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Run LLM Locally

Qwen2.5 14B Instruct sur une RTX 3090 Ti

Avec ses 24 Go de VRAM, la RTX 3090 Ti fait tourner Qwen2.5 14B Instruct en Q4_K_M entièrement sur le GPU avec un contexte de 8K (environ 11,2 Go nécessaires). En Q8_0, il tient entièrement.

Qwen2.5 14B Instruct

Q4_K_M · 8K contexte

Excellent

Le modèle demande environ 11,2 Go et tient dans les 23,3 Go disponibles, avec 12,1 Go de marge.

Votre matériel
RTX 3090 Ti 24 Go · 64 Go RAM
Mémoire estimée
~11,2 Go estimation
VRAM (mémoire utilisable)
23,3 Go
GPU seul
Oui
Offload CPU/GPU
Non nécessaire
Vitesse de génération
65–93 tok/s estimation
Plus grand contexte en mémoire rapide
69K tokens
Confiance : faible

Basé sur : bande passante mémoire (1 008 Go/s) et taille du modèle

Répartition de la mémoire

~11,2 Go (10,7 Go–11,8 Go) nécessaires · estimation

Tient entièrement en VRAM · 12,1 Go libres

  • Poids du modèle8,4 Go
  • Cache KV1,5 Go
  • Surcoût runtime0,8 Go
  • Marge de sécurité0,5 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

Les autres quantifications sur la RTX 3090 Ti

Qwen2.5 14B Instruct sur RTX 3090 Ti + 64 Go de RAM · contexte 8K
Qwen2.5 14B Instruct Q8_08K~17,8 Go · 42–57 tok/s estimationExcellent
Qwen2.5 14B Instruct Q6_K8K~14,3 Go · 51–72 tok/s estimationExcellent
Qwen2.5 14B Instruct Q5_K_M8K~12,7 Go · 57–81 tok/s estimationExcellent
Qwen2.5 14B Instruct Q4_K_M8K~11,2 Go · 65–93 tok/s estimationExcellent
Qwen2.5 14B Instruct IQ4_XS8K~10,4 Go · 70–101 tok/s estimationExcellent
Qwen2.5 14B Instruct Q3_K_M8K~9,6 Go · 75–109 tok/s estimationExcellent

Alternatives

Où acheter une RTX 3090 Ti

Les prix et les liens suivent le marché choisi.

GeForce RTX 3090 Ti

24 Go GDDR6X · 1 008 Go/s · 450 W

ExcellentFait tourner Qwen2.5 14B Instruct Q4_K_M entièrement en mémoire

Prix indisponible

Disponibilité inconnue

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Questions fréquentes

La RTX 3090 Ti peut-elle faire tourner Qwen2.5 14B Instruct ?
Le modèle demande environ 11,2 Go et tient dans les 23,3 Go disponibles, avec 12,1 Go de marge.
Quelle quantification choisir sur la RTX 3090 Ti ?
Q8_0 est la quantification la plus précise qui tient entièrement en VRAM avec un contexte de 8K. ~17,8 Go / 23,3 Go.
Quel est le plus grand contexte possible sur la RTX 3090 Ti ?
En Q4_K_M, environ 69K 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 Qwen2.5 14B Instruct (RTX 3090 Ti) ?
Nous estimons 65–93 tok/s (estimation, confiance faible). Basé sur : bande passante mémoire (1 008 Go/s) et taille du modèle.