DeepSeek / LLM / MODEL INTELLIGENCE

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

От весов и контекста до конкретной GPU. Прозрачный расчёт памяти, размещения и ограничений.

DeepSeek R1 Distill70.6BLLM / LOCAL INFERENCE
О модели и лицензии
Разработчик
DeepSeek
Лицензия
MIT + Llama Community License (base model)
Архитектура
LlamaForCausalLM (dense decoder, full KV-cache planning)
Память для запуска

Какое железо нужно этой модели?

Нужно VRAM46.5 GiB

Системная RAM: 36 GiB
Хранилище: 45.3 GiB

Оценка

Batch 1. Память и скорость рассчитаны существующим Capability Engine; это оценки, не результаты тестов.

Как рассчитана память
Веса39.4 GiB
KV cache2.5 GiB
Runtime0.8 GiB
Резерв исполнения3.8 GiB

Вместимость — не рейтинг качества модели. Сравнивайте одинаковые quant, контекст и runtime.

Варианты и runtime
02 / VARIANTS

Варианты и runtime

КвантованиеВеса моделиRuntimeОснова решения
Q4_K_MGGUF39.4 GiBllama.cpp · layer splitОценка
Q8_0GGUF69.8 GiBllama.cpp · layer splitОценка
F16GGUF131.4 GiBllama.cpp · layer splitОценка
Как контекст меняет память
03 / CONTEXT SCALING

Как контекст меняет память

Batch 1. Память и скорость рассчитаны существующим Capability Engine; это оценки, не результаты тестов.

Нативный / максимальный контекст: 128K / 128K

46.5 GiB8K
49.1 GiB16K
54.3 GiB32K
64.8 GiB64K
85.8 GiB128K
На каком железе запустится?
04 / GPU · ESTIMATED

На каком железе запустится?

Матрица размещения

Оценка для выбранной квантовки. RAM 64 GiB · SSD 1 TiB · batch 1. Физическая VRAM нескольких GPU не означает автоматического объединения памяти.

GPU8K32K64K128K
RTX 3080 Ti12 GiBНужна выгрузка в RAM
Почему

Требуется: 46.5 GiB
Доступно модели: 11.5 GiB

Оценка

Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Не поддерживается
Почему

Требуется: 54.3 GiB
Доступно модели: 11.5 GiB

Оценка

Не хватает системной RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Не поддерживается
Почему

Требуется: 64.8 GiB
Доступно модели: 11.5 GiB

Оценка

Не хватает системной RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Не поддерживается
Почему

Требуется: 85.8 GiB
Доступно модели: 11.5 GiB

Оценка

Не хватает системной RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

RTX 309024 GiBНужна выгрузка в RAM
Почему

Требуется: 46.5 GiB
Доступно модели: 23.5 GiB

Оценка

Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Нужна выгрузка в RAM
Почему

Требуется: 54.3 GiB
Доступно модели: 23.5 GiB

Оценка

Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Не поддерживается
Почему

Требуется: 64.8 GiB
Доступно модели: 23.5 GiB

Оценка

Не хватает системной RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Не поддерживается
Почему

Требуется: 85.8 GiB
Доступно модели: 23.5 GiB

Оценка

Не хватает системной RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

RTX 4070 SUPER12 GiBНужна выгрузка в RAM
Почему

Требуется: 46.5 GiB
Доступно модели: 11.5 GiB

Оценка

Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Не поддерживается
Почему

Требуется: 54.3 GiB
Доступно модели: 11.5 GiB

Оценка

Не хватает системной RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Не поддерживается
Почему

Требуется: 64.8 GiB
Доступно модели: 11.5 GiB

Оценка

Не хватает системной RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Не поддерживается
Почему

Требуется: 85.8 GiB
Доступно модели: 11.5 GiB

Оценка

Не хватает системной RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

RTX 4080 SUPER16 GiBНужна выгрузка в RAM
Почему

Требуется: 46.5 GiB
Доступно модели: 15.5 GiB

Оценка

Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Нужна выгрузка в RAM
Почему

Требуется: 54.3 GiB
Доступно модели: 15.5 GiB

Оценка

Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Не поддерживается
Почему

Требуется: 64.8 GiB
Доступно модели: 15.5 GiB

Оценка

Не хватает системной RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Не поддерживается
Почему

