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Run LLM Locally

Phi-4 Mini Instruct 3.8B sur une RTX 3090

Avec ses 24 Go de VRAM, la RTX 3090 fait tourner Phi-4 Mini Instruct 3.8B en Q4_K_M entièrement sur le GPU avec un contexte de 8K (environ 4,5 Go nécessaires). En Q8_0, il tient entièrement.

Phi-4 Mini Instruct 3.8B

Q4_K_M · 8K contexte

Excellent

Le modèle demande environ 4,5 Go et tient dans les 23,3 Go disponibles, avec 18,8 Go de marge.

Votre matériel
RTX 3090 24 Go · 64 Go RAM
Mémoire estimée
~4,5 Go estimation
VRAM (mémoire utilisable)
23,3 Go
GPU seul
Oui
Offload CPU/GPU
Non nécessaire
Vitesse de génération
164–255 tok/s estimation
Plus grand contexte en mémoire rapide
128K tokens
Confiance : faible

Basé sur : bande passante mémoire (936 Go/s) et taille du modèle

Répartition de la mémoire

~4,5 Go (4,1 Go–4,9 Go) nécessaires · estimation

Tient entièrement en VRAM · 18,8 Go libres

  • Poids du modèle2,3 Go
  • Cache KV1 Go
  • Surcoût runtime0,9 Go
  • Marge de sécurité0,3 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

Phi-4 Mini Instruct 3.8B sur RTX 3090 + 64 Go de RAM · contexte 8K
Phi-4 Mini Instruct 3.8B Q8_08K~6 Go · 120–177 tok/s estimationExcellent
Phi-4 Mini Instruct 3.8B Q6_K8K~5,1 Go · 142–216 tok/s estimationExcellent
Phi-4 Mini Instruct 3.8B Q5_K_M8K~4,8 Go · 152–233 tok/s estimationExcellent
Phi-4 Mini Instruct 3.8B Q4_K_M8K~4,5 Go · 164–255 tok/s estimationExcellent
Phi-4 Mini Instruct 3.8B IQ4_XS8K~4,3 Go · 174–276 tok/s estimationExcellent
Phi-4 Mini Instruct 3.8B Q3_K_M8K~4,2 Go · 179–285 tok/s estimationExcellent

Alternatives

Où acheter une RTX 3090

Les prix et les liens suivent le marché choisi.

GeForce RTX 3090

24 Go GDDR6X · 936 Go/s · 350 W

ExcellentFait tourner Phi-4 Mini Instruct 3.8B Q4_K_M entièrement en mémoire

Prix indisponible

Disponibilité inconnue

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Questions fréquentes

La RTX 3090 peut-elle faire tourner Phi-4 Mini Instruct 3.8B ?
Le modèle demande environ 4,5 Go et tient dans les 23,3 Go disponibles, avec 18,8 Go de marge.
Quelle quantification choisir sur la RTX 3090 ?
Q8_0 est la quantification la plus précise qui tient entièrement en VRAM avec un contexte de 8K. ~6 Go / 23,3 Go.
Quel est le plus grand contexte possible sur la RTX 3090 ?
En Q4_K_M, environ 128K 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 Phi-4 Mini Instruct 3.8B (RTX 3090) ?
Nous estimons 164–255 tok/s (estimation, confiance faible). Basé sur : bande passante mémoire (936 Go/s) et taille du modèle.