Step-3.7 Flash (198B-A11B) auf RTX 5080 (16GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Step-3.7 Flash (198B-A11B) (198B gesamt, 11B aktiv, Sparse MoE + GQA) benötigt 112 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 112.91 GiB gesamt bei 8K Kontext und 113.76 GiB bei 32K auf RTX 5080 (~8.4 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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16 GB · 960 GB/s
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
Aus config.json abgeleitet HF config.json ↗
Speicheraufteilung im Detail (GiB) 112.91 GiB (121.24 GB) / 16 GiB (706%)
Modellgewichte: 112 GiB KV-Cache & Zustand: 0.35 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB
Benötigter GPU-Speicher
112.91 GiB
121.24 GB (dezimal)
Nutzbarer Hardware-Speicher
15.2 GiB
16 GB (physisch)
Sicherheitsreserve
-97.71 GiB
706% Auslastung
Geschätzter Decode-Durchsatz
~8.4 tok/s
11B aktive Parameter
Geschätzter Prefill-Durchsatz
~2671 tok/s
4K-Prompt TTFT: ~1534 ms
Kosten / 1 Mio. Tokens
$85.65
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-3.7-Flash-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM
vllm serve stepfun-ai/Step-3.7-Flash \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~1534ms · ~8.4 tok/s)
[Step-3.7 Flash (198B-A11B) · 112.91 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
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-3.7 Flash (198B-A11B)

QLoRA (4b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
114.62 GiB
Modellgewichte: 112 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.54 GiB · Act: 1.08 GiB
Empfohlene GPU: Instinct MI300X 192GB (192GB)
LoRA (16b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
372.65 GiB
Modellgewichte: 368.8 GiB · Gradienten + Optimizer: 2.42 GiB · Act: 1.43 GiB
Empfohlene GPU: 4x H200 141GB SXM (564GB)
Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
1514.6 GiB
Modellgewichte: 368.8 GiB · Gradienten + Optimizer: 1143.28 GiB · Act: 2.52 GiB
Empfohlene GPU: Multi-GPU erforderlich

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Eine einzelne RTX 5080 (16GB) reicht für Step-3.7 Flash (198B-A11B) in 4-Bit (112.91 GiB bei 8K) nicht aus. Nutzen Sie Multi-GPU Tensor-Parallelität, System-RAM-Offload oder eine größere Cloud-GPU.

KV-Cache- & Engine-Tuning

Step-3.7 Flash (198B-A11B) nutzt Sparse MoE + GQA (198B 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 113.16 GiB).

VRAM-Skalierung nach Kontextfenster (4K bis 128K, 4-Bit-Gewichte)

Step-3.7 Flash (198B-A11B) VRAM scaling from 4K to 128K context (4K: 112.77 GiB, 8K: 112.91 GiB, 32K: 113.76 GiB, 128K: 117.13 GiB) 4K 112.77 GiB (KV 0.21 GiB) 8K 112.91 GiB (KV 0.35 GiB) 32K 113.76 GiB (KV 1.2 GiB) 128K 117.13 GiB (KV 4.57 GiB) RTX 5080 (16GB)
Die Modellgewichte bleiben konstant, während der Attention-KV-Cache mit der Kontextlänge wächst.

Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — Step-3.7 Flash (198B-A11B) @ 8K

Quantisierungsformat Gewichte (GiB) KV-Cache Gesamt-VRAM (GiB) Decode-Tempo Kompatibilität (RTX 5080) Empfohlene GPU Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16) 368.8 GiB 0.35 GiB 369.71 GiB (396.97 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) 195.93 GiB 0.35 GiB 196.84 GiB (211.36 GB) ~4.8 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Instinct MI325X 256GB (256GB) Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K) 151.21 GiB 0.35 GiB 152.12 GiB (163.34 GB) ~6.2 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Instinct MI300X 192GB (192GB) Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M) 131.26 GiB 0.35 GiB 132.17 GiB (141.92 GB) ~7.2 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) 112 GiB 0.35 GiB 112.91 GiB (121.24 GB) ~8.4 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Instinct MI300X 192GB (192GB) Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS) 98.12 GiB 0.35 GiB 99.03 GiB (106.33 GB) ~9.7 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) 90.26 GiB 0.35 GiB 91.17 GiB (97.89 GB) ~10.5 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) 63.6 GiB 0.35 GiB 64.51 GiB (69.27 GB) ~15.3 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die RTX 5080 (16GB) Step-3.7 Flash (198B-A11B) ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Step-3.7 Flash (198B-A11B) insgesamt 112.91 GiB VRAM (112 GiB Gewichte + 0.35 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 15.2 GiB nutzbarem Speicher auf der RTX 5080 (~8.4 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Step-3.7 Flash (198B-A11B) bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 1.2 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 113.76 GiB (122.15 GB dezimal) steigt.

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