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Run LLM Locally

Qwen3 Coder 30B-A3B Instruct sur une A100 80GB

Avec ses 80 Go de VRAM, la A100 80GB fait tourner Qwen3 Coder 30B-A3B Instruct en Q4_K_M entièrement sur le GPU avec un contexte de 8K (environ 19,7 Go nécessaires). En Q8_0, il tient entièrement.

Qwen3 Coder 30B-A3B Instruct

Q4_K_M · 8K contexte

Excellent

Le modèle demande environ 19,7 Go et tient dans les 77,6 Go disponibles, avec 57,9 Go de marge.

Votre matériel
A100 80GB · 64 Go RAM
Mémoire estimée
~19,7 Go estimation
VRAM (mémoire utilisable)
77,6 Go
GPU seul
Oui
Offload CPU/GPU
Non nécessaire
Vitesse de génération
160–293 tok/s estimation
Plus grand contexte en mémoire rapide
256K tokens
Confiance : faible

Basé sur : bande passante mémoire (1 935 Go/s) et taille du modèle

Répartition de la mémoire

~19,7 Go (19,1 Go–20,5 Go) nécessaires · estimation

Tient entièrement en VRAM · 57,9 Go libres

  • Poids du modèle17,3 Go
  • Cache KV0,8 Go
  • Surcoût runtime0,8 Go
  • Marge de sécurité0,9 Go
Hypothèses: contexte 8K tokens · cache KV f16 · llama.cpp (CUDA) · flash attention activée · poids = taille réelle du fichier

EstimationDonnées mises à jour il y a 24 joursSource: moteur Run LLM Locally, Hugging Face config.json + model card

Ce qui rend cette estimation moins fiable

  • pas encore de benchmark pour ce matériel et ce modèle
  • mélange d'experts : la vitesse dépend du routage des experts

Les autres quantifications sur la A100 80GB

Qwen3 Coder 30B-A3B Instruct sur A100 80GB + 64 Go de RAM · contexte 8K
Qwen3 Coder 30B-A3B Instruct Q8_08K~33,4 Go · 171–476 tok/s estimationExcellent
Qwen3 Coder 30B-A3B Instruct Q6_K8K~26,1 Go · 147–260 tok/s estimationExcellent
Qwen3 Coder 30B-A3B Instruct Q5_K_M8K~22,8 Go · 153–276 tok/s estimationExcellent
Qwen3 Coder 30B-A3B Instruct Q4_K_M8K~19,7 Go · 160–293 tok/s estimationExcellent
Qwen3 Coder 30B-A3B Instruct IQ4_XS8K~17,6 Go · 165–307 tok/s estimationExcellent
Qwen3 Coder 30B-A3B Instruct Q3_K_M8K~16 Go · 169–317 tok/s estimationExcellent

Alternatives

Du matériel qui fait tourner Qwen3 Coder 30B-A3B Instruct Q4_K_M entièrement en mémoire

Les prix et les liens suivent le marché choisi.

Radeon RX 7900 XTX

AMD

CompatibleFait tourner Qwen3 Coder 30B-A3B Instruct Q4_K_M entièrement en mémoire

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Disponibilité inconnue

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AMD Ryzen AI Max+ 395

PC à mémoire unifiée

ExcellentFait tourner Qwen3 Coder 30B-A3B Instruct Q4_K_M entièrement en mémoire

Prix indisponible

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GeForce RTX 2080 Ti

Palier de mémoire le plus bas

CompatibleFait tourner Qwen3 Coder 30B-A3B Instruct Q4_K_M entièrement en mémoire

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Aucune offre importée pour ce marché : le lien ouvre une recherche sur la boutique.

Questions fréquentes

La A100 80GB peut-elle faire tourner Qwen3 Coder 30B-A3B Instruct ?
Le modèle demande environ 19,7 Go et tient dans les 77,6 Go disponibles, avec 57,9 Go de marge.
Quelle quantification choisir sur la A100 80GB ?
Q8_0 est la quantification la plus précise qui tient entièrement en VRAM avec un contexte de 8K. ~33,4 Go / 77,6 Go.
Quel est le plus grand contexte possible sur la A100 80GB ?
En Q4_K_M, environ 256K tokens tiennent entièrement en VRAM avec un cache KV en f16. Un cache KV en q8_0 double à peu près ce chiffre.
À quelle vitesse tourne Qwen3 Coder 30B-A3B Instruct (A100 80GB) ?
Nous estimons 160–293 tok/s (estimation, confiance faible). Basé sur : bande passante mémoire (1 935 Go/s) et taille du modèle.