Qwen3.8 2.4T-A95B auf H20 96GB HBM3 (96GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s
Qwen3.8 2.4T-A95B (2400B gesamt, 95B aktiv, Hybrid Linear/Mamba + MoE) benötigt 1355.88 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 1357.58 GiB gesamt bei 8K Kontext und 1359.74 GiB bei 32K auf H20 96GB HBM3 (~1 tok/s).
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
Aus config.json abgeleitet
HF config.json ↗
Benötigter GPU-Speicher
1357.58 GiB
1457.69 GB (dezimal)
Nutzbarer Hardware-Speicher
91.2 GiB
96 GB (physisch)
Sicherheitsreserve
-1266.38 GiB
1414% Auslastung
Geschätzter Decode-Durchsatz
~1 tok/s
95B aktive Parameter
Geschätzter Prefill-Durchsatz
~810 tok/s
4K-Prompt TTFT: ~5056 ms
Kosten / 1 Mio. Tokens
$5755.56
Hybrid Linear/Mamba + MoE · Apache-2.0
Empfohlene Hardware für diese Konfiguration
Beste Einzel-GPU
Multi-GPU erforderlich
—
Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU
—
—
Apple Unified Memory
Übersteigt 512 GB
—
Cloud ab
DigitalOcean · $20.72 / Std.
8x Instinct MI300X 192GB
Produktionsreife Startbefehle
llama.cpp (GGUF)
llama-server -hf Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B:Q4_K_M \ --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM
vllm serve Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B \ --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~5056ms · ~1 tok/s)
[Qwen3.8 2.4T-A95B · 1357.58 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.
Kauf-Amortisation
~2 Monate
Geschätzte Stromkosten: $10.64 / Monat
| Anbieter | Empfohlene Instanz | Gesamt-VRAM | Stundensatz | Monatlich (bei Auswahl) | Abrechnungsmodell | Starten |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RunPod | 8x B300 288GB Blackwell Ultra (Community Cloud) | 2304 GB | $55.52 / Std. | $6751.23 / Monat | Sekundengenau | GPU starten ↗ |
| Vast.ai | — | — | — | — | Spot / On-Demand | GPU starten ↗ |
| Vultr ($300 Free Credit*) | — | — | — | — | Stündlich | GPU starten ↗ |
| Vultr Cloud GPU | — | — | — | — | Stündlich | GPU starten ↗ |
| DigitalOcean | 8x Instinct MI300X 192GB (Dedizierte Instanz) | 1536 GB | $20.72 / Std. | $2519.55 / 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) — Qwen3.8 2.4T-A95B
QLoRA (4b)
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
1370.38 GiB
Modellgewichte: 1355.88 GiB · Gradienten + Optimizer: 13.3 GiB · Act: 1.2 GiB
Empfohlene GPU: Multi-GPU erforderlich
LoRA (16b)
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
4492.82 GiB
Modellgewichte: 4470.3 GiB · Gradienten + Optimizer: 20.9 GiB · Act: 1.62 GiB
Empfohlene GPU: Multi-GPU erforderlich
Voll-FT
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
18331.08 GiB
Modellgewichte: 4470.3 GiB · Gradienten + Optimizer: 13857.93 GiB · Act: 2.85 GiB
Empfohlene GPU: Multi-GPU erforderlich
Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden
Schnelles Hardware-Fazit
Eine einzelne H20 96GB HBM3 (96GB) reicht für Qwen3.8 2.4T-A95B in 4-Bit (1357.58 GiB bei 8K) nicht aus. Nutzen Sie Multi-GPU Tensor-Parallelität, System-RAM-Offload oder eine größere Cloud-GPU.
KV-Cache- & Engine-Tuning
Qwen3.8 2.4T-A95B nutzt Hybrid Linear/Mamba + MoE (2400B gesamt, 95B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 1.13 GiB auf 3.29 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 1.44 GiB (gesamt 1358.3 GiB).
