A NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti consegue executar Qwen2.5-7B-Instruct?

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

Cabe Pela verificação de carregamento padrão do llama.cpp, Qwen2.5-7B-Instruct cabe na NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti em Q6_K com um contexto de 8.192 tokens. Uma placa precisa de 7,5 GiB disponíveis para “Cabe”.

Em Q6_K, o maior contexto que cabe é de 32.256 tokens.

“Cabe” significa que a verificação de carregamento padrão --fit do llama.cpp colocaria todas as camadas na GPU: nossa estimativa dos buffers do llama.cpp, mais a margem de erro, mais a reserva de 1 GiB por placa do llama.cpp, está dentro da memória contada como disponível. Isso não garante que a memória de pico durante a geração caiba. Como os resultados são definidos

Valores atualizados em 19 de out. de 2026 · Calculadora

Perfil de execução: llama.cpp, back end CUDA (GPU dedicada NVIDIA), todas as camadas na GPU, Flash Attention ativada, micro-batch (-ub) 512, KV cache em F16, contexto (-c) conforme indicado; “Cabe” é avaliado com as 4 sequências paralelas padrão do llama-server (-np auto, KV cache unificado) e “Não cabe” com 1 sequência; GPU ociosa, sem outros programas usando sua memória.

Memória considerada disponível para “Cabe” (C_low): 8,88 GiB por placa = 12 GiB nominais − 1.054 MiB (a maior diferença entre o nominal e o total informado medida em GPUs de consumo e de estações de trabalho neste perfil, usada porque nenhum log público informa o total desta GPU) − 2.112 MiB (o maior uso de inicialização e de execução visto nos logs públicos deste perfil), arredondado para baixo para um múltiplo de 64 MiB.

Estes resultados presumem a configuração padrão da placa. Configurações que reduzem a memória utilizável (por exemplo, ECC, quando a placa oferece suporte) não estão incluídas.

Memória usada para “Não cabe” (C_high): os 12 GiB completos por placa. Perfis de execução e suas medições

Memória necessária por quantização e contexto

Memória disponível necessária para “Cabe” (X, GiB por placa) e o resultado na NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti.
Quantização	4.096	8.192	32.768
Q8_0	8,9 GiB No limite	9,1 GiB No limite	10,6 GiB No limite
Q6_K	7,2 GiB Cabe	7,5 GiB Cabe	8,9 GiB No limite
Q5_K_M	6,5 GiB Cabe	6,7 GiB Cabe	8,2 GiB Cabe
Q4_K_M	5,8 GiB Cabe	6,1 GiB Cabe	7,5 GiB Cabe
Q4_0	5,6 GiB Cabe	5,8 GiB Cabe	7,3 GiB Cabe
Q3_K_M	5,0 GiB Cabe	5,3 GiB Cabe	6,7 GiB Cabe
Q2_K	4,3 GiB Cabe	4,6 GiB Cabe	6,0 GiB Cabe

Qual a velocidade de geração?

Em Q6_K, o limite teórico é de cerca de 145 tokens por segundo (912 GB/s ÷ 6,27 GB lidos por token).

O teto de velocidade é a largura de banda da memória dividida pelos bytes lidos por token gerado. É um limite superior teórico; os benchmarks públicos do llama.cpp normalmente atingem cerca de metade a quatro quintos desse valor, e modelos pequenos e modelos MoE (mistura de especialistas) costumam atingir menos. Benchmarks públicos

Alternativas

Outras GPUs de 12 GB em que Qwen2.5-7B-Instruct cabe

Maior modelo da mesma família que cabe na NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti

Qwen2.5-14B-Instruct 14,8B · Q2_K

Mesma família: mesmo publicador e mesmo nome de modelo até a contagem de parâmetros.

Fontes

Página do modelo, com todas as quantizações e seus arquivos: Qwen2.5-7B-Instruct
Página da GPU, com cada especificação e suas fontes: NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti
Arquivos do modelo no Hugging Face (revisões fixadas): Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct@a09a354, Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF@bb5d59e
Tamanho da memória de NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti segundo: Wikipedia: GeForce RTX 30 series (CC BY-SA 4.0), GetDeploying GPU Models (CC BY 4.0)
Metodologia