DeskGPU
简体中文

Olmo-3-7B-Instruct-DPO: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

Olmo-3-7B-Instruct-DPO 有 7.3B 个参数。在 Q4_K_M 量化、8,192 token 上下文下,单张显卡需要 9.7 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
allenai/Olmo-3-7B-Instruct-DPO@b33130b
发布方
allenai
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)
7.3B
原始仓库报告的参数量(可能包含视觉编码器或额外的层)
7.3B
层数
32
注意力结构
8 个全注意力层;24 个滑动窗口层(4,096 个 token)
每个 token 的 KV 缓存(F16,所有注意力层)
512.0 KiB
支持的最长上下文
65,536

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: mradermacher/Olmo-3-7B-Instruct-DPO-i1-GGUF@0ff645d

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 X
Q6_K 5.58 GiB 8.9 GiB11.0 GiB17.6 GiB
Q5_K_M 4.85 GiB 8.2 GiB10.3 GiB16.9 GiB
Q4_K_M 4.16 GiB 7.5 GiB9.7 GiB16.2 GiB
Q4_0 3.94 GiB 7.3 GiB9.4 GiB16.0 GiB
IQ4_XS 3.73 GiB 7.1 GiB9.2 GiB15.8 GiB
Q3_K_M 3.40 GiB 6.8 GiB8.9 GiB15.5 GiB
IQ3_XXS 2.70 GiB 6.1 GiB8.2 GiB14.8 GiB
Q2_K 2.66 GiB 6.1 GiB8.2 GiB14.8 GiB
IQ2_M 2.49 GiB 5.8 GiB8.0 GiB14.5 GiB
IQ2_XXS 2.00 GiB 5.3 GiB7.5 GiB14.1 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
Q6_K AMD Radeon RX 7800 XT 16 GB
Q5_K_M AMD Radeon RX 7700 XT 12 GB
Q4_K_M AMD Radeon RX 7700 XT 12 GB
Q4_0 AMD Radeon RX 7700 XT 12 GB
IQ4_XS AMD Radeon RX 7700 XT 12 GB
Q3_K_M AMD Radeon RX 7700 XT 12 GB
IQ3_XXS NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti 12 GB
Q2_K NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti 12 GB
IQ2_M NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti 12 GB
IQ2_XXS NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 11 GB

可运行 Olmo-3-7B-Instruct-DPO 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 1080 Ti 11 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 7.5 GiB 8,960 ≤ 103 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 11 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 7.5 GiB 8,960 ≤ 131 tok/s 能装下
AMD Radeon RX 7700 XT 12 GB Linux 上的 ROCm(AMD) Q5_K_M 10.3 GiB 8,704 — 能装下
NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti 12 GB CUDA(NVIDIA) IQ3_XXS 8.2 GiB 9,472 ≤ 169 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 4070 12 GB CUDA(NVIDIA) IQ3_XXS 8.2 GiB 9,472 ≤ 93.2 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti 12 GB CUDA(NVIDIA) IQ3_XXS 8.2 GiB 9,472 ≤ 93.2 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 5070 12 GB CUDA(NVIDIA) IQ3_XXS 8.2 GiB 9,472 ≤ 124 tok/s 能装下
AMD Radeon RX 7800 XT 16 GB Linux 上的 ROCm(AMD) Q6_K 11.0 GiB 15,104 — 能装下
AMD Radeon RX 7900 GRE 16 GB Linux 上的 ROCm(AMD) Q6_K 11.0 GiB 14,848 — 能装下
NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB 16 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 11.0 GiB 13,568 ≤ 34.5 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER 16 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 11.0 GiB 11,520 ≤ 80.6 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 4080 16 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 11.0 GiB 11,520 ≤ 86.0 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 16GB 16 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 11.0 GiB 11,520 — 能装下
NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 16 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 11.0 GiB 11,520 ≤ 107 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 5080 16 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 11.0 GiB 11,520 ≤ 115 tok/s 能装下
AMD Radeon RX 7900 XT 20 GB Linux 上的 ROCm(AMD) Q6_K 11.0 GiB 40,192 — 能装下
AMD Radeon RX 7900 XTX 24 GB Linux 上的 ROCm(AMD) Q6_K 11.0 GiB 65,536 — 能装下
NVIDIA GeForce RTX 3090 24 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 11.0 GiB 61,952 ≤ 112 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 24 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 11.0 GiB 57,600 ≤ 121 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 5090 32 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 11.0 GiB 65,536 ≤ 215 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) IQ4_XS 9.2 GiB 临界
NVIDIA GeForce GTX 1660 6 GB CUDA(NVIDIA) IQ4_XS 9.2 GiB 临界
NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER 6 GB CUDA(NVIDIA) IQ4_XS 9.2 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 2060 6GB 6 GB CUDA(NVIDIA) IQ4_XS 9.2 GiB 临界
NVIDIA GeForce GTX 1070 8 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 11.0 GiB 临界
NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti 8 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 11.0 GiB 临界
NVIDIA GeForce GTX 1080 8 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 11.0 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER 8 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 11.0 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 2070 8 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 11.0 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 2080 8 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 11.0 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 3050 8GB 8 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 11.0 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti 8 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 11.0 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 3070 8 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 11.0 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti 8 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 11.0 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 4060 8 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 11.0 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 5060 8 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 11.0 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 3080 10GB 10 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 11.0 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 7.5 GiB — 装不下
NVIDIA GeForce GTX 1650 4 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_XXS 7.5 GiB — 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
AMD Radeon Pro V520 8 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_XXS 7.5 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_XXS 7.5 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_XXS 7.5 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_XXS 7.5 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_XXS 7.5 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_XXS 7.5 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_XXS 7.5 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_XXS 7.5 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_XXS 7.5 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_XXS 7.5 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_XXS 7.5 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_XXS 7.5 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_XXS 7.5 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_XXS 7.5 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_XXS 7.5 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_XXS 7.5 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_XXS 7.5 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_XXS 7.5 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_XXS 7.5 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_XXS 7.5 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_XXS 7.5 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

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 13.6 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。 allenai/Olmo-3-7B-Instruct-DPO · 方法说明

来源