NVIDIA GeForce RTX 4090 (24 GB GDDR6X) — Lauffähige Modelle, maximaler Kontext & tok/s-Richtwerte

NVIDIA GeForce RTX 4090 (24 GB GDDR6X) bietet 24 GB Speicher (22.1 GB standardmäßig nutzbares Limit) mit 1,008 GB/s externer Bandbreite und 165.2 TFLOPS FP16-Leistung (~$0.44/Std. typischer Cloud-Tarif, 450W TDP).

Physischer Speicher
24 GB
Default / Tuned Usable
22.1 / 23.0 GB
Speicherbandbreite
1,008 GB/s
FP16-Rechenleistung
165.2 TFLOPS
Typischer Cloud-$/Std. / CapEx
$0.44/hr · $1,799
TDP / Native FP8
450W · FP8 Yes

Interaktiver Workload-Simulator auf RTX 4090 24GB

32,768 Tokens

Speicheraufschlüsselung & Bandbreitenlimit

Passt komfortabel
Modellgewichte: 56.4% KV: 33.8% Overhead: 9.8%
Gesamter Speicherbedarf
14.81 GB
Belegung pro Gerät: 14.81 / 24 GB
Modellgewichte
8.36 GB
KV: 5.00 GB
Gesch. Einzelstream-Decode
44.0 tok/s
Gesch. Batch-Durchsatz: 44.0 tok/s
Max. Kontext vor OOM
89,017
Tokens

Automatisch kompilierte Parameter-Schutzregeln

Tensorparallelität verteilt Attention-Heads und MLP-Matrizen über NVLink- oder PCIe-GPUs; daher muss --tensor-parallel-size die Anzahl der Query- und KV-Heads ganzzahlig teilen und zugleich Spielraum für NCCL-All-Reduce-Puffer sowie CUDA-Graph-Erfassung lassen.

Bei der autoregressiven Einzel-Stream-Generierung müssen für jedes ausgegebene Token die aktiven Modellgewichte aus dem VRAM in die Recheneinheiten gelesen werden. Eine Verdopplung der Speicherbandbreite (etwa von 546 GB/s auf 1,792 GB/s mit GDDR7 oder 3,350 GB/s mit HBM3) verdoppelt bei gleicher Quantisierung nahezu die tok/s-Rate.

Open-Weight-LLM-Kompatibilitätsmatrix auf 1× RTX 4090 24GB (32K Kontext)

Passstatus und geschätzte Einzelstream-Decode-Rate in tok/s für FP16, Q8_0 und Q4_K_M auf einem einzelnen Gerät
Modell & Familie FP16 Q8_0 Q4_K_M Beste komfortable Quant. Max. Kontext (Q4_K_M) Decode-Tempo (Q4_K_M)
DeepSeek-R1 (671B MoE)
671B · MLA
Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) — — —
DeepSeek-V3-0324 (671B MoE)
671B · MLA
Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) — — —
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
70.6B · GQA
Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) — — —
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
32.8B · GQA
Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) — 12,759 Tokens —
Qwen3-235B-A22B (MoE)
235B · GQA
Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) — — —
Qwen3-30B-A3B (MoE)
30.5B · GQA
Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) Knapp (>90 % nutzbar) IQ4_XS 48,634 Tokens 120.8 tok/s
Qwen3-32B
32.8B · GQA
Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) — 12,759 Tokens —
Qwen3-14B
14.8B · GQA
Zu wenig Speicher (OOM) Knapp (>90 % nutzbar) Passt komfortabel FP8 89,017 Tokens 44.0 tok/s
Qwen3-8B
8.2B · GQA
Knapp (>90 % nutzbar) Passt komfortabel Passt komfortabel FP16 / BF16 126,857 Tokens 64.3 tok/s
QwQ-32B (Reasoning)
32.8B · GQA
Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) — 12,759 Tokens —
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
32.8B · GQA
Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) — 12,759 Tokens —
Qwen2.5-72B-Instruct
72.7B · GQA
Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) — — —
Llama 4 Maverick (400B / 17B-128E MoE)
402B · GQA
Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) — — —
Llama 4 Scout (109B / 17B-16E MoE)
109B · HYBRID_SWA
Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) — — —
Llama 3.3 70B Instruct
70.6B · GQA
Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) — — —
Llama 3.1 405B Instruct
405B · GQA
Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) — — —
Llama 3.1 8B Instruct
8.03B · GQA
Knapp (>90 % nutzbar) Passt komfortabel Passt komfortabel FP16 / BF16 143,524 Tokens 68.8 tok/s
Gemma 3 27B IT (Multimodal)
27.4B · HYBRID_SWA
Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) Knapp (>90 % nutzbar) Q4_K_M 13,224 Tokens 32.0 tok/s
Gemma 3 12B IT (Multimodal)
12.2B · HYBRID_SWA
Zu wenig Speicher (OOM) Passt komfortabel Passt komfortabel FP8 41,219 Tokens 63.8 tok/s
Mistral Small 3.1 (24B)
24B · GQA
Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) Knapp (>90 % nutzbar) Q4_K_M 53,954 Tokens 31.7 tok/s
Mistral Large 2411 (123B)
123B · GQA
Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) — — —
Codestral 22B
22.2B · GQA
Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) Knapp (>90 % nutzbar) Q4_K_M 43,438 Tokens 30.1 tok/s
Devstral Small (24B SWE Agent)
23.6B · GQA
Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) Knapp (>90 % nutzbar) Q5_K_M 55,478 Tokens 32.0 tok/s
GLM-4-32B-0414
32B · GQA
Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) Knapp (>90 % nutzbar) IQ4_XS 61,544 Tokens 29.4 tok/s
GLM-4-9B-0414
9.4B · GQA
Knapp (>90 % nutzbar) Passt komfortabel Passt komfortabel FP16 / BF16 438,394 Tokens 89.6 tok/s
Microsoft Phi-4 (14B)
14.7B · GQA
Zu wenig Speicher (OOM) Knapp (>90 % nutzbar) Passt komfortabel FP8 71,519 Tokens 40.4 tok/s
Microsoft Phi-4-mini-instruct (3.8B)
3.84B · GQA
Passt komfortabel Passt komfortabel Passt komfortabel FP16 / BF16 163,486 Tokens 95.2 tok/s
Cohere Command A (111B)
111B · HYBRID_SWA
Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) Zu wenig Speicher (OOM) — — —

Weitere GPU- & Apple-Silicon-Kapazitätsklassen vergleichen