Läuft Qwen3-8B auf GeForce RTX 4070 12GB (desktop, GDDR6X)?
Bedingte Speicherbeurteilung für eine Konfiguration. Kontext, Quantisierung oder Engine können die Aussage ändern.
8B Q4 on 12GB with room for context.
Konfiguration auf dieser Seite: gguf-q4_k_m, 8.192 gecachte Tokens, 1 Sequenz, Engine llama.cpp.
Status: Passt voraussichtlich. Software: Dokumentiert unterstützt.
Gewichte 4,68 GiB · rohes KV 1,13 GiB · gesamt 5,93 GiB–6,48 GiB.
Verfügbares Budget 11,00 GiB nach der Standardreserve.
Diese Seite ist eine Schätzung, solange keine passende Laufzeitmessung vorliegt.
- 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: Qwen3-8B-Q4_K_M.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 32 Query-Köpfe.
Schätzung
Passt voraussichtlich
Unter den aktuellen Annahmen liegt die obere Schätzung unter 90 % des Budgets.
Geschätzter Speicherbereich: 5,93 GiB – 6,48 GiB
Die Gewichte stammen aus den gewählten Dateimetadaten. Laufzeitanteile bleiben geschätzt.
Verfügbares Budget: 11,00 GiB · Rest nach der Schätzung: 4,52 GiB – 5,07 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: Qwen3-8B-Q4_K_M.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 32 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.