QwQ 32B Reasoning auf A40 48GB (48GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

QwQ 32B Reasoning (32.76B gesamt, 32.76B aktiv, Dichte GQA-Attention) benötigt 18.81 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 21.37 GiB gesamt bei 8K Kontext und 27.37 GiB bei 32K auf A40 48GB (~22 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell32.76B / 32.76B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 18.81 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

48 GB · 696 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) 21.37 GiB (22.95 GB) / 48 GiB (45%)

Modellgewichte: 18.81 GiB KV-Cache & Zustand: 2 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

21.37 GiB

22.95 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

45.6 GiB

48 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

+24.23 GiB

45% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~22 tok/s

32.76B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~1190 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~3441 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$2.39

Dichte GQA-Attention · Apache-2.0

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU

Arc Pro B60 24GB (24GB)

~$599

Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU

RTX 3090 (24GB)

~$750

Apple Unified Memory

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud ab

Vast.ai · $0.19 / Std.

1x RTX 3090

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf Qwen/QwQ-32B-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve Qwen/QwQ-32B-AWQ \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~3441ms · ~22 tok/s)

[QwQ 32B Reasoning · 21.37 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: 2026-11-04

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

Lokales Hardware-Budget ($)

Stromtarif ($/kWh)

Kauf-Amortisation

~26.6 Monate

Geschätzte Stromkosten: $4.26 / 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 3090 (Verifizierter Host)	24 GB	$0.19 / Std.	$22.98 / 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) — QwQ 32B Reasoning

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve

24.51 GiB

Modellgewichte: 18.81 GiB · Gradienten + Optimizer: 4.59 GiB · Act: 1.11 GiB

Empfohlene GPU: Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)

LoRA (16b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

69.71 GiB

Modellgewichte: 61.02 GiB · Gradienten + Optimizer: 7.21 GiB · Act: 1.48 GiB

Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

252.78 GiB

Modellgewichte: 61.02 GiB · Gradienten + Optimizer: 189.16 GiB · Act: 2.6 GiB

Empfohlene GPU: Instinct MI355X 288GB (288GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Die A40 48GB (48GB physisch, 45.6 GiB nutzbar) führt QwQ 32B Reasoning in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 21.37 GiB und 24.23 GiB Reserve stabil aus (~22 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

QwQ 32B Reasoning nutzt Dichte GQA-Attention (32.76B gesamt, 32.76B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 2 GiB auf 8 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 4 GiB (gesamt 23.37 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 — QwQ 32B Reasoning @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (A40 48GB)	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16)	61.02 GiB	2 GiB	63.58 GiB (68.27 GB)	~2.5 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	32.42 GiB	2 GiB	34.98 GiB (37.56 GB)	~13 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	A40 48GB (48GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	25.02 GiB	2 GiB	27.58 GiB (29.61 GB)	~16.7 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	21.86 GiB	2 GiB	24.42 GiB (26.22 GB)	~19 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Aus config.json abgeleitet
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M)	18.81 GiB	2 GiB	21.37 GiB (22.95 GB)	~22 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	16.44 GiB	2 GiB	19 GiB (20.4 GB)	~25 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	15.11 GiB	2 GiB	17.67 GiB (18.97 GB)	~27 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL)	10.81 GiB	2 GiB	13.37 GiB (14.36 GB)	~37 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die A40 48GB (48GB) QwQ 32B Reasoning ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt QwQ 32B Reasoning insgesamt 21.37 GiB VRAM (18.81 GiB Gewichte + 2 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 45.6 GiB nutzbarem Speicher auf der A40 48GB (~22 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt QwQ 32B Reasoning bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 8 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 27.37 GiB (29.39 GB dezimal) steigt.

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