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FrogNano-4B-2609:需要多少显存?

本页面由 AI 自动撰写和翻译,并由软件对照来源进行检查,没有人工编辑。规格来自所列来源;显存需求和速度是按已公布的公式计算出的估算值。 我们如何使用 AI

FrogNano-4B-2609 有 4.2B 个参数。在 Q4_K_M 量化、8,192 token 上下文下,单张显卡需要 4.7 GiB 可用显存,结果才会是“能装下”。

数值更新于 2026年10月19日

关键信息

原始仓库
microsoft/FrogNano-4B-2609@b90468c
发布方
microsoft
许可证
mit
参数量(GGUF 张量表:llama.cpp 加载的张量;不含多 token 预测层)
4.2B
原始仓库报告的参数量(可能包含视觉编码器或额外的层)
4.7B
层数
32
注意力结构
8 个全注意力层;24 个循环/线性注意力层(固定大小的状态)
每个 token 的 KV 缓存(F16,所有注意力层)
32.0 KiB
支持的最长上下文
262,144

未计入:1 个多 token 预测(MTP / NextN)层,llama.cpp 默认不加载该层(121M 个参数)。

GGUF 文件与所需显存

所有量化均来自同一个 GGUF 仓库的同一个固定版本: bartowski/FrogNano-4B-2609-GGUF@dfbb801

文件大小为 Hugging Face 上的实际文件大小。其余各列给出 X,即单张 GPU 要让结果为“能装下”所需的可用显存(最大缓冲区估算 ÷ 0.95 + 1 GiB),测试条件为 llama.cpp、Flash Attention、F16 KV 缓存、4 个并行序列、微批次大小为 512。这些数值与具体某一款 GPU 无关。
量化文件大小4,096 上下文下的 X8,192 上下文下的 X32,768 上下文下的 X131,072 上下文下的 X
BF16 8.07 GiB 10.1 GiB10.2 GiB11.1 GiB14.4 GiB
Q8_0 4.30 GiB 6.2 GiB6.4 GiB7.2 GiB10.6 GiB
Q6_K 3.50 GiB 5.5 GiB5.6 GiB6.4 GiB9.8 GiB
Q5_K_M 3.13 GiB 5.1 GiB5.2 GiB6.0 GiB9.4 GiB
Q4_K_M 2.61 GiB 4.5 GiB4.7 GiB5.5 GiB8.8 GiB
Q4_0 2.53 GiB 4.4 GiB4.6 GiB5.4 GiB8.8 GiB
IQ4_XS 2.33 GiB 4.2 GiB4.4 GiB5.2 GiB8.6 GiB
Q3_K_M 1.99 GiB 3.9 GiB4.0 GiB4.8 GiB8.2 GiB
IQ3_XXS 1.84 GiB 3.7 GiB3.8 GiB4.7 GiB8.0 GiB
Q2_K 1.67 GiB 3.5 GiB3.7 GiB4.5 GiB7.9 GiB
IQ2_M 1.54 GiB 3.4 GiB3.5 GiB4.4 GiB7.7 GiB

各量化所需的最小 GPU

对每种量化:列表中显存最小、且在 8,192 token 上下文下单卡估算结果为“能装下”的显卡。结果为“未知”的 GPU(没有运行档案、工作站和数据中心显卡、统一内存)不在考虑之列。
量化能装下的最小 GPU(单卡)显存
BF16 AMD Radeon RX 7700 XT 12 GB
Q8_0 NVIDIA GeForce RTX 3080 10GB 10 GB
Q6_K NVIDIA GeForce RTX 3080 10GB 10 GB
Q5_K_M NVIDIA GeForce RTX 5060 8 GB
Q4_K_M NVIDIA GeForce RTX 3050 8GB 8 GB
Q4_0 NVIDIA GeForce RTX 3050 8GB 8 GB
IQ4_XS NVIDIA GeForce RTX 3050 8GB 8 GB
Q3_K_M NVIDIA GeForce RTX 3050 8GB 8 GB
IQ3_XXS NVIDIA GeForce RTX 3050 8GB 8 GB
Q2_K NVIDIA GeForce RTX 3050 8GB 8 GB
IQ2_M NVIDIA GeForce RTX 3050 8GB 8 GB

可运行 FrogNano-4B-2609 的 GPU

“能装下”是指 llama.cpp 默认的 --fit 加载检查会把所有层放到 GPU 上:我们对 llama.cpp 缓冲区的估算,加上误差余量,再加上 llama.cpp 每张卡 1 GiB 的预留,不超过被视为可用的显存。这并不保证生成过程中的峰值显存也能装下。 结果是如何判定的

