Liquid LFM3 1.7B auf RTX 4090 (24GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Liquid LFM3 1.7B (1.7B gesamt, 1.7B aktiv, Hybride Linear- + Voll-Attention) benötigt 1.06 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 1.73 GiB gesamt bei 8K Kontext und 2.01 GiB bei 32K auf RTX 4090 (~380 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell1.7B / 1.7B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 1.06 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%

Passt mit sicherer Reserve

Aus config.json abgeleitet HF config.json ↗

Speicheraufteilung im Detail (GiB) 1.73 GiB (1.86 GB) / 24 GiB (7%)

Modellgewichte: 1.06 GiB KV-Cache & Zustand: 0.11 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

1.73 GiB

1.86 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

22.8 GiB

24 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

+21.07 GiB

7% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~380 tok/s

1.7B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~24000 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~171 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$0.04

Hybride Linear- + Voll-Attention · Apache-2.0

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU

RTX 4060 Ti 16GB (16GB)

~$430

Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU

RTX 3060 12GB (12GB)

~$280

Apple Unified Memory

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud ab

Vast.ai · $0.06 / Std.

1x RTX 3060 12GB

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf LiquidAI/LFM3-1.7B-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve LiquidAI/LFM3-1.7B \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~171ms · ~380 tok/s)

[Liquid LFM3 1.7B · 1.73 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: 2026-11-05

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

Lokales Hardware-Budget ($)

Stromtarif ($/kWh)

Kauf-Amortisation

~23.4 Monate

Geschätzte Stromkosten: $3.51 / Monat

Anbieter	Empfohlene Instanz	Gesamt-VRAM	Stundensatz	Monatlich (bei Auswahl)	Abrechnungsmodell	Starten
RunPod	1x RTX 5060 Ti 16GB (Community Cloud)	16 GB	$0.18 / Std.	$21.89 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗
Vast.ai	1x RTX 3060 12GB (Verifizierter Host)	12 GB	$0.06 / Std.	$7.42 / Monat	Spot / On-Demand	GPU starten ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	1x L40S 48GB (Dedizierte Instanz · $300 Credit*)	48 GB	$1.67 / Std.	$203.19 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
Vultr Cloud GPU	1x L40S 48GB (Dedizierte Instanz)	48 GB	$1.67 / Std.	$203.19 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
DigitalOcean	1x RTX 6000 Ada (Dedizierte Instanz)	48 GB	$1.57 / Std.	$190.91 / 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) — Liquid LFM3 1.7B

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve

3.27 GiB

Modellgewichte: 1.06 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.2 GiB · Act: 1.01 GiB

Empfohlene GPU: RTX 4060 Ti 16GB (16GB)

LoRA (16b) Passt mit sicherer Reserve

6.31 GiB

Modellgewichte: 3.17 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.8 GiB · Act: 1.34 GiB

Empfohlene GPU: RTX 4060 Ti 16GB (16GB)

Voll-FT Passt mit sicherer Reserve

15.36 GiB

Modellgewichte: 3.17 GiB · Gradienten + Optimizer: 9.83 GiB · Act: 2.36 GiB

Empfohlene GPU: Arc Pro B60 24GB (24GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Die RTX 4090 (24GB physisch, 22.8 GiB nutzbar) führt Liquid LFM3 1.7B in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 1.73 GiB und 21.07 GiB Reserve stabil aus (~380 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

Liquid LFM3 1.7B nutzt Hybride Linear- + Voll-Attention (1.7B gesamt, 1.7B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.11 GiB auf 0.39 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 0.19 GiB (gesamt 1.82 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 — Liquid LFM3 1.7B @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (RTX 4090)	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16)	3.17 GiB	0.11 GiB	3.84 GiB (4.12 GB)	~169 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	1.68 GiB	0.11 GiB	2.35 GiB (2.52 GB)	~283.1 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	1.3 GiB	0.11 GiB	1.97 GiB (2.12 GB)	~342 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	1.18 GiB	0.11 GiB	1.85 GiB (1.99 GB)	~366 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M)	1.06 GiB	0.11 GiB	1.73 GiB (1.86 GB)	~380 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	0.92 GiB	0.11 GiB	1.59 GiB (1.71 GB)	~380 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	0.84 GiB	0.11 GiB	1.51 GiB (1.62 GB)	~380 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL)	0.65 GiB	0.11 GiB	1.32 GiB (1.42 GB)	~380 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die RTX 4090 (24GB) Liquid LFM3 1.7B ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Liquid LFM3 1.7B insgesamt 1.73 GiB VRAM (1.06 GiB Gewichte + 0.11 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 22.8 GiB nutzbarem Speicher auf der RTX 4090 (~380 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Liquid LFM3 1.7B bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 0.39 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 2.01 GiB (2.16 GB dezimal) steigt.

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