RTX 4090 能跑 Qwen2.5-72B-Instruct 吗？
不能 Qwen2.5-72B-Instruct 用 Q4_K_M、4,096 token 上下文需要 42.36 GiB–43.58 GiB。RTX 4090 大约有 22 GiB 可用。
12 个文件，合计 44.0 GB。
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
- 这个模型没有哪个发布文件能在这个上下文下放进这台设备。需要内存更大的卡，或换个更小的模型。
这张卡上的其他文件
| 量化 | 文件大小 | 引擎 | 合计 | 适配 |
|---|---|---|---|---|
| BF16 safetensors | 145.4 GB | vllm | 137.3 GiB–139.2 GiB | 放不下 |
| GGUF Q8_0 (Qwen) | 77.5 GB | llama.cpp | 73.6 GiB–75.4 GiB | 放不下 |
| GGUF Q6_K (Qwen) | 59.9 GB | llama.cpp | 57.1 GiB–58.6 GiB | 放不下 |
| GGUF Q5_K_M (Qwen) | 51.7 GB | llama.cpp | 49.5 GiB–50.9 GiB | 放不下 |
| GGUF Q4_K_M 当前配置 | 44.0 GB | llama.cpp | 42.4 GiB–43.6 GiB | 放不下 |
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Qwen2.5-72B-Instruct
- 硬件GeForce RTX 4090 24GB (desktop)
- 量化GGUF Q4_K_M
- 上下文长度（缓存 token 数）4,096
- 运行引擎
llama.cpp - 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
qwen2.5-72b-instruct - 硬件
nvidia-geforce-rtx-4090-24gb-desktop - 量化
gguf-q4_k_m - 这套配置的分享代码
v2.eyJzY2hlbWFWZXJzaW9uIjoyLCJjYWxjdWxhdG9yVmVyc2lvbiI6IjAuMy4wIiwiZGF0YXNldFZlcnNpb24iOiIyMDI2LTEwLTAyLjEiLCJjb25maWciOnsibW9kZWxJZCI6InF3ZW4yLjUtNzJiLWluc3RydWN0IiwiaGFyZHdhcmVJZCI6Im52aWRpYS1nZWZvcmNlLXJ0eC00MDkwLTI0Z2ItZGVza3RvcCIsImRldmljZUNvdW50IjoxLCJxdWFudGl6YXRpb25JZCI6ImdndWYtcTRfa19tIiwiY29udGV4dFRva2VucyI6NDA5NiwiY29uY3VycmVudFNlcXVlbmNlcyI6MSwiZW5naW5lIjoibGxhbWEuY3BwIiwia3ZUeXBlIjoiZnAxNiJ9fQ
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）
- 40.99 GiB (44,010,465,472 bytes)
- KV 缓存
- 1.25 GiB (1,342,177,280 bytes)
- 运行时缓冲区
- 0.13 GiB–1.34 GiB
- 合计
- 42.36 GiB–43.58 GiB
- 可用内存
- 22.00 GiB
- 系统 / 显示保留
- 2.00 GiB
- 剩余
- -21.58 GiB–-20.36 GiB
最高估算 43.58 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 32768 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。
- 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。
- 权重字节来自 12 个已发布的 safetensors 分片，合计 44010465472 字节。
- 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。
- KV 缓存精度和权重量化是两回事，除非你手动改。
相关页面
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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