上下文 8,192 个 token。单张显卡能装下的最高量化、其最长上下文以及速度上限。
GPU 显存 运行档案 能装下的最高量化 “能装下”所需的可用显存 最长上下文 速度上限 结果
NVIDIA GeForce GTX 1070 8 GB CUDA(NVIDIA) Q4_K_M 4.7 GiB 14,592 ≤ 85.7 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti 8 GB CUDA(NVIDIA) Q4_K_M 4.7 GiB 14,592 ≤ 85.7 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce GTX 1080 8 GB CUDA(NVIDIA) Q4_K_M 4.7 GiB 14,592 ≤ 107 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER 8 GB CUDA(NVIDIA) Q4_K_M 4.7 GiB 14,592 ≤ 150 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 2070 8 GB CUDA(NVIDIA) Q4_K_M 4.7 GiB 14,592 ≤ 150 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 2080 8 GB CUDA(NVIDIA) Q4_K_M 4.7 GiB 14,592 ≤ 150 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 3050 8GB 8 GB CUDA(NVIDIA) Q4_K_M 4.7 GiB 14,592 ≤ 75.0 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti 8 GB CUDA(NVIDIA) Q4_K_M 4.7 GiB 14,592 ≤ 150 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 3070 8 GB CUDA(NVIDIA) Q4_K_M 4.7 GiB 14,592 ≤ 150 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti 8 GB CUDA(NVIDIA) Q4_K_M 4.7 GiB 14,592 ≤ 204 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 4060 8 GB CUDA(NVIDIA) Q4_K_M 4.7 GiB 14,592 ≤ 91.1 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 5060 8 GB CUDA(NVIDIA) Q5_K_M 5.2 GiB 14,848 ≤ 126 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 3080 10GB 10 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 6.4 GiB 22,528 ≤ 160 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 11 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 6.4 GiB 51,968 ≤ 102 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 11 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 6.4 GiB 51,968 ≤ 130 tok/s 能装下
AMD Radeon RX 7700 XT 12 GB Linux 上的 ROCm(AMD) BF16 10.2 GiB 19,456 — 能装下
NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti 12 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 6.4 GiB 81,152 ≤ 192 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 4070 12 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 6.4 GiB 81,152 ≤ 106 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti 12 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 6.4 GiB 81,152 ≤ 106 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 5070 12 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 6.4 GiB 81,152 ≤ 141 tok/s 能装下
AMD Radeon RX 7800 XT 16 GB Linux 上的 ROCm(AMD) BF16 10.2 GiB 140,288 — 能装下
AMD Radeon RX 7900 GRE 16 GB Linux 上的 ROCm(AMD) BF16 10.2 GiB 136,704 — 能装下
NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB 16 GB CUDA(NVIDIA) BF16 10.2 GiB 114,688 ≤ 33.2 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER 16 GB CUDA(NVIDIA) BF16 10.2 GiB 85,504 ≤ 77.4 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 4080 16 GB CUDA(NVIDIA) BF16 10.2 GiB 85,504 ≤ 82.6 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 16GB 16 GB CUDA(NVIDIA) BF16 10.2 GiB 85,504 — 能装下
NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 16 GB CUDA(NVIDIA) BF16 10.2 GiB 85,504 ≤ 103 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 5080 16 GB CUDA(NVIDIA) BF16 10.2 GiB 85,504 ≤ 111 tok/s 能装下
AMD Radeon RX 7900 XT 20 GB Linux 上的 ROCm(AMD) BF16 10.2 GiB 253,952 — 能装下
AMD Radeon RX 7900 XTX 24 GB Linux 上的 ROCm(AMD) BF16 10.2 GiB 262,144 — 能装下
NVIDIA GeForce RTX 3090 24 GB CUDA(NVIDIA) BF16 10.2 GiB 262,144 ≤ 108 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 24 GB CUDA(NVIDIA) BF16 10.2 GiB 262,144 ≤ 116 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 5090 32 GB CUDA(NVIDIA) BF16 10.2 GiB 262,144 ≤ 206 tok/s 能装下

临界的 GPU

上下文 8,192 个 token。这些显卡上没有任何量化能装下;所示为属于临界的最高量化。
GPU 显存 运行档案 临界的最高量化 “能装下”所需的可用显存 结果
NVIDIA GeForce GTX 1060 6 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 6.4 GiB 临界
NVIDIA GeForce GTX 1660 6 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 6.4 GiB 临界
NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER 6 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 6.4 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 2060 6GB 6 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 6.4 GiB 临界

没有结论的 GPU

上下文 8,192 个 token。这些 GPU 不给出结论(见“为何没有结论”);所示需求对应最低量化。
GPU 显存 运行档案 最小量化 “能装下”所需的可用显存 无结论的原因 结果
NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti 4 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 3.5 GiB 未知:扣除预留后剩余显存太少,无法可靠判断 未知
NVIDIA GeForce GTX 1650 4 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 3.5 GiB 未知:扣除预留后剩余显存太少,无法可靠判断 未知
AMD Radeon Pro V520 8 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_M 3.5 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
NVIDIA P4 8 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 3.5 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
NVIDIA P100 16 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 3.5 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
NVIDIA L4 24 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 3.5 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
NVIDIA Tesla P40 24 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 3.5 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
AMD Radeon AI PRO R9700 32 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_M 3.5 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
AMD Radeon PRO W7800 32GB 32 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_M 3.5 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
NVIDIA Tesla V100 32GB 32 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 3.5 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
AMD Radeon PRO W7800 48GB 48 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_M 3.5 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
AMD Radeon PRO W7900 48 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_M 3.5 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
NVIDIA L40 48 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 3.5 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
AMD Instinct MI210 64 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_M 3.5 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
NVIDIA H100 PCIe 80 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 3.5 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
NVIDIA H100 NVL 94 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 3.5 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
NVIDIA H200 SXM 141 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 3.5 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
NVIDIA B200 180 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 3.5 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
AMD Instinct MI300X 192 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_M 3.5 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
NVIDIA B100 192 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 3.5 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
AMD Instinct MI325X 256 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_M 3.5 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
AMD Instinct MI350X 288 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_M 3.5 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
AMD Instinct MI355X 288 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_M 3.5 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知

速度上限等于显存带宽除以每生成一个 token 所需读取的字节数。这是理论上界;公开的 llama.cpp 基准测试通常能达到其约二分之一到五分之四,小模型和 MoE 模型往往更低。 公开基准测试

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