メモリ）は8,192トークン・fp16として、モデルの構造（62層）から計算しています。必要メモリの合計には計算用のバッファも含めています。

量子化ファイルKVキャッシュ（8k）必要合計GPUならMacなら
2bit（Q2_K）
品質劣化大。最後の手段		163GB1.9GB170GBGPU単体では不可256GB〜
3bit（Q3_K_M）
メモリ優先		214GB1.9GB222GBGPU単体では不可512GB〜
4bit（IQ4_XS）
Q4_K_Mより一回り小さい		243GB1.9GB252GBGPU単体では不可512GB〜
4bit（Q4_K_M）
標準。迷ったらこれ		270GB1.9GB281GBGPU単体では不可512GB〜
5bit（Q5_K_M）
品質重視		317GB1.9GB329GBGPU単体では不可512GB〜
6bit（Q6_K）
ほぼ無劣化		367GB1.9GB380GBGPU単体では不可512GB〜
8bit（Q8_0）
無劣化に近い		475GB1.9GB492GBGPU単体では不可不可
16bit（BF16）
元精度		894GB1.9GB924GBGPU単体では不可不可

モデルの構造と、必要メモリの増え方

Qwen3-Coder 480B-A35BはAlibabaが2025年7月に公開した480.15Bのモデルです。GGUFのヘッダには62層と書かれており、総パラメータ480.15Bのうち、1トークンの生成で実際に読むのは約35Bです（MoE）。メモリには全部を載せる必要がある一方、毎回読み出す量はアクティブパラメータのぶんで済むため、同じサイズのdense型より速く動きます。

全62層が全域注意で、KVヘッド8・head次元128。KVキャッシュはトークン数に正比例して増えます。1トークンあたりのKVキャッシュは約248KB（fp16）で、コンテキスト長にそのまま比例します。実際の値は、8,192トークンで1.9GB、128Kトークンまで伸ばすと31GBです。

ライセンス表記: apache-2.0（層数と窓の大きさはGGUFヘッダから取得）

このモデルを実際に使うなら

同じ系統のQwen3-Coder-Next 80B-A3Bと必要量が約6倍違います。Nextは47.2GBでM5 Max（64GB）が推定155.6tok/s、RTX 6000 Adaなら209.4tok/s。手元で回すコーディングエージェントとしてはNextが先で、480Bは容量に余裕がある人が試す位置づけです。

62層が全部全域注意なのでKVは軽くなく、1トークンあたり248KB。32kで7.75GB、学習上限の256kで62GBになり、512GB機なら280.7GBと合わせても実効384GBに収まります。配布元の推奨は温度0.7、top_p 0.8、top_k 20、繰り返し抑制1.05で、出力上限は65,536トークン。メモリ不足が出たら文脈を32,768に落とすようにとも書かれています。

このモデルの系統

GGUFヘッダに書かれたアーキテクチャはqwen3moeで、当サイト収録の204モデル中6本が同じ系統です。Qwen3のMoE系。アクティブパラメータが小さく、メモリさえ足りれば速く動きます。

配布元はunsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF、元になったモデルはQwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instructです。

得意分野はコードを書く作業です。

同じAlibabaのモデルでは、サイズの近いものにQwen3.5 397B-A17B（396.35B）、Qwen3 235B-A22B（235.09B）、Qwen3.8-Flash-Next（176.94B）があります。

コンテキスト長を伸ばすと必要メモリはどう増えるか

長い文書を渡す、会話を続ける、コードベース全体を読ませる。こうした使い方ではコンテキスト長を伸ばしますが、その分KVキャッシュがメモリを食います。4bit（Q4_K_M）（270GB）を前提に、コンテキスト長ごとの必要メモリを計算しました。全層が全域注意なので、コンテキスト長に比例してKVが増えます。

コンテキストKVキャッシュ必要合計必要なGPU必要なMac
4,0961.0GB280GBGPU単体では不可512GB〜
8,192既定1.9GB281GBGPU単体では不可512GB〜
16,3843.9GB283GBGPU単体では不可512GB〜
32,7687.8GB286GBGPU単体では不可512GB〜
65,53616GB294GBGPU単体では不可512GB〜
131,07231GB310GBGPU単体では不可512GB〜

KVキャッシュをq8_0に量子化すると、32,768トークンでのKVは約7.8GBから約3.9GBに減ります（品質はわずかに落ちます）。

同じサイズ帯の他のモデル

モデル開発元4bitで必要一言
Llama 4 Maverick 17B-128EMeta235GBLlama 4 Scoutの上位（総400B・アクティブ17B）。Mac 512GB以上が対象
Qwen3.5 397B-A17BAlibaba235GBQwen3.5の最上位MoE（総397B・アクティブ17B）。Mac 256GB以上が対象
GLM-4.5 355B-A32BZ.ai211GBGLM-4.5-Airの上位（総355B・アクティブ32B）。MIT。Mac 256GB以上が対象
GLM-5.3-FlashZ.ai151GB総321BのMoE。メモリ192GB以上のMac Studio級が対象
MiMo-V2.6-Flash-RLXiaomi161GBXiaomiの総309B・活性15BのMoE。画像・動画・音声も扱う。MIT。MXFP4で約156GB、Mac 256GBから
ERNIE 4.5 300B-A47BBaidu175GBBaiduの300BのMoE（アクティブ47B）。Apache 2.0。Mac 256GB以上が対象

4bit（Q4_K_M）が動く機種と推定速度

4bit（Q4_K_M）なら0機種で20 tok/s以上、2機種で8〜20 tok/s（テキスト生成の推定・計算方法）。

快適 20 tok/s以上（0機種）

  • なし

実用 8〜20 tok/s（2機種）

遅い 動くが遅い（0機種）

  • なし

メモリに一部を逃がせば動く（0機種・CPUオフロード、PCのメモリ32GB想定）

  • なし
動かない機種（140）を見る

今のPCのまま、Qwen3-Coder 480B-A35Bを動かすために足すもの

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Qwen3-Coder 480B-A35Bは4bit（IQ4_XS）で243GB、8bitのQ8_0なら475GB。精度違いを3種類そろえるだけで約726GB使います。何本か試すうちに、まず内蔵SSDが先に埋まります。Macは内蔵を増設できないので外付けが前提です。

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Qwen3-Coder 480B-A35BはMoEで、1トークンごとに動くのは35B分だけです。だからGPUに全部載せなくても、システムメモリ側に置いて実用速度が出ます。必要なのは281GBぶんの空きで、この型はVRAMを足すより先にメモリを増やすほうが効きます。

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よくある質問

Qwen3-Coder 480B-A35Bを動かすのに必要なVRAMは？

4bit量子化（4bit（Q4_K_M））でファイル270GB、8,192トークンのKVキャッシュを含めて約281GBが必要です。GPU単体のVRAMには載らず、Macのユニファイドメモリか複数GPUが必要です。

Qwen3-Coder 480B-A35BはMacで動く？

動きます。ユニファイドメモリ512GB以上のApple Silicon（例: Apple M5 Ultra（512GB））なら、4bit量子化で実用的な速さが出ます。

このクラスの選び方: ローカルLLM（70B〜120B MoE）に必要なPC / MacかWindowsか

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