Требуется: 85.8 GiB
Доступно модели: 15.5 GiB

Оценка

Не хватает системной RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

RTX 409024 GiBНужна выгрузка в RAM
Почему

Требуется: 46.5 GiB
Доступно модели: 23.5 GiB

Оценка

Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Нужна выгрузка в RAM
Почему

Требуется: 54.3 GiB
Доступно модели: 23.5 GiB

Оценка

Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Не поддерживается
Почему

Требуется: 64.8 GiB
Доступно модели: 23.5 GiB

Оценка

Не хватает системной RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Не поддерживается
Почему

Требуется: 85.8 GiB
Доступно модели: 23.5 GiB

Оценка

Не хватает системной RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

RTX 507012 GiBНужна выгрузка в RAM
Почему

Требуется: 46.5 GiB
Доступно модели: 11.5 GiB

Оценка

Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Не поддерживается
Почему

Требуется: 54.3 GiB
Доступно модели: 11.5 GiB

Оценка

Не хватает системной RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Не поддерживается
Почему

Требуется: 64.8 GiB
Доступно модели: 11.5 GiB

Оценка

Не хватает системной RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Не поддерживается
Почему

Требуется: 85.8 GiB
Доступно модели: 11.5 GiB

Оценка

Не хватает системной RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

RTX 508016 GiBНужна выгрузка в RAM
Почему

Требуется: 46.5 GiB
Доступно модели: 15.5 GiB

Оценка

Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Нужна выгрузка в RAM
Почему

Требуется: 54.3 GiB
Доступно модели: 15.5 GiB

Оценка

Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Не поддерживается
Почему

Требуется: 64.8 GiB
Доступно модели: 15.5 GiB

Оценка

Не хватает системной RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Не поддерживается
Почему

Требуется: 85.8 GiB
Доступно модели: 15.5 GiB

Оценка

Не хватает системной RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

RTX 509032 GiBНужна выгрузка в RAM
Почему

Требуется: 46.5 GiB
Доступно модели: 31.5 GiB

Оценка

Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Нужна выгрузка в RAM
Почему

Требуется: 54.3 GiB
Доступно модели: 31.5 GiB

Оценка

Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Нужна выгрузка в RAM
Почему

Требуется: 64.8 GiB
Доступно модели: 31.5 GiB

Оценка

Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Не поддерживается
Почему

Требуется: 85.8 GiB
Доступно модели: 31.5 GiB

Оценка

Не хватает системной RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

2 × RTX 309048 GiBНужна выгрузка в RAM
Почему

Требуется: 48.5 GiB
Доступно модели: 47 GiB

Оценка

Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Веса и KV распределяются между GPU с накладными расходами.

PCIe-топология не задана; скорость multi-GPU остаётся грубой оценкой.

NVLink/P2P не подтверждены. Наличие разъёма не означает установленный bridge.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Нужна выгрузка в RAM
Почему

Требуется: 56.6 GiB
Доступно модели: 47 GiB

Оценка

Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Веса и KV распределяются между GPU с накладными расходами.

PCIe-топология не задана; скорость multi-GPU остаётся грубой оценкой.

NVLink/P2P не подтверждены. Наличие разъёма не означает установленный bridge.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Нужна выгрузка в RAM
Почему

Требуется: 67.4 GiB
Доступно модели: 47 GiB

Оценка

Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Веса и KV распределяются между GPU с накладными расходами.

PCIe-топология не задана; скорость multi-GPU остаётся грубой оценкой.

NVLink/P2P не подтверждены. Наличие разъёма не означает установленный bridge.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Не поддерживается
Почему

Требуется: 89 GiB
Доступно модели: 47 GiB

Оценка

Не хватает системной RAM.

KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.

Веса и KV распределяются между GPU с накладными расходами.

PCIe-топология не задана; скорость multi-GPU остаётся грубой оценкой.

