Lokale LLMs für RX 7900 XTX (24 GB GDDR6): Was passt?
Die RX 7900 XTX hat 24 GB GDDR6. Nach 2 GiB Reserve für Betriebssystem und Anzeige sind etwa 22 GiB für ein Modell nutzbar. Bei 8K Kontext ist das größte Modell aus unserer Liste, das passt, Qwen3-30B-A3B mit Q4_K_M (etwa 18,9 GiB). Qwen2.5-32B-Instruct mit Q4_K_M wird knapp (etwa 20,6 GiB–21,5 GiB).
Das sind Schätzungen aus der config des Modells und den Dateigrößen, keine Messungen. So rechnen wir
Welche Modelle bei 8K passen
Jedes Modell nutzt die genaueste Datei, die passt, ein Chat gleichzeitig.
Passt (51)
| Modell | Quantisierung | Summe |
|---|---|---|
| Qwen3.8-27B | GGUF Q4_K_M (mradermacher) | 16,4 GiB–19,7 GiB |
| DeepSeek-V2-Lite-Chat | GGUF Q8_0 (mradermacher) | 15,9 GiB–19,2 GiB |
| Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct | GGUF Q4_K_M (Qwen) | 18,2 GiB–18,9 GiB |
| Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | GGUF Q4_K_M (Unsloth) | 18,2 GiB–18,9 GiB |
| Qwen3-30B-A3B | GGUF Q4_K_M | 18,2 GiB–18,9 GiB |
| Gemma 3 27B IT | GGUF Q4_0 (Google QAT) | 17,2 GiB–18,0 GiB |
| Mistral-Small-24B-Instruct-2501 | GGUF Q5_K_M (bartowski) | 17,0 GiB–17,8 GiB |
| Qwen2.5-14B-Instruct | GGUF Q8_0 | 16,2 GiB–17,0 GiB |
| Qwen2.5-Coder-14B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 16,2 GiB–17,0 GiB |
| OpenMath-Nemotron-14B | GGUF Q8_0 (mradermacher) | 16,2 GiB–17,0 GiB |
| Phi-4-reasoning | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 16,2 GiB–17,0 GiB |
| phi-4 | GGUF Q8_0 (Microsoft) | 16,2 GiB–17,0 GiB |
| Llama 3.1 8B Instruct | Official BF16 safetensors | 16,1 GiB–16,8 GiB |
| Qwen3-14B | GGUF Q8_0 (Qwen) | 16,0 GiB–16,8 GiB |
| Mistral-Nemo-Instruct-2407 | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 13,5 GiB–14,2 GiB |
| gpt-oss-20b | MXFP4 safetensors | 13,1 GiB–13,8 GiB |
| GLM-4-9B-0414 | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 9,8 GiB–10,3 GiB |
| granite-3.3-8b-instruct | GGUF Q8_0 (IBM) | 9,5 GiB–10,1 GiB |
| Qwen3-VL-8B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 9,4 GiB–10,0 GiB |
| Qwen3-8B-Base | GGUF Q8_0 (mradermacher) | 9,4 GiB–10,0 GiB |
| Qwen3-8B | GGUF Q8_0 | 9,4 GiB–10,0 GiB |
| Qwen2.5-Math-7B-Instruct | GGUF Q8_0 (bartowski) | 8,1 GiB–10,0 GiB |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 9,1 GiB–9,7 GiB |
| Gemma 3 12B IT | GGUF Q4_0 (Google QAT) | 8,5 GiB–9,0 GiB |
| Mistral-7B-Instruct-v0.3 | GGUF Q8_0 (bartowski) | 8,3 GiB–8,9 GiB |
| Qwen2.5-Coder-7B | GGUF Q8_0 (mradermacher) | 8,1 GiB–8,7 GiB |
| Qwen2.5-Coder-7B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 8,1 GiB–8,7 GiB |
| Qwen2.5-7B-Instruct | GGUF Q8_0 | 8,1 GiB–8,7 GiB |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 8,1 GiB–8,7 GiB |
| OpenMath-Nemotron-7B | GGUF Q8_0 (mradermacher) | 8,1 GiB–8,7 GiB |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 8,1 GiB–8,7 GiB |
| Qwen2-7B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 8,1 GiB–8,7 GiB |
| Phi-3.5-mini-instruct | GGUF Q8_0 (bartowski) | 6,9 GiB–7,6 GiB |
| Llama 3.2 3B Instruct | Official BF16 safetensors | 7,0 GiB–7,5 GiB |
| Qwen3-VL-4B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 5,2 GiB–5,8 GiB |
| Qwen3-4B-Instruct-2507 | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 5,2 GiB–5,8 GiB |
| Qwen3-4B | GGUF Q8_0 | 5,2 GiB–5,8 GiB |
| Phi-4-mini-instruct | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 4,9 GiB–5,5 GiB |
