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Hermes-4.3-36B: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

Hermes-4.3-36B 有 36.2B 个参数。在 Q4_K_M 量化、8,192 token 上下文下,单张显卡需要 24.3 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
NousResearch/Hermes-4.3-36B@3899db2
发布方
NousResearch
许可证
apache-2.0
参数量(GGUF 张量表:llama.cpp 加载的张量;不含多 token 预测层)
36.2B
原始仓库报告的参数量(可能包含视觉编码器或额外的层)
36.2B
层数
64
注意力结构
64 个全注意力层
每个 token 的 KV 缓存(F16,所有注意力层)
256.0 KiB
支持的最长上下文
524,288

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/NousResearch_Hermes-4.3-36B-GGUF@56b57c4

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 67.35 GiB(2 个文件) 71.7 GiB72.8 GiB79.1 GiB104.6 GiB
Q8_0 35.78 GiB 39.2 GiB40.3 GiB46.6 GiB72.1 GiB
Q6_K 27.63 GiB 30.8 GiB31.9 GiB38.2 GiB63.7 GiB
Q5_K_M 23.84 GiB 26.9 GiB28.0 GiB34.3 GiB59.8 GiB
Q4_K_M 20.27 GiB 23.3 GiB24.3 GiB30.7 GiB56.1 GiB
Q4_0 19.21 GiB 22.1 GiB23.2 GiB29.6 GiB55.0 GiB
IQ4_XS 18.16 GiB 21.1 GiB22.1 GiB28.5 GiB54.0 GiB
Q3_K_M 16.41 GiB 19.3 GiB20.4 GiB26.7 GiB52.2 GiB
IQ3_XXS 13.15 GiB 15.9 GiB16.9 GiB23.3 GiB48.8 GiB
Q2_K 12.67 GiB 15.4 GiB16.5 GiB22.9 GiB48.3 GiB
IQ2_M 11.68 GiB 14.3 GiB15.4 GiB21.8 GiB47.2 GiB
IQ2_XXS 9.23 GiB 11.8 GiB12.9 GiB19.3 GiB44.7 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 列出的 GPU 中没有单卡能装下的。如需多卡,请使用 计算器 —
Q8_0 列出的 GPU 中没有单卡能装下的。如需多卡,请使用 计算器 —
Q6_K 列出的 GPU 中没有单卡能装下的。如需多卡,请使用 计算器 —
Q5_K_M NVIDIA GeForce RTX 5090 32 GB
Q4_K_M NVIDIA GeForce RTX 5090 32 GB
Q4_0 NVIDIA GeForce RTX 5090 32 GB
IQ4_XS AMD Radeon RX 7900 XTX 24 GB
Q3_K_M AMD Radeon RX 7900 XTX 24 GB
IQ3_XXS AMD Radeon RX 7900 XT 20 GB
Q2_K AMD Radeon RX 7900 XT 20 GB
IQ2_M AMD Radeon RX 7900 XT 20 GB
IQ2_XXS AMD Radeon RX 7800 XT 16 GB

可运行 Hermes-4.3-36B 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
AMD Radeon RX 7800 XT 16 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_XXS 12.9 GiB 15,360 — 能装下
AMD Radeon RX 7900 GRE 16 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_XXS 12.9 GiB 14,848 — 能装下
NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB 16 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB 11,776 ≤ 24.4 tok/s 能装下
AMD Radeon RX 7900 XT 20 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ3_XXS 16.9 GiB 14,592 — 能装下
AMD Radeon RX 7900 XTX 24 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ4_XS 22.1 GiB 10,496 — 能装下
NVIDIA GeForce RTX 3090 24 GB CUDA(NVIDIA) Q3_K_M 20.4 GiB 12,288 ≤ 48.2 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 24 GB CUDA(NVIDIA) Q3_K_M 20.4 GiB 9,984 ≤ 51.9 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 5090 32 GB CUDA(NVIDIA) Q5_K_M 28.0 GiB 13,056 ≤ 65.9 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 1080 Ti 11 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 11 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB 临界
AMD Radeon RX 7700 XT 12 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_XXS 12.9 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti 12 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 4070 12 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti 12 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 5070 12 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER 16 GB CUDA(NVIDIA) IQ3_XXS 16.9 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 4080 16 GB CUDA(NVIDIA) IQ3_XXS 16.9 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 16GB 16 GB CUDA(NVIDIA) IQ3_XXS 16.9 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 16 GB CUDA(NVIDIA) IQ3_XXS 16.9 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 5080 16 GB CUDA(NVIDIA) IQ3_XXS 16.9 GiB 临界

