Qwen3 32B auf Ryzen AI Max+ 395 128GB (128GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Qwen3 32B (32.76B gesamt, 32.76B aktiv, Dichte GQA-Attention) benötigt 18.4 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 20.96 GiB gesamt bei 8K Kontext und 26.96 GiB bei 32K auf Ryzen AI Max+ 395 128GB (~9.1 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell32.76B / 32.76B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 18.4 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

Gemessene GGUF-Dateigröße HF config.json ↗

Speicheraufteilung im Detail (GiB) 20.96 GiB (22.51 GB) / 128 GiB (16%)

Modellgewichte: 18.4 GiB KV-Cache & Zustand: 2 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

20.96 GiB

22.51 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

99.8 GiB

128 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

+78.84 GiB

16% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~9.1 tok/s

32.76B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~378 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~10830 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$5.77

Dichte GQA-Attention · Apache-2.0

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU

Arc Pro B60 24GB (24GB)

~$599

Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU

RTX 3090 (24GB)

~$750

Apple Unified Memory

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud ab

Vast.ai · $0.19 / Std.

1x RTX 3090

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/Qwen3-32B-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve Qwen/Qwen3-32B-AWQ \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~10830ms · ~9.1 tok/s)

[Qwen3 32B · 20.96 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

~26.6 Monate

Geschätzte Stromkosten: $4.26 / Monat

Anbieter	Empfohlene Instanz	Gesamt-VRAM	Stundensatz	Monatlich (bei Auswahl)	Abrechnungsmodell	Starten
RunPod	1x RTX 3090 (Community Cloud)	24 GB	$0.22 / Std.	$26.75 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗
Vast.ai	1x RTX 3090 (Verifizierter Host)	24 GB	$0.19 / Std.	$22.98 / 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 32B

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve

24.1 GiB

Modellgewichte: 18.4 GiB · Gradienten + Optimizer: 4.59 GiB · Act: 1.11 GiB

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

LoRA (16b) Passt mit sicherer Reserve

69.71 GiB

Modellgewichte: 61.02 GiB · Gradienten + Optimizer: 7.21 GiB · Act: 1.48 GiB

Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

252.78 GiB

Modellgewichte: 61.02 GiB · Gradienten + Optimizer: 189.16 GiB · Act: 2.6 GiB

Empfohlene GPU: Instinct MI355X 288GB (288GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Die Ryzen AI Max+ 395 128GB (128GB physisch, 99.8 GiB nutzbar) führt Qwen3 32B in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 20.96 GiB und 78.84 GiB Reserve stabil aus (~9.1 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

Qwen3 32B nutzt Dichte GQA-Attention (32.76B gesamt, 32.76B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 2 GiB auf 8 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 4 GiB (gesamt 22.96 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 32B @ 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)	61.02 GiB	2 GiB	63.58 GiB (68.27 GB)	~2.8 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	32.43 GiB	2 GiB	34.99 GiB (37.57 GB)	~5.3 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	A40 48GB (48GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	25.04 GiB	2 GiB	27.6 GiB (29.64 GB)	~6.8 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	21.62 GiB	2 GiB	24.18 GiB (25.96 GB)	~7.8 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M)	18.4 GiB	2 GiB	20.96 GiB (22.51 GB)	~9.1 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	16.5 GiB	2 GiB	19.06 GiB (20.47 GB)	~10.2 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	14.87 GiB	2 GiB	17.43 GiB (18.72 GB)	~11.2 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL)	11.92 GiB	2 GiB	14.48 GiB (15.55 GB)	~13.9 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die Ryzen AI Max+ 395 128GB (128GB) Qwen3 32B ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Qwen3 32B insgesamt 20.96 GiB VRAM (18.4 GiB Gewichte + 2 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 99.8 GiB nutzbarem Speicher auf der Ryzen AI Max+ 395 128GB (~9.1 tok/s Decode).

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

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 8 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 26.96 GiB (28.95 GB dezimal) steigt.

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