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Llama 4 Maverick (400B / 17B-128E MoE) — Requisiti VRAM, matrice di quantizzazione e guida GPU

Llama 4 Maverick (400B / 17B-128E MoE) (Meta Llama, Llama 4 Community) adotta un’architettura Miscela di esperti (MoE) con 402B parametri residenti (17.2B attivi per token), 48 livelli e Attenzione a query raggruppate (GQA) con supporto fino a 1,048,576 token di contesto.

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Simulatore interattivo di memoria e contesto per Llama 4 Maverick (400B / 17B-128E MoE)

32,768 token

Ripartizione memoria e limite di banda passante

Entra comodamente
Pesi del modello: 95.7% KV: 2.5% Overhead: 1.8%
Memoria totale richiesta
237.24 GB
Allocazione per dispositivo: 237.24 GB
Pesi del modello
226.97 GB
KV Cache (FP16): 6.00 GB
Decodifica stimata (singolo flusso)
28.6 tok/s
Overhead runtime e TP: 4.27 GB
Contesto max prima di OOM
1,048,576
token

La compressione KV architetturale risparmia il 80.0% rispetto a MHA FP16 standard (30.00 GB).

macOS limita di default la memoria GPU wired a circa 384.0 GB (75%); aumentando iogpu.wired_limit_mb si sbloccano fino a 450.6 GB (88%).

sudo sysctl iogpu.wired_limit_mb=461373

Matrice VRAM per precisione e quantizzazione (contesto 8K / 32K / 128K)

Memoria GPU totale richiesta in base alla precisione dei pesi e alla lunghezza del contesto (batch = 1, KV cache FP16)
Precisione / Formato bpw effettivi Solo pesi Totale @ ctx 8K Totale @ ctx 32K Totale @ ctx 128K Fascia consigliata (@ 32K)
FP16 / BF16 16.00 bpw 748.78 GB 762.38 GB 766.88 GB 784.88 GB 8× NVIDIA H100 80GB
FP8 8.50 bpw 397.79 GB 406.12 GB 410.62 GB 428.62 GB 8× NVIDIA H100 80GB
Q8_0 8.50 bpw 397.79 GB 406.12 GB 410.62 GB 428.62 GB 8× NVIDIA H100 80GB
Q6_K 6.56 bpw 307.00 GB 313.97 GB 318.47 GB 336.47 GB Mac Studio 512GB
Q5_K_M 5.69 bpw 266.29 GB 272.64 GB 277.14 GB 295.14 GB Mac Studio 512GB
Q4_K_M 4.85 bpw 226.97 GB 232.74 GB 237.24 GB 255.24 GB Mac Studio 512GB
AWQ INT4 4.50 bpw 210.60 GB 216.12 GB 220.62 GB 238.62 GB Mac Studio 512GB
IQ4_XS 4.25 bpw 198.90 GB 204.24 GB 208.74 GB 226.74 GB Mac Studio 512GB

Compatibilità hardware e velocità di decodifica (Llama 4 Maverick (400B / 17B-128E MoE) @ Q4_K_M, contesto 32K)

Esito di compatibilità, utilizzo memoria e throughput di decodifica stimato sulle principali GPU e Apple Silicon
Fascia hardware Memoria e banda Richiesta (32K) Compatibilità Velocità decod. stimata
RTX 3090 24GB 24 GB · 936 GB/s 240.99 GB (1004%) Memoria esaurita (OOM) —
RTX 4090 24GB 24 GB · 1008 GB/s 240.99 GB (1004%) Memoria esaurita (OOM) —
RTX 5090 32GB 32 GB · 1792 GB/s 240.99 GB (753%) Memoria esaurita (OOM) —
Apple M-Max 64GB 64 GB · 546 GB/s 237.24 GB (371%) Memoria esaurita (OOM) —
Mac Studio 128GB 128 GB · 546 GB/s 237.24 GB (185%) Memoria esaurita (OOM) —
Mac Studio 192GB 192 GB · 800 GB/s 237.24 GB (124%) Memoria esaurita (OOM) —
NVIDIA A100 80GB 80 GB · 2039 GB/s 240.99 GB (301%) Memoria esaurita (OOM) —
NVIDIA H100 80GB 80 GB · 3350 GB/s 240.99 GB (301%) Memoria esaurita (OOM) —

Parametri verificati dell’architettura Transformer

Checkpoint ID
meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct
Ollama Tag
llama4:maverick
License / Release
Llama 4 Community · 2025-Q2
Topologia e attenzione
Miscela di esperti (MoE)
Meccanismo di attenzione
Attenzione a query raggruppate (GQA)
Parametri totali (B)
402B
Parametri attivi / token (B)
17.2B
Livelli nascosti / Dimensione nascosta
48 / 5120
Teste di query / Teste KV
40Q / 8KV (d=128)
MoE Routed Experts
1 active / 128 total
Vocab / Max Position
202,048 / 1,048,576

I formati quantizzati memorizzano fattori di scala per blocco e zero-point accanto ai pesi interi compatti. Un checkpoint GGUF Q4_K_M a 4 bit richiede in media 4.85 bit effettivi per parametro (non 4.00), mentre Q8_0 si attesta a 8.50 bpw. Nei modelli Mixture-of-Experts, tutti gli esperti instradati e condivisi restano residenti in memoria per evitare il paging dall’host a ogni token.

La Grouped-Query Attention standard alloca 2 × L × H_kv × d_head × S × B × bytes_kv lungo i livelli. La Multi-head Latent Attention di DeepSeek (MLA) comprime chiavi e valori in L × (d_kv_lora + d_qk_rope) × S × B × bytes_kv, riducendo di oltre il 90% la memoria sui contesti lunghi. I modelli ibridi a finestra scorrevole limitano i livelli di attenzione locale a min(S, window_size) facendo scalare linearmente con S quelli globali.

Comandi rapidi vLLM e Ollama per Llama 4 Maverick (400B / 17B-128E MoE)

CLI vLLM (Mac Studio 512GB) 
vllm serve meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct \
  --tensor-parallel-size 1 \
  --max-model-len 32768 \
  --max-num-seqs 8 \
  --gpu-memory-utilization 0.80 \
  --kv-cache-dtype fp8 \
  --enable-prefix-caching \
  --port 8000
Modelfile Ollama 
# Optional macOS unified-memory ceiling override before launching:
# sudo sysctl iogpu.wired_limit_mb=461373

# Save as Modelfile, then run: ollama create llama-4-maverick-custom -f Modelfile
FROM llama4:maverick
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

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