| Qwen2.5-Coder-3B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 3,8 GiB–4,2 GiB |
| Qwen2.5-3B-Instruct | GGUF Q8_0 | 3,8 GiB–4,2 GiB |
| Qwen2.5-VL-3B-Instruct | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 3,5 GiB–3,9 GiB |
| SmolLM2-1.7B-Instruct | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 3,3 GiB–3,8 GiB |
| Gemma 3 4B IT | GGUF Q4_0 (Google QAT) | 3,3 GiB–3,8 GiB |
| Qwen3-1.7B-Base | GGUF Q8_0 (mradermacher) | 2,7 GiB–3,2 GiB |
| Qwen3-1.7B | GGUF Q8_0 | 2,7 GiB–3,2 GiB |
| Llama 3.2 1B Instruct | Official BF16 safetensors | 2,7 GiB–3,1 GiB |
| Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 2,1 GiB–2,5 GiB |
| Qwen2.5-1.5B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 2,1 GiB–2,5 GiB |
| Qwen3-0.6B | GGUF Q8_0 (Qwen) | 1,6 GiB–2,0 GiB |
| Gemma 3 1B IT | GGUF Q4_0 (Google QAT) | 1,1 GiB–1,5 GiB |
| Qwen2.5-0.5B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 0,8 GiB–1,2 GiB |
Knapp (7)
| Modell | Quantisierung | Summe |
|---|---|---|
| Qwen2.5-32B-Instruct | GGUF Q4_K_M | 20,6 GiB–21,5 GiB |
| Qwen2.5-Coder-32B-Instruct | GGUF Q4_K_M (Qwen) | 20,6 GiB–21,5 GiB |
| QwQ-32B | GGUF Q4_K_M (Qwen) | 20,6 GiB–21,5 GiB |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | GGUF Q4_K_M (Unsloth) | 20,6 GiB–21,5 GiB |
| Qwen2.5-VL-32B-Instruct | GGUF Q4_K_M (Unsloth) | 20,6 GiB–21,5 GiB |
| OpenMath-Nemotron-32B | GGUF Q4_K_M (mradermacher) | 20,6 GiB–21,5 GiB |
| Qwen3-32B | GGUF Q4_K_M | 20,5 GiB–21,4 GiB |
Passt nicht (28)
- Drama 3 · Unofficial int4 W4A16 · 27 GiB
- Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 · Q4_K_M · 28,6 GiB
- Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF · Q4_K_M · 43,6 GiB
- Qwen2.5-72B-Instruct · Q4_K_M · 45 GiB
- Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct · Q4_K_M · 47,3 GiB
- gpt-oss-120b · MXFP4 · 62,8 GiB
- GLM-4.5-Air · Q4_K_M · 71,4 GiB
- Qwen3.8-Flash-Next · Q4_K_M · 131,5 GiB
- MiniMax-M2 · Q4_K_M · 134 GiB
- Qwen3-235B-A22B · Q4_K_M · 137,1 GiB
- Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 · Q4_K_M · 137,1 GiB
- Llama 3.3 70B Instruct · BF16 · 137,2 GiB
- DeepSeek-V4-Flash-0731 · FP8 · 183,7 GiB
- GLM-4.6 · Q4_K_M · 208,4 GiB
- GLM-4.5 · Q4_K_M · 209,2 GiB
- MiniMax-M3 · Q4_K_M · 249,7 GiB
- GLM-5.3-Flash · Q8_0 · 373,6 GiB
- DeepSeek-V3 · Q4_K_M · 443,1 GiB
- DeepSeek-R1 · Q4_K_M · 443,1 GiB
- DeepSeek-V3-0324 · Q4_K_M · 443,1 GiB
- DeepSeek-R1-0528 · Q4_K_M · 443,7 GiB
- DeepSeek-V3.1 · Q4_K_M · 444,2 GiB
- Muse Spark Open · NVFP4 · 508,9 GiB
- DeepSeek-V4.1-Flash · FP8 · 558,8 GiB
- Ling-3.1-flash · FP8 · 628,3 GiB
- Kimi-K2-Instruct · Q4_K_M · 679,5 GiB
- Kimi-K2-Thinking · Q4_K_M · 680 GiB
- GLM-5.3 · Q8_0 · 877 GiB
Einzelne Kombinationen
Speicher
- AMDAMD Radeon RX 7900 XTX 24GB
- SpeicherartDiskreter VRAM
- Vermarktet24 GB GDDR6
- Brutto24,00 GiB (25.769.803.776 bytes)
- Standardreserve2,00 GiB (2.147.483.648 bytes)
- Nettobudget22,00 GiB (23.622.320.128 bytes)
Die Reserve ist eine einstellbare Annahme. Auf einem Rechner ohne Bildschirm kannst du sie im Rechner senken.
Zwei dieser Karten ergeben keine größere Karte. Jede Kopie eines Modells muss auf eine Karte passen, außer die Engine teilt es per Tensor-Parallelismus auf.
Verwandte Seiten
Quellen
- AMD Radeon RX 7900 XTX — Max Memory Size 24 GB GDDR6
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