VRAM-Skalierung nach Kontextfenster (4K bis 128K, 4-Bit-Gewichte)
Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — Qwen3.8 2.4T-A95B @ 8K
| Quantisierungsformat | Gewichte (GiB) | KV-Cache | Gesamt-VRAM (GiB) | Decode-Tempo | Kompatibilität (H20 96GB HBM3) | Empfohlene GPU | Datenquelle |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (FP8) | 4470.3 GiB | 1.13 GiB | 4472 GiB (4801.77 GB) | ~0.8 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Multi-GPU erforderlich | Offizielle Checkpoint-Größe |
| FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0) | 2374.87 GiB | 1.13 GiB | 2376.57 GiB (2551.82 GB) | ~0.8 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Multi-GPU erforderlich | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K) | 1832.84 GiB | 1.13 GiB | 1834.54 GiB (1969.82 GB) | ~0.8 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Multi-GPU erforderlich | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M) | 1590.18 GiB | 1.13 GiB | 1591.88 GiB (1709.27 GB) | ~0.9 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Multi-GPU erforderlich | Aus config.json abgeleitet |
| Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M) | 1355.88 GiB | 1.13 GiB | 1357.58 GiB (1457.69 GB) | ~1 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Multi-GPU erforderlich | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS) | 1188.03 GiB | 1.13 GiB | 1189.73 GiB (1277.46 GB) | ~1.2 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Multi-GPU erforderlich | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M) | 1092.96 GiB | 1.13 GiB | 1094.66 GiB (1175.38 GB) | ~1.3 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Multi-GPU erforderlich | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL) | 769.17 GiB | 1.13 GiB | 770.87 GiB (827.72 GB) | ~1.9 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Multi-GPU erforderlich | Aus config.json abgeleitet |
Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)
Kann die H20 96GB HBM3 (96GB) Qwen3.8 2.4T-A95B ausführen?
In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Qwen3.8 2.4T-A95B insgesamt 1357.58 GiB VRAM (1355.88 GiB Gewichte + 1.13 GiB KV-Cache + 0.57 GiB Puffer) bei 91.2 GiB nutzbarem Speicher auf der H20 96GB HBM3 (~1 tok/s Decode).
Wie viel VRAM benötigt Qwen3.8 2.4T-A95B bei 32K Kontextlänge?
Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 3.29 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 1359.74 GiB (1460.01 GB dezimal) steigt.
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Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B)Qwen3.8 27BQwen3.6 35B-A3BQwen3.5 397B-A17BQwen3.5 122B-A10BQwen3.5 35B-A3BQwen3.5 27BQwen3.5 9BQwen3.5 4BQwen3 Coder 480B-A35BQwen3 Coder Next 80B-A3BQwen3 Coder 30B-A3BQwen3 30B-A3B Instruct 2507Qwen3 235B-A22B Instruct 2507Qwen3 32BQwen3 14BQwen3 8BQwen3 4B Instruct 2507Qwen3 1.7BQwen3 0.6BQwen2.5 72B InstructQwen2.5 Coder 32B InstructQwQ 32B ReasoningDeepSeek V4.1 Flash (552B-A16B)DeepSeek V4 FlashDeepSeek V3.2 (685B)DeepSeek R1-0528 671BDeepSeek V3-0324 671BDeepSeek R1 Distill Llama 70BDeepSeek R1 Distill Qwen 32BDeepSeek R1 Distill Qwen 14BDeepSeek R1 Distill Llama 8Bgpt-oss-20bgpt-oss-120bGemma 4 31B ITGemma 4 26B-A4B ITGemma 4 12B ITGemma 4 E4B ITGemma 4 E2B ITGemma 3 27B ITGemma 3 12B ITGemma 3 4B ITGLM-5.3 Flash (320B-A18B)GLM-5.3 (753B)GLM-5 (744B)GLM-4.5 (355B-A32B)GLM-4.5 Air (110B-A12B)GLM-4 32B-0414Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B)Kimi K3 (2.8T-A104B)Kimi K2 Instruct (1T-A32B)Kimi-Dev 72BMiniMax M3.1 Flash (428B-A23B)MiniMax M2.5 (229B-A10B)Step-5 Preview (600B-A27B)Step-3.7 Flash (198B-A11B)Step-3.5 Flash (197B-A11B)ERNIE 4.5 300B-A47B (文心)ERNIE 4.5 21B-A3B (文心)Hunyuan A13B Instruct (混元 80B)MiniCPM5 2B (面壁)Llama 4 Maverick 17B-128E (400B)Llama 4 Scout 17B-16E (109B)Llama 3.1 405B InstructLlama 3.3 70B InstructLlama 3.1 8B InstructLlama 3.2 3B InstructMistral Large 4 (1T-A52B)Mistral Large 2 123BMixtral 8x22B InstructMixtral 8x7B InstructMistral Small 3.2 24BDevstral Small 24BNemotron 3 Ultra 550B-A55BNemotron 3 Super 120B-A12BNemotron 3 Nano 30B-A3BCohere Command A 111BPhi-4 14BLiquid LFM3 1.7B