Läuft Qwen2.5-14B-Instruct auf GeForce RTX 4060 Ti 16GB (desktop)?

Bedingte Speicherbeurteilung für eine Konfiguration. Kontext, Quantisierung oder Engine können die Aussage ändern.

14B Q4 on the 16GB 4060 Ti SKU.

Konfiguration auf dieser Seite: gguf-q4_k_m, 8.192 gecachte Tokens, 1 Sequenz, Engine llama.cpp.

Status: Passt voraussichtlich. Software: Dokumentiert unterstützt.

Gewichte 8,37 GiB · rohes KV 1,50 GiB · gesamt 10,00 GiB–10,64 GiB.

Verfügbares Budget 15,00 GiB nach der Standardreserve.

Diese Seite ist eine Schätzung, solange keine passende Laufzeitmessung vorliegt.

Ein konkretes Modell und ein Gerät bedingt beurteilen.

Erweiterte Einstellungen

GiB (2^30 Byte)

Modellstruktur selbst eintragen

Die Datei wird nur im Browser gelesen und nicht hochgeladen.

Nur huggingface.co, nur config.json, kein Token. Private Repos werden abgelehnt.

Schätzung

Passt voraussichtlich

Unter den aktuellen Annahmen liegt die obere Schätzung unter 90 % des Budgets.

Geschätzter Speicherbereich: 10,00 GiB10,64 GiB

Die Gewichte stammen aus den gewählten Dateimetadaten. Laufzeitanteile bleiben geschätzt.

Gewichte8,37 GiB
KV-Cache (Rohdaten)1,50 GiB
KV-Zusatz (Quantisierungsmetadaten u. a.)0,00 GiB
Aktivierungen / Arbeitsbereich0,06 GiB
Reserve der Laufzeit0,06 GiB
Sicherheitsmarge0,00 GiB

Verfügbares Budget: 15,00 GiB · Rest nach der Schätzung: 4,36 GiB5,00 GiB

Softwareunterstützung

Dokumentiert unterstützt. Genug Speicher bedeutet nicht, dass Engine, Quantisierung und Betriebssystem zusammenlaufen. Unterstützung bedeutet nicht, dass es schnell ist.

Annahmen, die das Ergebnis beeinflussen

  • Die vollständige Residenzschätzung nutzt die Gesamtparameter, inklusive inaktiver MoE-Experten.
  • Gewichtbytes kommen nur von den gewählten Dateien, nicht von allen Quantisierungen im Repository.
  • Die Downloadgröße ist nicht der GPU-Spitzenspeicher. Layout, Allocator und KV kommen extra.
  • Berücksichtigte Dateien: qwen2.5-14b-instruct-q4_k_m-00001-of-00003.gguf, qwen2.5-14b-instruct-q4_k_m-00002-of-00003.gguf, qwen2.5-14b-instruct-q4_k_m-00003-of-00003.gguf.
  • Das Kontextbudget ist die Zahl gecachter Tokens je Sequenz (Prompt plus reservierte Generierung).
  • Gleichzeitige Sequenzen teilen eine Modellkopie; Gewichte werden nicht mit der Sequenzzahl multipliziert.
  • Der KV-Datentyp ist unabhängig von der Gewichtquantisierung, außer Sie ändern ihn.
  • Es werden 8 KV-Köpfe verwendet, nicht 40 Query-Köpfe.
  • Prefill-Spitze und stabiles Decoding sind nicht gleich. Das hohe Szenario liegt näher am Prefill.
  • Die Engine-Reserve ist nicht der tatsächliche Verbrauch von Gewichten und KV.
  • llama.cpp-Puffer wachsen mit Kontext und Batch. Das sind anpassbare Szenarien, keine Messungen — außer eine passende Kalibrierung liegt vor.
  • Host-RAM fließt nicht automatisch in dedizierten GPU-Speicher.

Rechenweg