Qwen3.8 2.4T-A95B auf RTX 4090 D (24GB) — 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 RTX 4090 D (~1 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell2400B / 95B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 1355.88 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%

Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

Aus config.json abgeleitet HF config.json ↗

Speicheraufteilung im Detail (GiB) 1357.58 GiB (1457.69 GB) / 24 GiB (5657%)

Modellgewichte: 1355.88 GiB KV-Cache & Zustand: 1.13 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.57 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

1357.58 GiB

1457.69 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

22.8 GiB

24 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

-1334.78 GiB

5657% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~1 tok/s

95B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~397 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~10321 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 ~10321ms · ~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.

Geprüft am: 2026-11-04

Aktive Nutzung (Stunden / Tag)4 Std. / Tag

Lokales Hardware-Budget ($)

Stromtarif ($/kWh)

Kauf-Amortisation

~0.3 Monate

Geschätzte Stromkosten: $9.04 / 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 RTX 4090 D (24GB) 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)

Die Modellgewichte bleiben konstant, während der Attention-KV-Cache mit der Kontextlänge wächst.

Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — Qwen3.8 2.4T-A95B @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (RTX 4090 D)	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)	~1.1 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)	~1.2 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)	~1.7 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die RTX 4090 D (24GB) 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 22.8 GiB nutzbarem Speicher auf der RTX 4090 D (~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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