NVLink/P2P не подтверждены. Наличие разъёма не означает установленный bridge.

Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.

Расчёт использует заданные параметры и допущения.

Контекст выше native может требовать дополнительной настройки runtime.

Оценка скорости · низкая уверенность · 8K

Batch 1. Память и скорость рассчитаны существующим Capability Engine; это оценки, не результаты тестов. RAM 64 GiB · SSD 1 TiB.

GPUОснова решенияДоступноОценка скорости · низкая уверенность
RTX 3080 TiНужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM12 GiB11.5 GiB Доступно для модели—Оценка
Почему этот результат?
  • Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.offloadedMb: 35 GiB · offloadFraction: 0.83 · requiredRamMb: 59 GiB
  • KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.layers: 80 · kvHeads: 8 · headDim: 128 · bytesPerElement: 2 · contextTokens: 8192 · batchSize: 1 · kvCacheMb: 2.5 GiB
  • Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.weightsMb: 39.4 GiB · runtimeOverheadMb: 0.8 GiB · kvCacheMb: 2.5 GiB · executionMarginMb: 3.8 GiB · reservedPerGpuMb: 0.5 GiB · requiredVramMb: 46.5 GiB
  • Расчёт использует заданные параметры и допущения.modelSource: EXTERNAL · variantSource: ESTIMATED · workloadSource: ESTIMATED · runtimeSource: ESTIMATED
RTX 3090Нужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM24 GiB23.5 GiB Доступно для модели—Оценка
Почему этот результат?
  • Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.offloadedMb: 23 GiB · offloadFraction: 0.55 · requiredRamMb: 45.2 GiB
  • KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.layers: 80 · kvHeads: 8 · headDim: 128 · bytesPerElement: 2 · contextTokens: 8192 · batchSize: 1 · kvCacheMb: 2.5 GiB
  • Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.weightsMb: 39.4 GiB · runtimeOverheadMb: 0.8 GiB · kvCacheMb: 2.5 GiB · executionMarginMb: 3.8 GiB · reservedPerGpuMb: 0.5 GiB · requiredVramMb: 46.5 GiB
  • Расчёт использует заданные параметры и допущения.modelSource: EXTERNAL · variantSource: ESTIMATED · workloadSource: ESTIMATED · runtimeSource: ESTIMATED
RTX 4070 SUPERНужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM12 GiB11.5 GiB Доступно для модели—Оценка
Почему этот результат?
  • Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.offloadedMb: 35 GiB · offloadFraction: 0.83 · requiredRamMb: 59 GiB
  • KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.layers: 80 · kvHeads: 8 · headDim: 128 · bytesPerElement: 2 · contextTokens: 8192 · batchSize: 1 · kvCacheMb: 2.5 GiB
  • Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.weightsMb: 39.4 GiB · runtimeOverheadMb: 0.8 GiB · kvCacheMb: 2.5 GiB · executionMarginMb: 3.8 GiB · reservedPerGpuMb: 0.5 GiB · requiredVramMb: 46.5 GiB
  • Расчёт использует заданные параметры и допущения.modelSource: EXTERNAL · variantSource: ESTIMATED · workloadSource: ESTIMATED · runtimeSource: ESTIMATED
RTX 4080 SUPERНужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM16 GiB15.5 GiB Доступно для модели—Оценка
Почему этот результат?
  • Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.offloadedMb: 31 GiB · offloadFraction: 0.74 · requiredRamMb: 54.4 GiB
  • KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.layers: 80 · kvHeads: 8 · headDim: 128 · bytesPerElement: 2 · contextTokens: 8192 · batchSize: 1 · kvCacheMb: 2.5 GiB
  • Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.weightsMb: 39.4 GiB · runtimeOverheadMb: 0.8 GiB · kvCacheMb: 2.5 GiB · executionMarginMb: 3.8 GiB · reservedPerGpuMb: 0.5 GiB · requiredVramMb: 46.5 GiB
