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Run LLM Locally

Qwen2.5 Coder 32B Instruct sur une RTX 3080

Qwen2.5 Coder 32B Instruct en Q4_K_M demande environ 22,4 Go, plus que les 10 Go de la RTX 3080 : une partie du modèle tourne depuis la RAM système, ce qui ralentit la génération. En Q3_K_M, il ne tient pas en VRAM.

Qwen2.5 Coder 32B Instruct

Q4_K_M · 8K contexte

Possible mais lent

Le modèle demande environ 22,4 Go mais seuls 9,7 Go de VRAM sont utilisables : 12,7 Go doivent être chargés en RAM système. Il fonctionne, à 43 % sur le GPU, mais plus lentement.

Votre matériel
RTX 3080 10 Go · 64 Go RAM
Mémoire estimée
~22,4 Go estimation
VRAM (mémoire utilisable)
9,7 Go
GPU seul
Non
Offload CPU/GPU
Nécessaire (12,7 Go)
Vitesse de génération
1,6–3 tok/s estimation
Plus grand contexte en mémoire rapide
Aucun
Confiance : faible

Basé sur : bande passante mémoire (760 Go/s) et taille du modèle · bande passante de la RAM système (~51 Go/s)

Répartition de la mémoire

~22,4 Go (21,6 Go–23,2 Go) nécessaires · estimation

12,7 Go à décharger en RAM système

  • Poids du modèle18,5 Go
  • Cache KV2 Go
  • Surcoût runtime0,8 Go
  • Marge de sécurité1,1 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
  • le partage CPU/GPU varie beaucoup selon le processeur et le lien PCIe
  • vitesse de la RAM inconnue (DDR4-3200 double canal supposée)

Les autres quantifications sur la RTX 3080

Qwen2.5 Coder 32B Instruct sur RTX 3080 + 64 Go de RAM · contexte 8K
Qwen2.5 Coder 32B Instruct Q8_08K~37 Go · 0,7–1,4 tok/s estimationDéconseillé
Qwen2.5 Coder 32B Instruct Q6_K8K~29,3 Go · 1–2 tok/s estimationPossible mais lent
Qwen2.5 Coder 32B Instruct Q5_K_M8K~25,7 Go · 1,3–2,5 tok/s estimationPossible mais lent
Qwen2.5 Coder 32B Instruct Q4_K_M8K~22,4 Go · 1,6–3 tok/s estimationPossible mais lent
Qwen2.5 Coder 32B Instruct IQ4_XS8K~20,3 Go · 1,9–3,5 tok/s estimationPossible mais lent
Qwen2.5 Coder 32B Instruct Q3_K_M8K~18,5 Go · 2,5–4,5 tok/s estimationPossible mais lent

Alternatives

Du matériel qui fait tourner Qwen2.5 Coder 32B Instruct Q4_K_M entièrement en mémoire

Les prix et les liens suivent le marché choisi.

Radeon RX 7900 XTX

AMD

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Questions fréquentes

La RTX 3080 peut-elle faire tourner Qwen2.5 Coder 32B Instruct ?
Le modèle demande environ 22,4 Go mais seuls 9,7 Go de VRAM sont utilisables : 12,7 Go doivent être chargés en RAM système. Il fonctionne, à 43 % sur le GPU, mais plus lentement.
Quelle quantification choisir sur la RTX 3080 ?
Aucune ne tient entièrement en VRAM à 8K ; la plus petite, Q3_K_M, demande encore un offload.
Quel est le plus grand contexte possible sur la RTX 3080 ?
En Q4_K_M, le modèle ne tient pas entièrement en VRAM, même avec un contexte court.
À quelle vitesse tourne Qwen2.5 Coder 32B Instruct (RTX 3080) ?
Nous estimons 1,6–3 tok/s (estimation, confiance faible). Basé sur : bande passante mémoire (760 Go/s) et taille du modèle, bande passante de la RAM système (~51 Go/s).