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趋近智

NVIDIA RTX 4090 (24GB)

NVIDIA RTX 4090 (24GB) 配备 24 GB 专用显存与 1008 GB/s 显存带宽,支持 CUDA 和 TensorRT-LLM 运行环境,可进行全精度与量化大模型推理。

总显存

24 GB

可用显存上限

24 GB

显存带宽

1008 GB/s

最大推理模型级别

32B 模型 (Q4)

热设计功耗

450W

显存占用随上下文长度变化曲线

随上下文长度增长的显存需求评估。当曲线超过参考线时将导致显存不足(OOM)。

DeepSeek-R1 3B (3B)Mistral-7B-v0.1 (7.3B)Magistral Small (24B)Qwen2.5-72B (72B)

量化精度:

NVIDIA RTX 4090 (24GB) 最佳运行大模型与速度矩阵

主流开源大模型在 NVIDIA RTX 4090 (24GB) 上的推理速度、显存兼容性与生成吞吐表现。

排序:

上下文长度:

KV 缓存:

显卡数量:

排名模型参数量量化精度预估 TPSTTFT可运行

#33

Qwen 3.8 27B

27B

INT4

48 tok/s

~1.8s

#48

Agnes 3.0 Flash

33B

INT4

41 tok/s

~2.2s

#72

K2 Horizon MoVA 36B A4B

36B (4B active)

INT4

153 tok/s

~387 ms

#83

Qwen3.5-27B

27B

INT4

48 tok/s

~1.8s

#92

Sarvam-30B

32B (2.4B active)

INT4

194 tok/s

~250 ms

#94

Qwen3.6 35B A3B

35B (3B active)

INT4

171 tok/s

~316 ms

#96

Muse Glimmer 30B

30B

INT4

44 tok/s

~2.0s

#100

Phi-4 Reasoning Plus

14B

INT4
Q8

62 tok/s

43 tok/s

~952 ms

~959 ms

#101

MiMo V2 Flash

15B (309B active)

INT4
Q8

5 tok/s

3 tok/s

~19.6s

~21.5s

#108

Gemma 4 26B A4B

25.2B (3.8B active)

INT4

169 tok/s

~327 ms

#109

Gemma 4 12B

11.95B

INT4
Q8

70 tok/s

49 tok/s

~816 ms

~822 ms

#113

Qwen3.5-9B

9B

INT4
Q8
FP16

113 tok/s

74 tok/s

39 tok/s

~616 ms

~621 ms

~685 ms

#114

Qwen3.5-35B-A3B

35B (3B active)

INT4

171 tok/s

~316 ms

#118

K2 Horizon 7B

7B

INT4
Q8
FP16

134 tok/s

89 tok/s

52 tok/s

~484 ms

~487 ms

~496 ms

#128

NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B-A3B

3.5B (30B active)

INT4
Q8
FP16

42 tok/s

25 tok/s

13 tok/s

~1.9s

~1.9s

~2.0s

#129

Gemma 4 31B

30.7B

INT4

43 tok/s

~2.0s

#131

Nemotron 3.5 Lightning

30B (3B active)

INT4

81 tok/s

~316 ms

#132

Qwen3.5-4B

4B

INT4
Q8
FP16

182 tok/s

131 tok/s

81 tok/s

~286 ms

~288 ms

~293 ms

#133

Qwen3-30B-A3B

30B (3B active)

INT4

182 tok/s

~286 ms

#136

GPT-OSS 20B

21B (3.6B active)

INT4

93 tok/s

~311 ms

推理能力评估

不同量化精度下可运行的最大模型参数级别。

上下文长度:

4位量化

Q4

32B 模型

8位精度

Q8

14B 模型

16位全精度

FP16

8B 模型

微调能力评估

本地模型训练与适配器微调支持能力。

微调上下文:

QLoRA

4-bit

32B 模型

LoRA

16-bit

14B 模型

全参数微调

3B 模型

负载与选型建议

NVIDIA RTX 4090 (24GB) 上的最佳量化精度与运行规格建议。

最佳推理区间

适合在全精度或 Q8 精度下运行 14B 模型,以及在 Q4 精度下搭配最高 32k 上下文运行 32B 模型。

显存带宽与推理速率

具备 1008 GB/s 聚合带宽,单批次推理处于显存带宽受限模式。8B Q4 模型预估生成速度约 224 tok/s,70B Q4 模型预估生成速度约 27 tok/s。

常见问题解答