RTX 4090 能跑 DeepSeek-V2-Lite-Chat 吗？
不能 DeepSeek-V2-Lite-Chat 用 BF16、4,096 token 上下文需要 30.00 GiB–36.68 GiB。RTX 4090 大约有 22 GiB 可用。
4 个文件，合计 31.4 GB。
显存公式只覆盖了这个架构的一部分，本页数字请当作粗略值。
这些数字是根据模型 config 和文件大小算出的估算，不是实测。 计算方法
怎么调整
- 改用 GGUF Q8_0 (mradermacher)：同样上下文约 19 GiB（放得下）。
这张卡上的其他文件
| 量化 | 文件大小 | 引擎 | 合计 | 适配 |
|---|---|---|---|---|
| BF16 safetensors 当前配置 | 31.4 GB | vllm | 30.0 GiB–36.7 GiB | 放不下 |
| GGUF Q8_0 (mradermacher) | 16.7 GB | llama.cpp | 15.8 GiB–19.0 GiB | 放得下 |
| GGUF Q6_K (mradermacher) | 14.1 GB | llama.cpp | 13.3 GiB–16.1 GiB | 放得下 |
| GGUF Q5_K_M (mradermacher) | 11.9 GB | llama.cpp | 11.3 GiB–13.7 GiB | 余量充足 |
| GGUF Q4_K_M (mradermacher) | 10.4 GB | llama.cpp | 9.9 GiB–12.1 GiB | 余量充足 |
同样的上下文（4,096 token），一次一个对话，每个文件用它常用的引擎。
固定配置
- 模型DeepSeek-V2-Lite-Chat
- 硬件GeForce RTX 4090 24GB (desktop)
- 量化BF16 safetensors
- 上下文长度（缓存 token 数）4,096
- 运行引擎
vllm - 同时运行的序列数1
- KV Cache 精度fp16
技术标识与分享数据
- 模型
deepseek-v2-lite-chat - 硬件
nvidia-geforce-rtx-4090-24gb-desktop - 量化
bf16 - 这套配置的分享代码
v2.eyJzY2hlbWFWZXJzaW9uIjoyLCJjYWxjdWxhdG9yVmVyc2lvbiI6IjAuMy4wIiwiZGF0YXNldFZlcnNpb24iOiIyMDI2LTEwLTAyLjEiLCJjb25maWciOnsibW9kZWxJZCI6ImRlZXBzZWVrLXYyLWxpdGUtY2hhdCIsImhhcmR3YXJlSWQiOiJudmlkaWEtZ2Vmb3JjZS1ydHgtNDA5MC0yNGdiLWRlc2t0b3AiLCJkZXZpY2VDb3VudCI6MSwicXVhbnRpemF0aW9uSWQiOiJiZjE2IiwiY29udGV4dFRva2VucyI6NDA5NiwiY29uY3VycmVudFNlcXVlbmNlcyI6MSwiZW5naW5lIjoidmxsbSIsImt2VHlwZSI6ImZwMTYifX0
这个数字怎么算出来的
合计 = 权重文件 + KV 缓存 + 运行时缓冲区。范围覆盖所示引擎的低到高运行时开销。
- 权重（文件）
- 29.26 GiB (31,412,968,448 bytes)
- KV 缓存
- 0.12 GiB (127,401,984 bytes)
- 运行时缓冲区
- 0.63 GiB–7.31 GiB
- 合计
- 30.00 GiB–36.68 GiB
- 可用内存
- 22.00 GiB
- 系统 / 显示保留
- 2.00 GiB
- 剩余
- -14.68 GiB–-8.00 GiB
最高估算 36.68 GiB，可用 22.00 GiB
内存够用，不代表指定引擎、量化格式和操作系统一定能跑。软件兼容也不代表性能足够好。
- 上下文在原生窗口 163840 token 以内。
- 完整驻留权重估算使用总参数量，MoE 里没激活的专家也算在内。
- 该 MoE 记录总参数 15706484224、激活参数 2400000000。激活参数的计算量不会当成权重驻留内存。
- 权重只算选中的文件，不会把仓库里所有量化版本加在一起。
- 下载文件大小不等于峰值显存。运行时布局、分配器对齐和 KV 缓存都要另算。
- 计入的文件：model-00001-of-000004.safetensors, model-00002-of-000004.safetensors, model-00003-of-000004.safetensors, model-00004-of-000004.safetensors。
- 上下文长度指每条序列缓存的 token 数（输入加上预留的输出）。
- 多条并发序列共用一份权重，权重不会按序列数翻倍。
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数据来源
计算器
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选一个模型，看看它需要多少显存。
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