Qwen3 4B Instruct 2507 auf RTX 4090 D (24GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Qwen3 4B Instruct 2507 (4.02B gesamt, 4.02B aktiv, Dichte GQA-Attention) benötigt 2.33 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 4.02 GiB gesamt bei 8K Kontext und 7.39 GiB bei 32K auf RTX 4090 D (~200.8 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell4.02B / 4.02B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 2.33 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

Gemessene GGUF-Dateigröße HF config.json ↗

Speicheraufteilung im Detail (GiB) 4.02 GiB (4.32 GB) / 24 GiB (17%)

Modellgewichte: 2.33 GiB KV-Cache & Zustand: 1.13 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

4.02 GiB

4.32 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

22.8 GiB

24 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

+18.78 GiB

17% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~200.8 tok/s

4.02B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~9378 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~437 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/Qwen3-4B-Instruct-2507-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~437ms · ~200.8 tok/s)

[Qwen3 4B Instruct 2507 · 4.02 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

~18.5 Monate

Geschätzte Stromkosten: $3.51 / 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 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 4B Instruct 2507

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve

4.56 GiB

Modellgewichte: 2.33 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.2 GiB · Act: 1.03 GiB

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

LoRA (16b) Passt mit sicherer Reserve

10.65 GiB

Modellgewichte: 7.49 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.8 GiB · Act: 1.36 GiB

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

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

33.11 GiB

Modellgewichte: 7.49 GiB · Gradienten + Optimizer: 23.22 GiB · Act: 2.4 GiB

Empfohlene GPU: A40 48GB (48GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Die RTX 4090 D (24GB physisch, 22.8 GiB nutzbar) führt Qwen3 4B Instruct 2507 in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 4.02 GiB und 18.78 GiB Reserve stabil aus (~200.8 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

Qwen3 4B Instruct 2507 nutzt Dichte GQA-Attention (4.02B gesamt, 4.02B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 1.13 GiB auf 4.5 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 2.25 GiB (gesamt 5.14 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 4B Instruct 2507 @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (RTX 4090 D)	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16)	7.49 GiB	1.13 GiB	9.18 GiB (9.86 GB)	~75.5 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	3.99 GiB	1.13 GiB	5.68 GiB (6.1 GB)	~131 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	3.08 GiB	1.13 GiB	4.77 GiB (5.12 GB)	~161.8 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	2.69 GiB	1.13 GiB	4.38 GiB (4.7 GB)	~180 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)	2.33 GiB	1.13 GiB	4.02 GiB (4.32 GB)	~200.8 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	2.11 GiB	1.13 GiB	3.8 GiB (4.08 GB)	~216.1 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)	1.93 GiB	1.13 GiB	3.62 GiB (3.89 GB)	~230.4 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)	1.58 GiB	1.13 GiB	3.27 GiB (3.51 GB)	~264.5 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die RTX 4090 D (24GB) Qwen3 4B Instruct 2507 ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Qwen3 4B Instruct 2507 insgesamt 4.02 GiB VRAM (2.33 GiB Gewichte + 1.13 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 22.8 GiB nutzbarem Speicher auf der RTX 4090 D (~200.8 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Qwen3 4B Instruct 2507 bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 4.5 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 7.39 GiB (7.93 GB dezimal) steigt.

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