单张显卡装不下的 GPU

上下文 8,192 个 token。即使是最低量化,单张显卡也装不下。
GPU 显存 运行档案 最小量化 “能装下”所需的可用显存 多张相同的卡 结果
NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti 4 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB — 装不下
NVIDIA GeForce GTX 1650 4 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB — 装不下
NVIDIA GeForce GTX 1060 6 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB 8 张卡时为临界。 装不下
NVIDIA GeForce GTX 1660 6 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB 8 张卡时为临界。 装不下
NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER 6 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB 8 张卡时为临界。 装不下
NVIDIA GeForce RTX 2060 6GB 6 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB 8 张卡时为临界。 装不下
AMD Radeon Pro V520 8 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_XXS 12.9 GiB — 装不下
NVIDIA GeForce GTX 1070 8 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB 预计 4 张相同的卡(默认均分)能装下。 更少的卡为临界。 装不下
NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti 8 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB 预计 4 张相同的卡(默认均分)能装下。 更少的卡为临界。 装不下
NVIDIA GeForce GTX 1080 8 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB 预计 4 张相同的卡(默认均分)能装下。 更少的卡为临界。 装不下
NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER 8 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB 预计 4 张相同的卡(默认均分)能装下。 更少的卡为临界。 装不下
NVIDIA GeForce RTX 2070 8 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB 预计 4 张相同的卡(默认均分)能装下。 更少的卡为临界。 装不下
NVIDIA GeForce RTX 2080 8 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB 预计 4 张相同的卡(默认均分)能装下。 更少的卡为临界。 装不下
NVIDIA GeForce RTX 3050 8GB 8 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB 预计 4 张相同的卡(默认均分)能装下。 更少的卡为临界。 装不下
NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti 8 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB 预计 4 张相同的卡(默认均分)能装下。 更少的卡为临界。 装不下
NVIDIA GeForce RTX 3070 8 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB 预计 4 张相同的卡(默认均分)能装下。 更少的卡为临界。 装不下
NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti 8 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB 预计 4 张相同的卡(默认均分)能装下。 更少的卡为临界。 装不下
NVIDIA GeForce RTX 4060 8 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB 预计 4 张相同的卡(默认均分)能装下。 更少的卡为临界。 装不下
NVIDIA GeForce RTX 5060 8 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB 预计 3 张相同的卡(默认均分)能装下。 更少的卡为临界。 装不下
NVIDIA P4 8 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB — 装不下
NVIDIA GeForce RTX 3080 10GB 10 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 GiB 预计 3 张相同的卡(默认均分)能装下。 更少的卡为临界。 装不下

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 P100 16 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 12.9 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_XXS 12.9 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_XXS 12.9 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_XXS 12.9 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_XXS 12.9 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_XXS 12.9 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_XXS 12.9 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_XXS 12.9 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_XXS 12.9 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_XXS 12.9 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_XXS 12.9 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_XXS 12.9 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_XXS 12.9 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_XXS 12.9 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_XXS 12.9 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_XXS 12.9 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_XXS 12.9 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_XXS 12.9 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_XXS 12.9 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

原始权重

该模型的原始权重文件(safetensors,按方法说明中的方式统计)共计 67.3 GiB。这些仅供参考;本页所有估算均针对上方的 GGUF 文件,并使用 llama.cpp 运行。 NousResearch/Hermes-4.3-36B · 方法说明

来源