NVIDIA GeForce RTX 4090 (24 GB GDDR6X) — Modelos compatibles, contexto máximo y rendimiento en tok/s

NVIDIA GeForce RTX 4090 (24 GB GDDR6X) ofrece 24 GB de memoria (22.1 GB de techo útil predeterminado) respaldados por 1,008 GB/s de ancho de banda externo y 165.2 TFLOPS de cómputo FP16 (~$0.44/h tarifa típica en la nube, 450W TDP).

Memoria física
24 GB
Default / Tuned Usable
22.1 / 23.0 GB
Ancho de banda de memoria
1,008 GB/s
Cómputo FP16
165.2 TFLOPS
Tarifa nube típica $/h / CapEx
$0.44/hr · $1,799
TDP / Native FP8
450W · FP8 Yes

Simulador interactivo de cargas de trabajo en RTX 4090 24GB

32,768 tokens

Desglose de memoria y techo de ancho de banda

Cabe con holgura
Pesos del modelo: 56.4% KV: 33.8% Overhead: 9.8%
Memoria total requerida
14.81 GB
Asignación por dispositivo: 14.81 / 24 GB
Pesos del modelo
8.36 GB
KV: 5.00 GB
Decodificación estimada (1 flujo)
44.0 tok/s
Rendimiento estimado por lotes: 44.0 tok/s
Contexto máx. antes de OOM
89,017
tokens

Salvaguardas clave de parámetros compiladas automáticamente

El paralelismo de tensores divide las cabezas de atención y las matrices MLP entre dispositivos NVLink o PCIe, por lo que --tensor-parallel-size debe dividir exactamente el número de cabezas de consulta y KV dejando margen para los búferes all-reduce de NCCL y la captura de grafos CUDA.

Durante la generación autorregresiva de un solo usuario, cada token de salida exige leer los pesos activos del modelo desde la VRAM hacia los núcleos de cómputo. Duplicar el ancho de banda de memoria (por ejemplo, pasar de 546 GB/s a 1,792 GB/s en GDDR7 o 3,350 GB/s en HBM3) prácticamente duplica los tok/s con idéntica cuantización.

Matriz de compatibilidad de LLM de pesos abiertos en 1× RTX 4090 24GB (contexto 32K)

Estado de ajuste y tok/s estimados de decodificación de flujo único en FP16, Q8_0 y Q4_K_M sobre un solo dispositivo
Modelo y familia FP16 Q8_0 Q4_K_M Mejor cuantización holgada Contexto máx. (Q4_K_M) Velocidad decod. (Q4_K_M)
DeepSeek-R1 (671B MoE)
671B · MLA
Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) — — —
DeepSeek-V3-0324 (671B MoE)
671B · MLA
Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) — — —
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
70.6B · GQA
Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) — — —
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
32.8B · GQA
Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) — 12,759 tokens —
Qwen3-235B-A22B (MoE)
235B · GQA
Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) — — —
Qwen3-30B-A3B (MoE)
30.5B · GQA
Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) Ajustado (>90 % útil) IQ4_XS 48,634 tokens 120.8 tok/s
Qwen3-32B
32.8B · GQA
Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) — 12,759 tokens —
Qwen3-14B
14.8B · GQA
Memoria insuficiente (OOM) Ajustado (>90 % útil) Cabe con holgura FP8 89,017 tokens 44.0 tok/s
Qwen3-8B
8.2B · GQA
Ajustado (>90 % útil) Cabe con holgura Cabe con holgura FP16 / BF16 126,857 tokens 64.3 tok/s
QwQ-32B (Reasoning)
32.8B · GQA
Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) — 12,759 tokens —
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
32.8B · GQA
Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) — 12,759 tokens —
Qwen2.5-72B-Instruct
72.7B · GQA
Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) — — —
Llama 4 Maverick (400B / 17B-128E MoE)
402B · GQA
Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) — — —
Llama 4 Scout (109B / 17B-16E MoE)
109B · HYBRID_SWA
Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) — — —
Llama 3.3 70B Instruct
70.6B · GQA
Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) — — —
Llama 3.1 405B Instruct
405B · GQA
Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) — — —
Llama 3.1 8B Instruct
8.03B · GQA
Ajustado (>90 % útil) Cabe con holgura Cabe con holgura FP16 / BF16 143,524 tokens 68.8 tok/s
Gemma 3 27B IT (Multimodal)
27.4B · HYBRID_SWA
Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) Ajustado (>90 % útil) Q4_K_M 13,224 tokens 32.0 tok/s
Gemma 3 12B IT (Multimodal)
12.2B · HYBRID_SWA
Memoria insuficiente (OOM) Cabe con holgura Cabe con holgura FP8 41,219 tokens 63.8 tok/s
Mistral Small 3.1 (24B)
24B · GQA
Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) Ajustado (>90 % útil) Q4_K_M 53,954 tokens 31.7 tok/s
Mistral Large 2411 (123B)
123B · GQA
Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) — — —
Codestral 22B
22.2B · GQA
Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) Ajustado (>90 % útil) Q4_K_M 43,438 tokens 30.1 tok/s
Devstral Small (24B SWE Agent)
23.6B · GQA
Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) Ajustado (>90 % útil) Q5_K_M 55,478 tokens 32.0 tok/s
GLM-4-32B-0414
32B · GQA
Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) Ajustado (>90 % útil) IQ4_XS 61,544 tokens 29.4 tok/s
GLM-4-9B-0414
9.4B · GQA
Ajustado (>90 % útil) Cabe con holgura Cabe con holgura FP16 / BF16 438,394 tokens 89.6 tok/s
Microsoft Phi-4 (14B)
14.7B · GQA
Memoria insuficiente (OOM) Ajustado (>90 % útil) Cabe con holgura FP8 71,519 tokens 40.4 tok/s
Microsoft Phi-4-mini-instruct (3.8B)
3.84B · GQA
Cabe con holgura Cabe con holgura Cabe con holgura FP16 / BF16 163,486 tokens 95.2 tok/s
Cohere Command A (111B)
111B · HYBRID_SWA
Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) Memoria insuficiente (OOM) — — —

Comparar otros niveles de capacidad de GPU y Apple Silicon