Step-3.5 Flash (197B-A11B) auf RTX 4090 D (24GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Step-3.5 Flash (197B-A11B) (196.81B gesamt, 11B aktiv, Sparse MoE + GQA) benötigt 111.33 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 112.24 GiB gesamt bei 8K Kontext und 113.09 GiB bei 32K auf RTX 4090 D (~9.1 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell196.81B / 11B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 111.33 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) 112.24 GiB (120.52 GB) / 24 GiB (468%)

Modellgewichte: 111.33 GiB KV-Cache & Zustand: 0.35 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

112.24 GiB

120.52 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

22.8 GiB

24 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

-89.44 GiB

468% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~9.1 tok/s

11B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~3427 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~1195 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$79.06

Sparse MoE + GQA · Apache-2.0

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU

Instinct MI300X 192GB (192GB)

~$15,000

Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU

2x A100 80GB SXM

160GB · ~$24,000

Apple Unified Memory

Mac Studio M4 Ultra 256GB

~$5,999

Cloud ab

DigitalOcean · $2.59 / Std.

1x Instinct MI300X 192GB

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf stepfun-ai/Step-3.5-Flash:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve stepfun-ai/Step-3.5-Flash \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~1195ms · ~9.1 tok/s)

[Step-3.5 Flash (197B-A11B) · 112.24 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

~35.7 Monate

Geschätzte Stromkosten: $15.96 / Monat

Anbieter	Empfohlene Instanz	Gesamt-VRAM	Stundensatz	Monatlich (bei Auswahl)	Abrechnungsmodell	Starten
RunPod	1x H200 141GB SXM (Community Cloud)	141 GB	$3.59 / Std.	$436.54 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗
Vast.ai	1x H200 141GB SXM (Verifizierter Host · NVL)	141 GB	$3.87 / Std.	$470.47 / Monat	Spot / On-Demand	GPU starten ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	4x L40S 48GB (Dedizierte Instanz · $300 Credit*)	192 GB	$6.68 / Std.	$812.77 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
Vultr Cloud GPU	4x L40S 48GB (Dedizierte Instanz)	192 GB	$6.68 / Std.	$812.77 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
DigitalOcean	1x Instinct MI300X 192GB (Dedizierte Instanz)	192 GB	$2.59 / Std.	$314.94 / 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) — Step-3.5 Flash (197B-A11B)

QLoRA (4b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

113.95 GiB

Modellgewichte: 111.33 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.54 GiB · Act: 1.08 GiB

Empfohlene GPU: Instinct MI300X 192GB (192GB)

LoRA (16b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

370.44 GiB

Modellgewichte: 366.59 GiB · Gradienten + Optimizer: 2.42 GiB · Act: 1.43 GiB

Empfohlene GPU: 4x H200 141GB SXM (564GB)

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

1505.54 GiB

Modellgewichte: 366.59 GiB · Gradienten + Optimizer: 1136.43 GiB · Act: 2.52 GiB

Empfohlene GPU: Multi-GPU erforderlich

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Eine einzelne RTX 4090 D (24GB) reicht für Step-3.5 Flash (197B-A11B) in 4-Bit (112.24 GiB bei 8K) nicht aus. Nutzen Sie Multi-GPU Tensor-Parallelität, System-RAM-Offload oder eine größere Cloud-GPU.

KV-Cache- & Engine-Tuning

Step-3.5 Flash (197B-A11B) nutzt Sparse MoE + GQA (196.81B gesamt, 11B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.35 GiB auf 1.2 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 0.6 GiB (gesamt 112.49 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 — Step-3.5 Flash (197B-A11B) @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (RTX 4090 D)	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16)	366.59 GiB	0.35 GiB	367.5 GiB (394.6 GB)	~2.6 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	194.75 GiB	0.35 GiB	195.66 GiB (210.09 GB)	~5 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI325X 256GB (256GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	150.3 GiB	0.35 GiB	151.21 GiB (162.36 GB)	~6.6 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	130.47 GiB	0.35 GiB	131.38 GiB (141.07 GB)	~7.6 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Aus config.json abgeleitet
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M)	111.33 GiB	0.35 GiB	112.24 GiB (120.52 GB)	~9.1 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	97.53 GiB	0.35 GiB	98.44 GiB (105.7 GB)	~10.6 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	89.72 GiB	0.35 GiB	90.63 GiB (97.31 GB)	~11.6 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL)	63.22 GiB	0.35 GiB	64.13 GiB (68.86 GB)	~17.8 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die RTX 4090 D (24GB) Step-3.5 Flash (197B-A11B) ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Step-3.5 Flash (197B-A11B) insgesamt 112.24 GiB VRAM (111.33 GiB Gewichte + 0.35 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 22.8 GiB nutzbarem Speicher auf der RTX 4090 D (~9.1 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Step-3.5 Flash (197B-A11B) bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 1.2 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 113.09 GiB (121.43 GB dezimal) steigt.

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