Qwen3 8B auf DGX Spark (GB10 128GB) (128GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s
Qwen3 8B (8.19B gesamt, 8.19B aktiv, Dichte GQA-Attention) benötigt 4.68 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 6.37 GiB gesamt bei 8K Kontext und 9.74 GiB bei 32K auf DGX Spark (GB10 128GB) (~36.3 tok/s).
Passt mit sicherer Reserve
Gemessene GGUF-Dateigröße
HF config.json ↗
Benötigter GPU-Speicher
6.37 GiB
6.84 GB (dezimal)
Nutzbarer Hardware-Speicher
99.8 GiB
128 GB (physisch)
Sicherheitsreserve
+93.43 GiB
5% Auslastung
Geschätzter Decode-Durchsatz
~36.3 tok/s
8.19B aktive Parameter
Geschätzter Prefill-Durchsatz
~6410 tok/s
4K-Prompt TTFT: ~639 ms
Kosten / 1 Mio. Tokens
$0.47
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/Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M \ --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM
vllm serve Qwen/Qwen3-8B-AWQ \ --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~639ms · ~36.3 tok/s)
[Qwen3 8B · 6.37 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.
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 8B
QLoRA (4b)
Passt mit sicherer Reserve
6.96 GiB
Modellgewichte: 4.68 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.2 GiB · Act: 1.08 GiB
Empfohlene GPU: RTX 4060 Ti 16GB (16GB)
LoRA (16b)
Passt mit sicherer Reserve
18.49 GiB
Modellgewichte: 15.26 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.8 GiB · Act: 1.43 GiB
Empfohlene GPU: Arc Pro B60 24GB (24GB)
Voll-FT
Passt mit sicherer Reserve
65.09 GiB
Modellgewichte: 15.26 GiB · Gradienten + Optimizer: 47.31 GiB · Act: 2.52 GiB
Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden
Schnelles Hardware-Fazit
Die DGX Spark (GB10 128GB) (128GB physisch, 99.8 GiB nutzbar) führt Qwen3 8B in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 6.37 GiB und 93.43 GiB Reserve stabil aus (~36.3 tok/s).
KV-Cache- & Engine-Tuning
Qwen3 8B nutzt Dichte GQA-Attention (8.19B gesamt, 8.19B 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 7.49 GiB).
VRAM-Skalierung nach Kontextfenster (4K bis 128K, 4-Bit-Gewichte)
Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — Qwen3 8B @ 8K
| Quantisierungsformat | Gewichte (GiB) | KV-Cache | Gesamt-VRAM (GiB) | Decode-Tempo | Kompatibilität (DGX Spark (GB10 128GB)) | Empfohlene GPU | Datenquelle |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16) | 15.26 GiB | 1.13 GiB | 16.95 GiB (18.2 GB) | ~11.8 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | Arc Pro B60 24GB (24GB) | Offizielle Checkpoint-Größe |
| FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0) | 8.11 GiB | 1.13 GiB | 9.8 GiB (10.52 GB) | ~21.7 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Gemessene GGUF-Dateigröße |
| GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K) | 6.26 GiB | 1.13 GiB | 7.95 GiB (8.54 GB) | ~27.7 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Gemessene GGUF-Dateigröße |
| GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M) | 5.45 GiB | 1.13 GiB | 7.14 GiB (7.67 GB) | ~31.6 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) | 4.68 GiB | 1.13 GiB | 6.37 GiB (6.84 GB) | ~36.3 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Gemessene GGUF-Dateigröße |
| GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS) | 4.27 GiB | 1.13 GiB | 5.96 GiB (6.4 GB) | ~39.5 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) | 3.84 GiB | 1.13 GiB | 5.53 GiB (5.94 GB) | ~43.5 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) | 3.26 GiB | 1.13 GiB | 4.95 GiB (5.32 GB) | ~50.3 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Gemessene GGUF-Dateigröße |
Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)
Kann die DGX Spark (GB10 128GB) (128GB) Qwen3 8B ausführen?
In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Qwen3 8B insgesamt 6.37 GiB VRAM (4.68 GiB Gewichte + 1.13 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 99.8 GiB nutzbarem Speicher auf der DGX Spark (GB10 128GB) (~36.3 tok/s Decode).
Wie viel VRAM benötigt Qwen3 8B bei 32K Kontextlänge?
Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 4.5 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 9.74 GiB (10.46 GB dezimal) steigt.
Dieses Modell auf anderen GPUs testen
RTX 3060 12GB (12GB)RTX 4060 Ti 16GB (16GB)RTX 5060 Ti 16GB (16GB)RTX 4070 Ti Super (16GB)RTX 4080 Super (16GB)RTX 5070 12GB (12GB)RTX 5070 Ti (16GB)RTX 5080 (16GB)RTX 3090 (24GB)RTX 4090 (24GB)RTX 4090 D (24GB)RTX 5090 (32GB)RTX 5090 D (32GB)RTX A6000 (48GB)RTX 6000 Ada (48GB)RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)L4 24GB (24GB)A40 48GB (48GB)L20 48GB (48GB)L40S 48GB (48GB)A800 80GB SXM (80GB)A100 80GB SXM (80GB)H800 80GB SXM (80GB)H100 80GB SXM (80GB)H20 96GB HBM3 (96GB)H20 141GB HBM3e (141GB)H200 141GB SXM (141GB)B200 180GB (180GB)B300 288GB Blackwell Ultra (288GB)Ascend 910B 64GB (昇腾) (64GB)Ascend 910C 128GB (昇腾) (128GB)Atlas 300I Duo 96GB (310P) (96GB)MLU590 80GB (寒武纪思元) (80GB)DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB)MetaX C500 64GB (沐曦曦云) (64GB)Kunlunxin P800 64GB (昆仑芯) (64GB)MTT S4000 48GB (摩尔线程) (48GB)Radeon RX 7900 XTX 24GB (24GB)Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)Ryzen AI Max+ 395 128GB (128GB)Instinct MI300X 192GB (192GB)Instinct MI325X 256GB (256GB)Instinct MI355X 288GB (288GB)Arc Pro B60 24GB (24GB)Gaudi 3 128GB HBM2e (128GB)Mac mini M4 Pro 64GB (64GB)MacBook Pro M4 Max 128GB (128GB)Mac Studio M4 Ultra 256GB (256GB)Mac Studio M3 Ultra 512GB (512GB)
Weitere Modelle auf dieser Hardware testen
Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B)Qwen3.8 27BQwen3.8 2.4T-A95BQwen3.6 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 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