  • Расчёт использует заданные параметры и допущения.modelSource: EXTERNAL · variantSource: ESTIMATED · workloadSource: ESTIMATED · runtimeSource: ESTIMATED
RTX 4090Нужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM24 GiB23.5 GiB Доступно для модели—Оценка
Почему этот результат?
  • Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.offloadedMb: 23 GiB · offloadFraction: 0.55 · requiredRamMb: 45.2 GiB
  • KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.layers: 80 · kvHeads: 8 · headDim: 128 · bytesPerElement: 2 · contextTokens: 8192 · batchSize: 1 · kvCacheMb: 2.5 GiB
  • Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.weightsMb: 39.4 GiB · runtimeOverheadMb: 0.8 GiB · kvCacheMb: 2.5 GiB · executionMarginMb: 3.8 GiB · reservedPerGpuMb: 0.5 GiB · requiredVramMb: 46.5 GiB
  • Расчёт использует заданные параметры и допущения.modelSource: EXTERNAL · variantSource: ESTIMATED · workloadSource: ESTIMATED · runtimeSource: ESTIMATED
RTX 5070Нужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM12 GiB11.5 GiB Доступно для модели—Оценка
Почему этот результат?
  • Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.offloadedMb: 35 GiB · offloadFraction: 0.83 · requiredRamMb: 59 GiB
  • KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.layers: 80 · kvHeads: 8 · headDim: 128 · bytesPerElement: 2 · contextTokens: 8192 · batchSize: 1 · kvCacheMb: 2.5 GiB
  • Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.weightsMb: 39.4 GiB · runtimeOverheadMb: 0.8 GiB · kvCacheMb: 2.5 GiB · executionMarginMb: 3.8 GiB · reservedPerGpuMb: 0.5 GiB · requiredVramMb: 46.5 GiB
  • Расчёт использует заданные параметры и допущения.modelSource: EXTERNAL · variantSource: ESTIMATED · workloadSource: ESTIMATED · runtimeSource: ESTIMATED
RTX 5080Нужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM16 GiB15.5 GiB Доступно для модели—Оценка
Почему этот результат?
  • Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.offloadedMb: 31 GiB · offloadFraction: 0.74 · requiredRamMb: 54.4 GiB
  • KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.layers: 80 · kvHeads: 8 · headDim: 128 · bytesPerElement: 2 · contextTokens: 8192 · batchSize: 1 · kvCacheMb: 2.5 GiB
  • Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.weightsMb: 39.4 GiB · runtimeOverheadMb: 0.8 GiB · kvCacheMb: 2.5 GiB · executionMarginMb: 3.8 GiB · reservedPerGpuMb: 0.5 GiB · requiredVramMb: 46.5 GiB
  • Расчёт использует заданные параметры и допущения.modelSource: EXTERNAL · variantSource: ESTIMATED · workloadSource: ESTIMATED · runtimeSource: ESTIMATED
RTX 5090Нужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM32 GiB31.5 GiB Доступно для модели—Оценка
Почему этот результат?
  • Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.offloadedMb: 15 GiB · offloadFraction: 0.36 · requiredRamMb: 36 GiB
  • KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.layers: 80 · kvHeads: 8 · headDim: 128 · bytesPerElement: 2 · contextTokens: 8192 · batchSize: 1 · kvCacheMb: 2.5 GiB
  • Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.weightsMb: 39.4 GiB · runtimeOverheadMb: 0.8 GiB · kvCacheMb: 2.5 GiB · executionMarginMb: 3.8 GiB · reservedPerGpuMb: 0.5 GiB · requiredVramMb: 46.5 GiB
  • Расчёт использует заданные параметры и допущения.modelSource: EXTERNAL · variantSource: ESTIMATED · workloadSource: ESTIMATED · runtimeSource: ESTIMATED
Radeon RX 7800 XTНужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM16 GiB15.5 GiB Доступно для модели—Оценка
Почему этот результат?
  • Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.offloadedMb: 31 GiB · offloadFraction: 0.74 · requiredRamMb: 54.4 GiB
