Qwen3-8B VRAM-Bedarf, GGUF-Größen & GPU-Leitfaden

Interaktiver Speicher- & Kontextsimulator für Qwen3-8B

Gewichtsquantisierung (bpw)

KV-Cache-Präzision

Ziel-GPU / Unified-Memory-Klasse

Geräte (TP)

Kontextlänge (Tokens) 32,768 Tokens

Speicheraufschlüsselung & Bandbreitenlimit

Knapp (>90 % nutzbar)

Modellgewichte: 44.5% KV: 43.2% Overhead: 12.3%

Gesamter Speicherbedarf

10.41 GB

Belegung pro Gerät: 10.41 GB

Modellgewichte

4.63 GB

KV-Cache (FP16): 4.50 GB

Gesch. Einzelstream-Decode

23.0 tok/s

Runtime- & TP-Overhead: 1.28 GB

Max. Kontext vor OOM

42,971

Tokens

Architekturbedingte KV-Komprimierung spart 75.0 % gegenüber naiver MHA FP16 (18.00 GB).

Präzisions- & Quantisierungs-VRAM-Matrix (8K / 32K / 128K Kontext)

Gesamter GPU-Speicherbedarf nach Gewichtspräzision und Kontextlänge (Batch = 1, FP16-KV-Cache)
Präzision / Format	Effektive bpw	Nur Gewichte	Gesamt @ 8K	Gesamt @ 32K	Gesamt @ 128K	Empfohlene Klasse (@ 32K)
FP16 / BF16	16.00 bpw	15.27 GB	18.00 GB	21.37 GB	34.87 GB	RTX 3090 24GB
FP8	8.50 bpw	8.11 GB	10.62 GB	14.00 GB	27.50 GB	RTX 4060 Ti 16GB
Q8_0	8.50 bpw	8.11 GB	10.62 GB	14.00 GB	27.50 GB	RTX 4060 Ti 16GB
Q6_K	6.56 bpw	6.26 GB	8.72 GB	12.09 GB	25.59 GB	RTX 4060 Ti 16GB
Q5_K_M	5.69 bpw	5.43 GB	7.86 GB	11.23 GB	24.73 GB	RTX 3060 12GB
Q4_K_M	4.85 bpw	4.63 GB	7.03 GB	10.41 GB	23.91 GB	RTX 3060 12GB
AWQ INT4	4.50 bpw	4.30 GB	6.69 GB	10.06 GB	23.56 GB	RTX 3060 12GB
IQ4_XS	4.25 bpw	4.06 GB	6.44 GB	9.82 GB	23.32 GB	RTX 3060 12GB

Hardware-Kompatibilität & Decode-Geschwindigkeit (Qwen3-8B @ Q4_K_M, 32K Kontext)

Passstatus, Speicherauslastung und geschätzter Decode-Durchsatz auf führenden GPUs und Apple Silicon
Hardware-Klasse	Speicher & Bandbreite	Benötigt (32K)	Bewertung	Gesch. Decode-Rate
RTX 3090 24GB	24 GB · 936 GB/s	10.41 GB (43%)	Passt komfortabel	59.7 tok/s
RTX 4090 24GB	24 GB · 1008 GB/s	10.41 GB (43%)	Passt komfortabel	64.3 tok/s
RTX 5090 32GB	32 GB · 1792 GB/s	10.41 GB (33%)	Passt komfortabel	114.4 tok/s
Apple M-Max 64GB	64 GB · 546 GB/s	10.00 GB (16%)	Passt komfortabel	32.8 tok/s
Mac Studio 128GB	128 GB · 546 GB/s	10.00 GB (8%)	Passt komfortabel	32.8 tok/s
Mac Studio 192GB	192 GB · 800 GB/s	10.00 GB (5%)	Passt komfortabel	48.1 tok/s
NVIDIA A100 80GB	80 GB · 2039 GB/s	10.41 GB (13%)	Passt komfortabel	137.8 tok/s
NVIDIA H100 80GB	80 GB · 3350 GB/s	10.41 GB (13%)	Passt komfortabel	226.4 tok/s

Geprüfte Transformer-Architekturparameter

Checkpoint ID: Qwen/Qwen3-8B
Ollama Tag: qwen3:8b
License / Release: Apache-2.0 · 2025-Q2
Topologie & Attention: Dichter Transformer
Aufmerksamkeitsmechanismus: Grouped-Query Attention (GQA)
Gesamtparameter (Mrd.): 8.2B
Aktive Parameter / Token (Mrd.): 8.2B
Verborgene Schichten / Hidden-Dimension: 36 / 4096
Query-Heads / KV-Heads: 32Q / 8KV (d=128)
Vocab / Max Position: 151,936 / 40,960

Quantisierte Formate speichern blockweise Skalierungsfaktoren und Nullpunkte neben gepackten Ganzzahlgewichten. Ein 4-Bit-GGUF-Checkpoint in Q4_K_M benötigt im Schnitt 4.85 effektive Bits pro Parameter (nicht 4.00), während Q8_0 bei 8.50 bpw liegt. Bei Mixture-of-Experts-Modellen bleiben sämtliche gerouteten und geteilten Experten im Speicher resident, um Host-Paging bei jedem Token zu verhindern.

Standard-Grouped-Query-Attention reserviert über alle Schichten hinweg 2 × L × H_kv × d_head × S × B × bytes_kv. DeepSeek Multi-head Latent Attention (MLA) komprimiert Keys und Values auf L × (d_kv_lora + d_qk_rope) × S × B × bytes_kv und senkt den Speicherbedarf langer Kontexte um über 90 %. Hybride Sliding-Window-Modelle deckeln lokale Schichten bei min(S, window_size), während globale Schichten linear mit S wachsen.

Schnellstart-Befehle für vLLM & Ollama (Qwen3-8B)

vllm serve Qwen/Qwen3-8B \
  --tensor-parallel-size 1 \
  --max-model-len 32768 \
  --max-num-seqs 8 \
  --gpu-memory-utilization 0.95 \
  --kv-cache-dtype fp8 \
  --enable-prefix-caching \
  --port 8000

# Save as Modelfile, then run: ollama create qwen3-8b-custom -f Modelfile
FROM qwen3:8b
PARAMETER num_ctx 32768
PARAMETER num_batch 512
PARAMETER flash_attn true

# Environment variables for ollama serve:
# OLLAMA_NUM_PARALLEL=8 OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1 OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q8_0 ollama serve

Qwen3-8B — VRAM-Anforderungen, Quantisierungsmatrix & GPU-Leitfaden

Interaktiver Speicher- & Kontextsimulator für Qwen3-8B

Speicheraufschlüsselung & Bandbreitenlimit

Präzisions- & Quantisierungs-VRAM-Matrix (8K / 32K / 128K Kontext)

Hardware-Kompatibilität & Decode-Geschwindigkeit (Qwen3-8B @ Q4_K_M, 32K Kontext)

Geprüfte Transformer-Architekturparameter

Schnellstart-Befehle für vLLM & Ollama (Qwen3-8B)

Verwandte & ähnlich große Open-Weight-Modelle vergleichen

Qwen3-14B

Qwen3-30B-A3B (MoE)

Qwen3-32B

QwQ-32B (Reasoning)

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct

Qwen2.5-72B-Instruct