Can NVIDIA RTX 4060 Ti 16GB (16GB) run Llama-4-Maverick-17B-128E (400B MoE)?

A single NVIDIA RTX 4060 Ti 16GB (16GB) cannot fit Llama-4-Maverick-17B-128E (400B MoE) (227.32GB in Q4_K_M). You need 15x NVIDIA RTX 4060 Ti 16GB (240 GB total VRAM) for full GPU execution, or rent an A100/H100 80GB cloud instance.

How much VRAM does Llama-4-Maverick-17B-128E (400B MoE) require in Q4_K_M, FP8, and FP16?

At 8,192 context length, Llama-4-Maverick-17B-128E (400B MoE) requires 227.32 GB in GGUF Q4_K_M, 386.67 GB in FP8, and 747.5 GB in FP16.

❌ ÜBERSCHREITET EINZEL-GPU VRAM (NEEDS 15x NVIDIA RTX 4060 Ti 16GB)

Llama-4-Maverick-17B-128E (400B MoE) on NVIDIA RTX 4060 Ti 16GB (16GB VRAM)

You need 15x NVIDIA RTX 4060 Ti 16GB (240 GB total VRAM) for full GPU execution, or rent an A100/H100 80GB cloud instance.

🎛️ Interaktiver VRAM-, Kontext- & Offload-Konfigurator

Quantisierungsformat (Reale Bits pro Gewicht)

Inferenz-Engine

Kontextfenster (Tokens) 8,192 tokens

Gleichzeitige Batch-Größe 1

KV-Cache Präzision

Anzahl der GPUs (Tensor-Parallelität)

CPU-RAM Offload (% der Layer auf CPU) 0% (100% GPU)

📊 Echtzeit-Speicher- & Performance-Telemetrie

227.32 GB / 16 GB

🟦 Modellgewichte: 225.33 GB 🟪 KV-Cache: 1.5 GB 🟨 Engine-Puffer: 0.49 GB

Benötigter GPU-VRAM227.32 GB

Benötigter System-RAM (CPU)0.00 GB

Verfügbarer Hardware-VRAM16 GB (1x NVIDIA RTX 4060 Ti 16GB)

VRAM-Reserve / Defizit-211.32 GB

Geschätzte Decode-Geschwindigkeit~6 tokens/sec

Geschätzte Prefill-Geschwindigkeit~667 tokens/sec

Time-to-First-Token (4K Prompt)~6144 ms

Transformer-TopologieMoE-GQA (48L, 8/40 KV/Q heads)

🚀 Startbefehl (vLLM / llama.cpp / Ollama)

ollama run llama4:maverick
# Or llama.cpp server (8K context, Flash Attention):
llama-server -hf meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-GGUF -c 8192 -ngl 99 -fa

CLOUD-GPU PREISVERGLEICH & MIETEN-VS-KAUFEN RECHNER

Nicht genug lokaler VRAM? Cloud-GPU in 60 Sekunden starten (Llama-4-Maverick-17B-128E (400B MoE): 227.32 GB in 4-bit)

Recommended Cloud Tier: Multi-GPU H100 / H200 Node · Full FP16 Needs: 747.5 GB

Geschätzte Nutzungsstunden pro Tag: 4 hrs/day

Amortisationszeit (Kauf vs. Miete): ~32 months (vs $449 hardware)

Cloud Provider	RTX 4090 (24GB)	A100 (80GB)	H100 (80GB)	Est. Monthly Cost (4h/day)	Free Credit / Trial	Deploy
RunPod	$0.44 / hr	$1.39 / hr	$2.39 / hr	$52.80 / mo	Instant PyTorch / vLLM Templates + Serverless GPU	Auf RunPod starten →
Vast.ai	$0.29 / hr	$0.95 / hr	$1.79 / hr	$34.80 / mo	Save 50–70% on RTX 4090 / 5090 / A100 rentals	Spot-GPU mieten →
Vultr Cloud GPU	—	$1.79 / hr	$2.69 / hr	$214.80 / mo (A100)	$300 Free Credit	$300 Guthaben sichern →
DigitalOcean GPU	—	—	$2.99 / hr	$358.80 / mo (H100)	$200 Free Credit (60d)	$200 Startguthaben →

Alle Quantisierungsstufen im Detail: Llama-4-Maverick-17B-128E (400B MoE) × NVIDIA RTX 4060 Ti 16GB

Quantization Format	Core / Emb BPW	Weights (GiB)	KV Cache (8K)	Total VRAM	1x NVIDIA RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Decode / Prefill	Min GPUs
FP16 / BF16 (Unquantized)	16 / 16	745.06 GB	1.5 GB	747.05 GB	Nein (+731.0GB)	~1.8 / 667 tok/s	47x
FP8 (W8A8 / E4M3)	8.25 / 8.5	384.23 GB	1.5 GB	386.22 GB	Nein (+370.2GB)	~3.5 / 667 tok/s	25x
GGUF Q8_0 (8.50 bpw)	8.5 / 8.5	395.81 GB	1.5 GB	397.8 GB	Nein (+381.8GB)	~3.3 / 667 tok/s	25x
GGUF Q6_K (6.56 bpw)	6.56 / 6.56	305.47 GB	1.5 GB	307.46 GB	Nein (+291.5GB)	~4.3 / 667 tok/s	20x
GGUF Q5_K_M (5.69 bpw)	5.69 / 6.56	265.17 GB	1.5 GB	267.16 GB	Nein (+251.2GB)	~5 / 667 tok/s	17x
GGUF Q4_K_M / AWQ (4.83 bpw)	4.83 / 6.56	225.33 GB	1.5 GB	227.32 GB	Nein (+211.3GB)	~6 / 667 tok/s	15x
GGUF IQ4_XS (4.25 bpw)	4.25 / 5.5	198.21 GB	1.5 GB	200.2 GB	Nein (+184.2GB)	~6.8 / 667 tok/s	13x
GGUF Q3_K_M (3.91 bpw)	3.91 / 5	182.34 GB	1.5 GB	184.33 GB	Nein (+168.3GB)	~7.5 / 667 tok/s	12x

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