Qwen3.5 4B auf RTX 5090 D (32GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Qwen3.5 4B (4B gesamt, 4B aktiv, Hybride Linear- + Voll-Attention) benötigt 2.51 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 3.37 GiB gesamt bei 8K Kontext und 4.12 GiB bei 32K auf RTX 5090 D (~319.8 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell4B / 4B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 2.51 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

32 GB · 1792 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) 3.37 GiB (3.62 GB) / 32 GiB (11%)

Modellgewichte: 2.51 GiB KV-Cache & Zustand: 0.3 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

3.37 GiB

3.62 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

30.4 GiB

32 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

+27.03 GiB

11% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~319.8 tok/s

4B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~12025 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~341 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$0.05

Hybride Linear- + Voll-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/Qwen3.5-4B-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve Qwen/Qwen3.5-4B \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~341ms · ~319.8 tok/s)

[Qwen3.5 4B · 3.37 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) — Qwen3.5 4B

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve

4.74 GiB

Modellgewichte: 2.51 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.2 GiB · Act: 1.03 GiB

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

LoRA (16b) Passt mit sicherer Reserve

10.61 GiB

Modellgewichte: 7.45 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.8 GiB · Act: 1.36 GiB

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

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

32.95 GiB

Modellgewichte: 7.45 GiB · Gradienten + Optimizer: 23.1 GiB · Act: 2.4 GiB

Empfohlene GPU: A40 48GB (48GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Die RTX 5090 D (32GB physisch, 30.4 GiB nutzbar) führt Qwen3.5 4B in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 3.37 GiB und 27.03 GiB Reserve stabil aus (~319.8 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

Qwen3.5 4B nutzt Hybride Linear- + Voll-Attention (4B gesamt, 4B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.3 GiB auf 1.05 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 0.5 GiB (gesamt 3.62 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 — Qwen3.5 4B @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (RTX 5090 D)	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16)	7.45 GiB	0.3 GiB	8.31 GiB (8.92 GB)	~132 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	3.96 GiB	0.3 GiB	4.82 GiB (5.18 GB)	~225.6 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	3.05 GiB	0.3 GiB	3.91 GiB (4.2 GB)	~276.8 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)	2.78 GiB	0.3 GiB	3.64 GiB (3.91 GB)	~296.8 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)	2.51 GiB	0.3 GiB	3.37 GiB (3.62 GB)	~319.8 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	2.16 GiB	0.3 GiB	3.02 GiB (3.24 GB)	~355.7 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)	1.98 GiB	0.3 GiB	2.84 GiB (3.05 GB)	~377.4 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)	1.54 GiB	0.3 GiB	2.4 GiB (2.58 GB)	~380 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die RTX 5090 D (32GB) Qwen3.5 4B ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Qwen3.5 4B insgesamt 3.37 GiB VRAM (2.51 GiB Gewichte + 0.3 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 30.4 GiB nutzbarem Speicher auf der RTX 5090 D (~319.8 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Qwen3.5 4B bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 1.05 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 4.12 GiB (4.42 GB dezimal) steigt.

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