Minha GPU roda este modelo?
Esta página foi escrita e traduzida automaticamente por IA e verificada por software em relação às suas fontes, sem edição humana. As especificações vêm das fontes listadas; os requisitos de memória e as velocidades são estimativas calculadas com fórmulas publicadas. Como usamos IA
Um banco de dados de quais modelos de linguagem de pesos abertos cabem na memória de quais GPUs — em qual quantização GGUF, com quanto contexto e com que velocidade, no máximo. As especificações só são exibidas quando duas fontes abertas independentes concordam, e cada estimativa mostra sua fórmula.
Verificação rápida
Escolha uma GPU e um modelo para ver o resultado. A calculadora também lida com várias placas idênticas, outros comprimentos de contexto e tipos de KV cache.
Cabe BF16, contexto de 8.192 tokens
Memória disponível necessária por placa para “Cabe” (X): 3,41 GiB
GPUs populares
- NVIDIA H100 PCIe
- AMD Radeon AI PRO R9700
- NVIDIA GeForce RTX 5090
- NVIDIA Tesla V100 32GB
- AMD Radeon RX 7900 XTX
- NVIDIA GeForce RTX 3090
- NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti
- NVIDIA Tesla P40
- AMD Radeon RX 7900 XT
- AMD Radeon RX 7800 XT
- NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB
- NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER
- NVIDIA GeForce RTX 4080
- NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 16GB
- NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti
- NVIDIA GeForce RTX 5080
- NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti
- NVIDIA GeForce RTX 4070
- NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti
- NVIDIA GeForce RTX 5070
- NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti
- NVIDIA GeForce RTX 3080 10GB
- NVIDIA GeForce RTX 3050 8GB
- NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti
Modelos populares
- Qwen3-0.6B
- Qwen3-4B
- gemma-4-26B-A4B-it
- Qwen3-8B
- gemma-4-31B-it
- Qwen3-14B
- Qwen3.5-4B
- Qwen3.5-9B
- Qwen3.8-27B
- Qwen2.5-7B-Instruct
- GLM-5.3-Flash
- Qwen3-VL-8B-Instruct
- gpt-oss-20b
- Llama-3.1-8B-Instruct
- DeepSeek-V3.2
- Llama-3.2-1B-Instruct
- Qwen2.5-VL-7B-Instruct
- Qwen2.5-3B-Instruct
- gemma-4-E4B-it
- Qwen3-1.7B
- Qwen3.6-35B-A3B
- Qwen3-VL-4B-Instruct
- gpt-oss-120b
- Qwen3.5-0.8B