  • Нужна проверка версии ROCm, ОС и runtime для этой GPU.runtime: llama.cpp · layer split
  • KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.layers: 80 · kvHeads: 8 · headDim: 128 · bytesPerElement: 2 · contextTokens: 8192 · batchSize: 1 · kvCacheMb: 2.5 GiB
  • Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.weightsMb: 39.4 GiB · runtimeOverheadMb: 0.8 GiB · kvCacheMb: 2.5 GiB · executionMarginMb: 3.8 GiB · reservedPerGpuMb: 0.5 GiB · requiredVramMb: 46.5 GiB
  • Расчёт использует заданные параметры и допущения.modelSource: EXTERNAL · variantSource: ESTIMATED · workloadSource: ESTIMATED · runtimeSource: ESTIMATED
Radeon RX 7900 XTXНужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM24 GiB23.5 GiB Доступно для модели—Оценка
Почему этот результат?
  • Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.offloadedMb: 23 GiB · offloadFraction: 0.55 · requiredRamMb: 45.2 GiB
  • Нужна проверка версии ROCm, ОС и runtime для этой GPU.runtime: llama.cpp · layer split
  • KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.layers: 80 · kvHeads: 8 · headDim: 128 · bytesPerElement: 2 · contextTokens: 8192 · batchSize: 1 · kvCacheMb: 2.5 GiB
  • Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.weightsMb: 39.4 GiB · runtimeOverheadMb: 0.8 GiB · kvCacheMb: 2.5 GiB · executionMarginMb: 3.8 GiB · reservedPerGpuMb: 0.5 GiB · requiredVramMb: 46.5 GiB
  • Расчёт использует заданные параметры и допущения.modelSource: EXTERNAL · variantSource: ESTIMATED · workloadSource: ESTIMATED · runtimeSource: ESTIMATED
2 × RTX 3090Нужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM48 GiB47 GiB Доступно для модели—Оценка
Почему этот результат?
  • Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.offloadedMb: 1.5 GiB · offloadFraction: 0.03 · requiredRamMb: 20.5 GiB
  • KV cache рассчитан по архитектуре, контексту и числу параллельных запросов.layers: 80 · kvHeads: 8 · headDim: 128 · bytesPerElement: 2 · contextTokens: 8192 · batchSize: 1 · kvCacheMb: 2.5 GiB
  • Веса и KV распределяются между GPU с накладными расходами.mode: LAYER · gpuCount: 2 · physicalTotalVramMb: 48 GiB · usableVramMb: 47 GiB · shardBuffersMb: 1.3 GiB
  • PCIe-топология не задана; скорость multi-GPU остаётся грубой оценкой.
  • NVLink/P2P не подтверждены. Наличие разъёма не означает установленный bridge.p2pVerified: false · bridgeInstalled: false
  • Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.weightsMb: 39.4 GiB · runtimeOverheadMb: 2.8 GiB · kvCacheMb: 2.5 GiB · executionMarginMb: 3.8 GiB · reservedPerGpuMb: 0.5 GiB · requiredVramMb: 48.5 GiB
  • Расчёт использует заданные параметры и допущения.modelSource: EXTERNAL · variantSource: ESTIMATED · workloadSource: ESTIMATED · runtimeSource: ESTIMATED

Память объединяется только при поддержке sharding выбранным runtime. PCIe, NVLink и P2P здесь не подтверждены; ускорение не гарантируется.

Опубликованные измерения
05 / BENCHMARK EVIDENCE

Опубликованные измерения

Для этой модели нет точных опубликованных измерений в текущем наборе. Оценки скорости ниже не подменяют benchmark.

BUILD / MODEL FIT

Сколько стоит ПК для этой модели?

Три стратегии существующего optimizer, а не гарантированный глобальный минимум цены. Поиск учитывает класс задач; каждый вариант отдельно проверяется для выбранной квантовки и контекста.

Подобрать AI-сборку
06 / BUILD DIRECTION

Подобрать AI-сборку

Память объединяется только при поддержке sharding выбранным runtime. PCIe, NVLink и P2P здесь не подтверждены; ускорение не гарантируется.

Продолжить выбор

Создано студиейMGPU77