Cohere Command A 111B auf RTX 4090 D (24GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Cohere Command A 111B (111B gesamt, 111B aktiv, Dichte GQA-Attention) benötigt 63.92 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 65.75 GiB gesamt bei 8K Kontext und 67.25 GiB bei 32K auf RTX 4090 D (~1.2 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell111B / 111B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 63.92 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

24 GB · 1008 GB/s

GPU-Anzahl (Tensor Parallel)

Parallele Sequenzen (Batch Size)

KV-Cache-Präzision

Inferenz-Engine

System-RAM-Offload (CPU)0%

Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

Aus config.json abgeleitet HF config.json ↗

Speicheraufteilung im Detail (GiB) 65.75 GiB (70.6 GB) / 24 GiB (274%)

Modellgewichte: 63.92 GiB KV-Cache & Zustand: 1.25 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.58 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

65.75 GiB

70.6 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

22.8 GiB

24 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

-42.95 GiB

274% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~1.2 tok/s

111B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~340 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~12060 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$102.31

Dichte GQA-Attention · CC-BY-NC

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU

RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

~$8,500

Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU

2x A100 80GB SXM

160GB · ~$24,000

Apple Unified Memory

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud ab

Vast.ai · $0.44 / Std.

1x A100 80GB SXM

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf CohereForAI/c4ai-command-a-03-2025:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve CohereForAI/c4ai-command-a-03-2025 \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~12060ms · ~1.2 tok/s)

[Cohere Command A 111B · 65.75 GiB] auf Ziel-GPU reserviert. Prefill abgeschlossen; generiere Token in Echtzeit mit der berechneten Rate...

Cloud-GPU-Preisvergleich & Mieten-vs.-Kaufen-TCO

Verifizierte öffentliche Tarife von RunPod, Vast.ai, Vultr und DigitalOcean.

Geprüft am: 2026-11-04

Aktive Nutzung (Stunden / Tag)4 Std. / Tag

Lokales Hardware-Budget ($)

Stromtarif ($/kWh)

Kauf-Amortisation

~64.4 Monate

Geschätzte Stromkosten: $12.77 / Monat

Anbieter	Empfohlene Instanz	Gesamt-VRAM	Stundensatz	Monatlich (bei Auswahl)	Abrechnungsmodell	Starten
RunPod	1x A100 80GB SXM (Community Cloud · PCIe)	80 GB	$1.19 / Std.	$144.70 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗
Vast.ai	1x A100 80GB SXM (Verifizierter Host · SXM4)	80 GB	$0.44 / Std.	$53.75 / Monat	Spot / On-Demand	GPU starten ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	1x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz · $300 Credit*)	80 GB	$2.40 / Std.	$291.48 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
Vultr Cloud GPU	1x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz)	80 GB	$2.40 / Std.	$291.48 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
DigitalOcean	1x Instinct MI300X 192GB (Dedizierte Instanz)	192 GB	$2.59 / Std.	$314.94 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗

Preise entsprechen den öffentlichen Tarifen am Prüfdatum und variieren je nach Region und Verfügbarkeit.

Fine-Tuning VRAM-Bedarf (QLoRA / LoRA / Voll) — Cohere Command A 111B

QLoRA (4b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

80.79 GiB

Modellgewichte: 63.92 GiB · Gradienten + Optimizer: 15.54 GiB · Act: 1.33 GiB

Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

LoRA (16b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

232.97 GiB

Modellgewichte: 206.75 GiB · Gradienten + Optimizer: 24.42 GiB · Act: 1.8 GiB

Empfohlene GPU: Instinct MI325X 256GB (256GB)

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

850.85 GiB

Modellgewichte: 206.75 GiB · Gradienten + Optimizer: 640.93 GiB · Act: 3.17 GiB

Empfohlene GPU: 8x H200 141GB SXM (1128GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Eine einzelne RTX 4090 D (24GB) reicht für Cohere Command A 111B in 4-Bit (65.75 GiB bei 8K) nicht aus. Nutzen Sie Multi-GPU Tensor-Parallelität, System-RAM-Offload oder eine größere Cloud-GPU.

KV-Cache- & Engine-Tuning

Cohere Command A 111B nutzt Dichte GQA-Attention (111B gesamt, 111B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 1.25 GiB auf 2.75 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 1.37 GiB (gesamt 65.88 GiB).

VRAM-Skalierung nach Kontextfenster (4K bis 128K, 4-Bit-Gewichte)

Die Modellgewichte bleiben konstant, während der Attention-KV-Cache mit der Kontextlänge wächst.

Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — Cohere Command A 111B @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (RTX 4090 D)	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16)	206.75 GiB	1.25 GiB	208.58 GiB (223.96 GB)	~0.8 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI325X 256GB (256GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	109.84 GiB	1.25 GiB	111.67 GiB (119.9 GB)	~0.8 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	84.77 GiB	1.25 GiB	86.6 GiB (92.99 GB)	~0.8 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	74.16 GiB	1.25 GiB	75.99 GiB (81.59 GB)	~1 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Aus config.json abgeleitet
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M)	63.92 GiB	1.25 GiB	65.75 GiB (70.6 GB)	~1.2 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	55.83 GiB	1.25 GiB	57.66 GiB (61.91 GB)	~1.5 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	51.32 GiB	1.25 GiB	53.15 GiB (57.07 GB)	~1.7 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL)	36.82 GiB	1.25 GiB	38.65 GiB (41.5 GB)	~3.2 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	A40 48GB (48GB)	Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die RTX 4090 D (24GB) Cohere Command A 111B ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Cohere Command A 111B insgesamt 65.75 GiB VRAM (63.92 GiB Gewichte + 1.25 GiB KV-Cache + 0.58 GiB Puffer) bei 22.8 GiB nutzbarem Speicher auf der RTX 4090 D (~1.2 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Cohere Command A 111B bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 2.75 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 67.25 GiB (72.21 GB dezimal) steigt.

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