Hunyuan A13B Instruct (混元 80B) auf A800 80GB SXM (80GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Hunyuan A13B Instruct (混元 80B) (80B gesamt, 13B aktiv, Sparse MoE + GQA) benötigt 45.38 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 46.94 GiB gesamt bei 8K Kontext und 49.94 GiB bei 32K auf A800 80GB SXM (~100.7 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell80B / 13B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 45.38 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

80 GB · 2039 GB/s

GPU-Anzahl (Tensor Parallel)

Parallele Sequenzen (Batch Size)

KV-Cache-Präzision

Inferenz-Engine

System-RAM-Offload (CPU)0%

Passt mit sicherer Reserve

Aus config.json abgeleitet HF config.json ↗

Speicheraufteilung im Detail (GiB) 46.94 GiB (50.4 GB) / 80 GiB (59%)

Modellgewichte: 45.38 GiB KV-Cache & Zustand: 1 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

46.94 GiB

50.4 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

76 GiB

80 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

+29.06 GiB

59% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~100.7 tok/s

13B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~6240 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~656 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$1.22

Sparse MoE + GQA · Hunyuan

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU

RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

~$8,500

Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU

2x RTX 5090

64GB · ~$5,200

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 tencent/Hunyuan-A13B-Instruct-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve tencent/Hunyuan-A13B-Instruct \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~656ms · ~100.7 tok/s)

[Hunyuan A13B Instruct (混元 80B) · 46.94 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) — Hunyuan A13B Instruct (混元 80B)

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve

48.28 GiB

Modellgewichte: 45.38 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.82 GiB · Act: 1.08 GiB

Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

LoRA (16b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

153.3 GiB

Modellgewichte: 149.01 GiB · Gradienten + Optimizer: 2.86 GiB · Act: 1.43 GiB

Empfohlene GPU: Instinct MI300X 192GB (192GB)

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

613.46 GiB

Modellgewichte: 149.01 GiB · Gradienten + Optimizer: 461.93 GiB · Act: 2.52 GiB

Empfohlene GPU: 4x B200 180GB (720GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Die A800 80GB SXM (80GB physisch, 76 GiB nutzbar) führt Hunyuan A13B Instruct (混元 80B) in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 46.94 GiB und 29.06 GiB Reserve stabil aus (~100.7 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

Hunyuan A13B Instruct (混元 80B) nutzt Sparse MoE + GQA (80B gesamt, 13B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 1 GiB auf 4 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 2 GiB (gesamt 47.94 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 — Hunyuan A13B Instruct (混元 80B) @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (A800 80GB SXM)	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16)	149.01 GiB	1 GiB	150.57 GiB (161.67 GB)	~4.1 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	79.16 GiB	1 GiB	80.72 GiB (86.67 GB)	~56.4 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	61.09 GiB	1 GiB	62.65 GiB (67.27 GB)	~79.9 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	53.1 GiB	1 GiB	54.66 GiB (58.69 GB)	~89.3 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Aus config.json abgeleitet
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M)	45.38 GiB	1 GiB	46.94 GiB (50.4 GB)	~100.7 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	39.73 GiB	1 GiB	41.29 GiB (44.33 GB)	~111.1 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	A40 48GB (48GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	36.55 GiB	1 GiB	38.11 GiB (40.92 GB)	~118 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	A40 48GB (48GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL)	25.83 GiB	1 GiB	27.39 GiB (29.41 GB)	~149 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die A800 80GB SXM (80GB) Hunyuan A13B Instruct (混元 80B) ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Hunyuan A13B Instruct (混元 80B) insgesamt 46.94 GiB VRAM (45.38 GiB Gewichte + 1 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 76 GiB nutzbarem Speicher auf der A800 80GB SXM (~100.7 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Hunyuan A13B Instruct (混元 80B) bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 4 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 49.94 GiB (53.62 GB dezimal) steigt.

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