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NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti 能运行 gemma-3-4b-it 吗?

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

能装下 按 llama.cpp 的默认加载检查,gemma-3-4b-it 在 NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti 上以 Q4_K_M 量化、8,192 token 的上下文长度运行时“能装下”。单张显卡需要 4.7 GiB 可用显存,结果才会是“能装下”。

在 Q4_K_M 量化下,能装下的最长上下文为 16,640 token。

“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

数值更新于 2026年10月19日 · 计算器

运行档案: llama.cpp,CUDA 后端(NVIDIA 独立 GPU),所有层都放在 GPU 上,开启 Flash Attention,微批次大小(-ub)为 512,F16 KV 缓存,上下文(-c)如表中所示;“能装下”按 llama-server 默认的 4 个并行序列(-np auto,统一 KV 缓存)判定,“装不下”按 1 个序列判定;GPU 空闲,没有其他程序占用其显存。

计为“能装下”可用的显存(C_low):每卡 4.88 GiB = 标称 8 GiB − 1,054 MiB(此运行档案中消费级和工作站 GPU 上测得的标称值与报告总量之间的最大差值,因没有公开日志报告该 GPU 自身的总量而采用)− 2,112 MiB(此运行档案的公开日志中出现的最大启动及运行占用),并向下取整到 64 MiB 的倍数。

这些结果假定使用显卡的默认配置。会减少可用显存的设置(例如显卡支持时的 ECC)不在考虑范围内。

用于“装不下”的显存(C_high):每卡全部 8 GiB。 运行档案及其实测数据

按量化和上下文划分的显存需求

“能装下”所需的可用显存(X,每卡 GiB)以及在 NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti 上的结果。
量化4,0968,19232,768131,072
BF16 9.7 GiB 临界9.9 GiB 临界10.4 GiB 临界12.6 GiB 装不下
Q8_0 6.1 GiB 临界6.3 GiB 临界6.8 GiB 临界9.0 GiB 临界
Q6_K 5.2 GiB 临界5.4 GiB 临界5.9 GiB 临界8.1 GiB 临界
Q5_K_M 4.9 GiB 能装下5.0 GiB 临界5.6 GiB 临界7.7 GiB 临界
Q4_K_M 4.5 GiB 能装下4.7 GiB 能装下5.2 GiB 临界7.4 GiB 临界
Q4_0 4.4 GiB 能装下4.6 GiB 能装下5.1 GiB 临界7.3 GiB 临界
IQ4_XS 4.3 GiB 能装下4.5 GiB 能装下5.0 GiB 临界7.2 GiB 临界
Q3_K_M 4.2 GiB 能装下4.3 GiB 能装下4.8 GiB 能装下7.0 GiB 临界
Q2_K 3.8 GiB 能装下3.9 GiB 能装下4.5 GiB 能装下6.7 GiB 临界

生成速度能有多快?

在 Q4_K_M 量化下,理论上限约为每秒 219 个 token(608 GB/s ÷ 每个 token 读取 2.77 GB)。

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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