Llama 3.2 3B Instruct auf Ryzen AI Max+ 395 128GB (128GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Llama 3.2 3B Instruct (3.21B gesamt, 3.21B aktiv, Dichte GQA-Attention) benötigt 1.97 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 3.41 GiB gesamt bei 8K Kontext und 6.03 GiB bei 32K auf Ryzen AI Max+ 395 128GB (~74.7 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell3.21B / 3.21B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 1.97 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

128 GB · 256 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) 3.41 GiB (3.66 GB) / 128 GiB (3%)

Modellgewichte: 1.97 GiB KV-Cache & Zustand: 0.88 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

3.41 GiB

3.66 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

99.8 GiB

128 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

+96.39 GiB

3% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~74.7 tok/s

3.21B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~3860 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~1061 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$0.23

Dichte GQA-Attention · Llama 3.2

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 unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~1061ms · ~74.7 tok/s)

[Llama 3.2 3B Instruct · 3.41 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) — Llama 3.2 3B Instruct

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve

4.21 GiB

Modellgewichte: 1.97 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.2 GiB · Act: 1.04 GiB

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

LoRA (16b) Passt mit sicherer Reserve

9.17 GiB

Modellgewichte: 5.98 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.8 GiB · Act: 1.39 GiB

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

Voll-FT Passt mit sicherer Reserve

26.96 GiB

Modellgewichte: 5.98 GiB · Gradienten + Optimizer: 18.54 GiB · Act: 2.44 GiB

Empfohlene GPU: Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Die Ryzen AI Max+ 395 128GB (128GB physisch, 99.8 GiB nutzbar) führt Llama 3.2 3B Instruct in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 3.41 GiB und 96.39 GiB Reserve stabil aus (~74.7 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

Llama 3.2 3B Instruct nutzt Dichte GQA-Attention (3.21B gesamt, 3.21B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.88 GiB auf 3.5 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 1.75 GiB (gesamt 4.28 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 — Llama 3.2 3B Instruct @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (Ryzen AI Max+ 395 128GB)	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16)	5.98 GiB	0.88 GiB	7.42 GiB (7.97 GB)	~27.5 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	3.18 GiB	0.88 GiB	4.62 GiB (4.96 GB)	~49.2 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	2.45 GiB	0.88 GiB	3.89 GiB (4.18 GB)	~62 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)	2.21 GiB	0.88 GiB	3.65 GiB (3.92 GB)	~67.8 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)	1.97 GiB	0.88 GiB	3.41 GiB (3.66 GB)	~74.7 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	1.7 GiB	0.88 GiB	3.14 GiB (3.37 GB)	~84.5 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)	1.56 GiB	0.88 GiB	3 GiB (3.22 GB)	~90.7 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)	1.19 GiB	0.88 GiB	2.63 GiB (2.82 GB)	~112.4 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die Ryzen AI Max+ 395 128GB (128GB) Llama 3.2 3B Instruct ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Llama 3.2 3B Instruct insgesamt 3.41 GiB VRAM (1.97 GiB Gewichte + 0.88 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 99.8 GiB nutzbarem Speicher auf der Ryzen AI Max+ 395 128GB (~74.7 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Llama 3.2 3B Instruct bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 3.5 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 6.03 GiB (6.47 GB dezimal) steigt.

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