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Run LLM Locally

Qwen2.5 72B Instruct sur une RTX 3090 Ti

Qwen2.5 72B Instruct en Q4_K_M demande environ 46,6 Go, plus que les 24 Go de la RTX 3090 Ti : une partie du modèle tourne depuis la RAM système, ce qui ralentit la génération. En Q3_K_M, il ne tient pas en VRAM.

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Qwen2.5 72B Instruct

Q4_K_M · 8K contexte

Déconseillé

Le modèle demande environ 46,6 Go mais seuls 23,3 Go de VRAM sont utilisables : 23,3 Go doivent être chargés en RAM système. Il fonctionne, à 50 % sur le GPU, mais plus lentement.

Vitesse estimée d'au plus 1,6 tokens/s : trop lent pour une conversation.

Votre matériel
RTX 3090 Ti 24 Go · 64 Go RAM
Mémoire estimée
~46,6 Go estimation
VRAM (mémoire utilisable)
23,3 Go
GPU seul
Non
Offload CPU/GPU
Nécessaire (23,3 Go)
Vitesse de génération
0,8–1,6 tok/s estimation
Plus grand contexte en mémoire rapide
Aucun
Confiance : faible

Basé sur : bande passante mémoire (1 008 Go/s) et taille du modèle · bande passante de la RAM système (~51 Go/s)

Répartition de la mémoire

~46,6 Go (45,3 Go–47,9 Go) nécessaires · estimation

23,3 Go à décharger en RAM système

  • Poids du modèle41 Go
  • Cache KV2,5 Go
  • Surcoût runtime0,9 Go
  • Marge de sécurité2,2 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 3090 Ti

Qwen2.5 72B Instruct sur RTX 3090 Ti + 64 Go de RAM · contexte 8K
Qwen2.5 72B Instruct Q8_08K~79,3 Go · Pas de donnéesIncompatible
Qwen2.5 72B Instruct Q6_K8K~62,1 Go · 0,5–1 tok/s estimationDéconseillé
Qwen2.5 72B Instruct Q5_K_M8K~54,1 Go · 0,6–1,2 tok/s estimationDéconseillé
Qwen2.5 72B Instruct Q4_K_M8K~46,6 Go · 0,8–1,6 tok/s estimationDéconseillé
Qwen2.5 72B Instruct IQ4_XS8K~42,4 Go · 1–2 tok/s estimationPossible mais lent
Qwen2.5 72B Instruct Q3_K_M8K~38,2 Go · 1,3–2,5 tok/s estimationPossible mais lent

Alternatives

Les GPU qui font tourner Qwen2.5 72B Instruct Q4_K_M entièrement en VRAM

D'autres modèles adaptés à la RTX 3090 Ti

Du matériel qui fait tourner Qwen2.5 72B Instruct Q4_K_M entièrement en mémoire

Les prix et les liens suivent le marché choisi.

Radeon PRO W7900

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AMD Ryzen AI Max+ 395

PC à mémoire unifiée

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GeForce RTX 5090

Palier de mémoire le plus bas

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Questions fréquentes

La RTX 3090 Ti peut-elle faire tourner Qwen2.5 72B Instruct ?
Le modèle demande environ 46,6 Go mais seuls 23,3 Go de VRAM sont utilisables : 23,3 Go doivent être chargés en RAM système. Il fonctionne, à 50 % sur le GPU, mais plus lentement. Vitesse estimée d'au plus 1,6 tokens/s : trop lent pour une conversation.
Quelle quantification choisir sur la RTX 3090 Ti ?
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 3090 Ti ?
En Q4_K_M, le modèle ne tient pas entièrement en VRAM, même avec un contexte court.
À quelle vitesse tourne Qwen2.5 72B Instruct (RTX 3090 Ti) ?
Nous estimons 0,8–1,6 tok/s (estimation, confiance faible). Basé sur : bande passante mémoire (1 008 Go/s) et taille du modèle, bande passante de la RAM système (~51 Go/s).