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Kann NVIDIA GeForce RTX 5090 Qwen3-30B-A3B ausführen?

Diese Seite wurde automatisch von einer KI geschrieben und übersetzt und von Software anhand ihrer Quellen geprüft, ohne menschliche Bearbeitung. Die Spezifikationen stammen aus den angegebenen Quellen; Speicherbedarf und Geschwindigkeiten sind Schätzungen, die mit veröffentlichten Formeln berechnet wurden. Wie wir KI nutzen

Passt Nach der Standard-Ladeprüfung von llama.cpp passt Qwen3-30B-A3B bei Q6_K und einem Kontext von 8.192 Tokens auf NVIDIA GeForce RTX 5090. Eine Karte benötigt dafür 26,5 GiB verfügbaren Speicher, damit das Ergebnis „passt“ lautet.

Bei Q6_K beträgt die längste Kontextlänge, die passt, 36.608 Tokens.

„Passt“ bedeutet: Die standardmäßige --fit-Ladeprüfung von llama.cpp würde alle Layer auf der GPU platzieren. Unsere Schätzung der Puffer von llama.cpp, plus deren Fehlermarge, plus die Reserve von 1 GiB pro Karte bei llama.cpp liegt innerhalb des als verfügbar gezählten Speichers. Es ist keine Zusage, dass der Spitzenspeicherbedarf während der Generierung passt. Wie Ergebnisse bestimmt werden

Werte aktualisiert am 19. Okt. 2026 · Rechner

Laufzeitprofil: llama.cpp, CUDA-Backend (dedizierte NVIDIA-GPU), alle Layer auf der GPU, Flash Attention an, Micro-Batch (-ub) 512, F16-KV-cache, Kontextlänge (-c) wie angezeigt; „Passt“ wird mit den 4 parallelen Sequenzen beurteilt, die llama-server standardmäßig nutzt (-np auto, einheitlicher KV-Cache), „Passt nicht“ mit 1 Sequenz; unbelastete GPU, ohne andere Programme, die ihren Speicher nutzen.

Als verfügbar für „Passt“ gezählter Speicher (C_low): 29,25 GiB pro Karte = 32 GiB nominal − 659 MiB (nominal abzüglich der Gesamtmenge, die llama.cpp in öffentlichen Logs für diese GPU gemeldet hat) − 2.112 MiB (die größte Start- und Laufzeitbelegung in den öffentlichen Logs dieses Profils), abgerundet auf ein Vielfaches von 64 MiB.

Diese Ergebnisse gelten für die Konfiguration aus öffentlichen Logs, in der llama.cpp für diese GPU 32.109 MiB Gesamtspeicher gemeldet hat. Einstellungen, die den nutzbaren Speicher verringern (zum Beispiel ECC, sofern die Karte es unterstützt), sind nicht berücksichtigt.

Speicher für „Passt nicht“ (C_high): der volle Speicher von 32 GiB pro Karte. Laufzeitprofile und ihre Messungen

Benötigter Speicher nach Quantisierung und Kontextlänge

Verfügbarer Speicher, der für „Passt“ nötig ist (X, GiB pro Karte), und das Ergebnis auf NVIDIA GeForce RTX 5090.
Quantisierung4.0968.19232.768
Q8_0 33,2 GiB Grenzwertig33,6 GiB Grenzwertig36,0 GiB Grenzwertig
Q6_K 26,1 GiB Passt26,5 GiB Passt28,9 GiB Passt
Q5_K_M 22,8 GiB Passt23,2 GiB Passt25,6 GiB Passt
Q4_K_M 19,7 GiB Passt20,1 GiB Passt22,5 GiB Passt

Wie schnell kann es generieren?

Bei Q6_K liegt die theoretische Obergrenze bei etwa 536 Tokens pro Sekunde (1.792 GB/s ÷ 3,34 GB Lesevolumen pro Token).

Die Geschwindigkeitsobergrenze ergibt sich aus der Speicherbandbreite geteilt durch die pro erzeugtem Token gelesenen Bytes. Sie ist eine theoretische Obergrenze; öffentliche llama.cpp-Benchmarks erreichen typischerweise etwa die Hälfte bis vier Fünftel davon, kleine Modelle und Mixture-of-Experts-Modelle oft weniger. Öffentliche Benchmarks

Alternativen

Andere GPUs mit 32 GB, auf denen Qwen3-30B-A3B passt

Keine andere GPU mit gleicher Speichergröße passt für dieses Modell.

Größtes Modell derselben Familie, das auf NVIDIA GeForce RTX 5090 passt

Dieselbe Familie: derselbe Herausgeber und derselbe Modellname bis zur Parameterzahl.

Quellen