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NVIDIA GeForce RTX 5090 能运行 Qwen3.6-27B 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,Qwen3.6-27B 在 NVIDIA GeForce RTX 5090 上以 Q6_K 量化、8,192 token 的上下文长度运行时“能装下”。单张显卡需要 23.7 GiB 可用显存,结果才会是“能装下”。

在 Q6_K 量化下,能装下的最长上下文为 91,648 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 29.25 GiB = 标称 32 GiB − 659 MiB(标称值减去 llama.cpp 在公开日志中为该 GPU 报告的总量)− 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。

这些结果适用于公开日志中出现的配置,其中 llama.cpp 报告这块 GPU 的总显存为 32,109 MiB。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 32 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 5090 上的结果。
量化4,0968,19232,768131,072
BF16 52.6 GiB 装不下52.9 GiB 装不下54.5 GiB 装不下61.0 GiB 装不下
Q8_0 29.1 GiB 能装下29.4 GiB 临界31.0 GiB 临界37.5 GiB 临界
Q6_K 23.4 GiB 能装下23.7 GiB 能装下25.3 GiB 能装下31.8 GiB 临界
Q5_K_M 20.6 GiB 能装下20.9 GiB 能装下22.5 GiB 能装下29.1 GiB 能装下
Q4_K_M 18.2 GiB 能装下18.4 GiB 能装下20.1 GiB 能装下26.6 GiB 能装下
Q4_0 17.2 GiB 能装下17.4 GiB 能装下19.1 GiB 能装下25.6 GiB 能装下
IQ4_XS 16.8 GiB 能装下17.1 GiB 能装下18.7 GiB 能装下25.2 GiB 能装下
Q3_K_M 15.2 GiB 能装下15.4 GiB 能装下17.1 GiB 能装下23.6 GiB 能装下

生成速度能有多快?

在 Q6_K 量化下,理论上限约为每秒 81.4 个 token(1,792 GB/s ÷ 每个 token 读取 22.01 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

其他选择

其他可以装下 Qwen3.6-27B 的 32 GB GPU

没有其他相同显存容量的 GPU 能装下此模型。

NVIDIA GeForce RTX 5090 上能装下的同系列最大模型

同系列:发布者相同,且模型名称在参数量之前的部分相同。

来源