Qwen3 14B auf H800 80GB SXM (80GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Qwen3 14B (14.77B gesamt, 14.77B aktiv, Dichte GQA-Attention) benötigt 8.38 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 10.19 GiB gesamt bei 8K Kontext und 13.94 GiB bei 32K auf H800 80GB SXM (~200.6 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell14.77B / 14.77B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 8.38 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

80 GB · 3350 GB/s

GPU-Anzahl (Tensor Parallel)

Parallele Sequenzen (Batch Size)

KV-Cache-Präzision

Inferenz-Engine

System-RAM-Offload (CPU)0%

Passt mit sicherer Reserve

Gemessene GGUF-Dateigröße HF config.json ↗

Speicheraufteilung im Detail (GiB) 10.19 GiB (10.94 GB) / 80 GiB (13%)

Modellgewichte: 8.38 GiB KV-Cache & Zustand: 1.25 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

10.19 GiB

10.94 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

76 GiB

80 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

+65.81 GiB

13% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~200.6 tok/s

14.77B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~17410 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~235 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$0.08

Dichte GQA-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 unsloth/Qwen3-14B-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve Qwen/Qwen3-14B-AWQ \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~235ms · ~200.6 tok/s)

[Qwen3 14B · 10.19 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) — Qwen3 14B

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve

11.56 GiB

Modellgewichte: 8.38 GiB · Gradienten + Optimizer: 2.07 GiB · Act: 1.11 GiB

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

LoRA (16b) Passt mit sicherer Reserve

32.24 GiB

Modellgewichte: 27.51 GiB · Gradienten + Optimizer: 3.25 GiB · Act: 1.48 GiB

Empfohlene GPU: A40 48GB (48GB)

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

115.39 GiB

Modellgewichte: 27.51 GiB · Gradienten + Optimizer: 85.28 GiB · Act: 2.6 GiB

Empfohlene GPU: Instinct MI300X 192GB (192GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Die H800 80GB SXM (80GB physisch, 76 GiB nutzbar) führt Qwen3 14B in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 10.19 GiB und 65.81 GiB Reserve stabil aus (~200.6 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

Qwen3 14B nutzt Dichte GQA-Attention (14.77B gesamt, 14.77B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 1.25 GiB auf 5 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 2.5 GiB (gesamt 11.44 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 — Qwen3 14B @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (H800 80GB SXM)	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16)	27.51 GiB	1.25 GiB	29.32 GiB (31.48 GB)	~70.4 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	14.62 GiB	1.25 GiB	16.43 GiB (17.64 GB)	~125.2 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	11.29 GiB	1.25 GiB	13.1 GiB (14.07 GB)	~156.6 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	9.79 GiB	1.25 GiB	11.6 GiB (12.46 GB)	~176.6 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M)	8.38 GiB	1.25 GiB	10.19 GiB (10.94 GB)	~200.6 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	7.58 GiB	1.25 GiB	9.39 GiB (10.08 GB)	~217.4 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	6.82 GiB	1.25 GiB	8.63 GiB (9.27 GB)	~236.2 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL)	5.65 GiB	1.25 GiB	7.46 GiB (8.01 GB)	~272.4 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die H800 80GB SXM (80GB) Qwen3 14B ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Qwen3 14B insgesamt 10.19 GiB VRAM (8.38 GiB Gewichte + 1.25 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 76 GiB nutzbarem Speicher auf der H800 80GB SXM (~200.6 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Qwen3 14B bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 5 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 13.94 GiB (14.97 GB dezimal) steigt.

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