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Run LLM Locally

QwQ 32B sur une RTX 4080 SUPER

QwQ 32B en Q4_K_M demande environ 22,4 Go, plus que les 16 Go de la RTX 4080 SUPER : une partie du modèle tourne depuis la RAM système, ce qui ralentit la génération. En Q3_K_M, il ne tient pas en VRAM.

QwQ 32B

Q4_K_M · 8K contexte

Offload CPU/GPU

Le modèle demande environ 22,4 Go mais seuls 15,5 Go de VRAM sont utilisables : 6,9 Go doivent être chargés en RAM système. Il fonctionne, à 69 % sur le GPU, mais plus lentement.

Votre matériel
RTX 4080 SUPER 16 Go · 64 Go RAM
Mémoire estimée
~22,4 Go estimation
VRAM (mémoire utilisable)
15,5 Go
GPU seul
Non
Offload CPU/GPU
Nécessaire (6,9 Go)
Vitesse de génération
3–5,5 tok/s estimation
Plus grand contexte en mémoire rapide
Aucun
Confiance : faible

Basé sur : bande passante mémoire (736 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

6,9 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 4080 SUPER

QwQ 32B sur RTX 4080 SUPER + 64 Go de RAM · contexte 8K
QwQ 32B Q8_08K~37 Go · 0,9–1,8 tok/s estimationDéconseillé
QwQ 32B Q6_K8K~29,3 Go · 1,4–3 tok/s estimationPossible mais lent
QwQ 32B Q5_K_M8K~25,7 Go · 1,9–3,5 tok/s estimationPossible mais lent
QwQ 32B Q4_K_M8K~22,4 Go · 3–5,5 tok/s estimationOffload CPU/GPU
QwQ 32B IQ4_XS8K~20,3 Go · 4–7,5 tok/s estimationOffload CPU/GPU
QwQ 32B Q3_K_M8K~18,5 Go · 5,5–11 tok/s estimationOffload CPU/GPU

Alternatives

Du matériel qui fait tourner QwQ 32B Q4_K_M entièrement en mémoire

Les prix et les liens suivent le marché choisi.

Radeon RX 7900 XTX

AMD

CompatibleFait tourner QwQ 32B Q4_K_M entièrement en mémoire

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MacBook Pro 14 M3 Pro

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AMD Ryzen AI Max+ 395

PC à mémoire unifiée

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Questions fréquentes

La RTX 4080 SUPER peut-elle faire tourner QwQ 32B ?
Le modèle demande environ 22,4 Go mais seuls 15,5 Go de VRAM sont utilisables : 6,9 Go doivent être chargés en RAM système. Il fonctionne, à 69 % sur le GPU, mais plus lentement.
Quelle quantification choisir sur la RTX 4080 SUPER ?
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 4080 SUPER ?
En Q4_K_M, le modèle ne tient pas entièrement en VRAM, même avec un contexte court.
À quelle vitesse tourne QwQ 32B (RTX 4080 SUPER) ?
Nous estimons 3–5,5 tok/s (estimation, confiance faible). Basé sur : bande passante mémoire (736 Go/s) et taille du modèle, bande passante de la RAM système (~51 Go/s).