Step-5 Preview (600B-A27B) auf A100 80GB SXM (80GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Step-5 Preview (600B-A27B) (600B gesamt, 27B aktiv, Sparse MoE + GQA) benötigt 338.98 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 340.18 GiB gesamt bei 8K Kontext und 341.8 GiB bei 32K auf A100 80GB SXM (~4.1 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell600B / 27B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 338.98 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

80 GB · 2039 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) 340.18 GiB (365.27 GB) / 80 GiB (425%)

Modellgewichte: 338.98 GiB KV-Cache & Zustand: 0.64 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

340.18 GiB

365.27 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

76 GiB

80 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

-264.18 GiB

425% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~4.1 tok/s

27B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~3004 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~1363 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$239.57

Sparse MoE + GQA · Custom

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU

Multi-GPU erforderlich

—

Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU

4x H200 141GB SXM

564GB · ~$128,000

Apple Unified Memory

Mac Studio M3 Ultra 512GB

~$9,500

Cloud ab

Vast.ai · $3.54 / Std.

8x A100 80GB SXM

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf stepfun-ai/Step-5-Preview-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve stepfun-ai/Step-5-Preview \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~1363ms · ~4.1 tok/s)

[Step-5 Preview (600B-A27B) · 340.18 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: 2026-11-05

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

Lokales Hardware-Budget ($)

Stromtarif ($/kWh)

Kauf-Amortisation

~7.1 Monate

Geschätzte Stromkosten: $8.51 / Monat

Anbieter	Empfohlene Instanz	Gesamt-VRAM	Stundensatz	Monatlich (bei Auswahl)	Abrechnungsmodell	Starten
RunPod	2x B300 288GB Blackwell Ultra (Community Cloud)	576 GB	$13.88 / Std.	$1687.81 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗
Vast.ai	8x A100 80GB SXM (Verifizierter Host · SXM4)	640 GB	$3.54 / Std.	$429.98 / Monat	Spot / On-Demand	GPU starten ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	8x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz · $300 Credit*)	640 GB	$19.18 / Std.	$2331.80 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
Vultr Cloud GPU	8x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz)	640 GB	$19.18 / Std.	$2331.80 / Monat	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) — Step-5 Preview (600B-A27B)

QLoRA (4b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

343.84 GiB

Modellgewichte: 338.98 GiB · Gradienten + Optimizer: 3.78 GiB · Act: 1.08 GiB

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

LoRA (16b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

1124.96 GiB

Modellgewichte: 1117.59 GiB · Gradienten + Optimizer: 5.94 GiB · Act: 1.43 GiB

Empfohlene GPU: 8x B200 180GB (1440GB)

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

4584.64 GiB

Modellgewichte: 1117.59 GiB · Gradienten + Optimizer: 3464.53 GiB · Act: 2.52 GiB

Empfohlene GPU: Multi-GPU erforderlich

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Eine einzelne A100 80GB SXM (80GB) reicht für Step-5 Preview (600B-A27B) in 4-Bit (340.18 GiB bei 8K) nicht aus. Nutzen Sie Multi-GPU Tensor-Parallelität, System-RAM-Offload oder eine größere Cloud-GPU.

KV-Cache- & Engine-Tuning

Step-5 Preview (600B-A27B) nutzt Sparse MoE + GQA (600B gesamt, 27B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.64 GiB auf 2.26 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 1.13 GiB (gesamt 340.67 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-5 Preview (600B-A27B) @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (A100 80GB SXM)	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16)	1117.59 GiB	0.64 GiB	1118.79 GiB (1201.29 GB)	~1.1 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	593.72 GiB	0.64 GiB	594.92 GiB (638.79 GB)	~2.2 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	458.21 GiB	0.64 GiB	459.41 GiB (493.29 GB)	~2.9 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	397.55 GiB	0.64 GiB	398.75 GiB (428.15 GB)	~3.4 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)	338.98 GiB	0.64 GiB	340.18 GiB (365.27 GB)	~4.1 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	297.01 GiB	0.64 GiB	298.21 GiB (320.2 GB)	~4.9 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	273.24 GiB	0.64 GiB	274.44 GiB (294.68 GB)	~5.4 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)	192.3 GiB	0.64 GiB	193.5 GiB (207.77 GB)	~8.9 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI325X 256GB (256GB)	Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die A100 80GB SXM (80GB) Step-5 Preview (600B-A27B) ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Step-5 Preview (600B-A27B) insgesamt 340.18 GiB VRAM (338.98 GiB Gewichte + 0.64 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 76 GiB nutzbarem Speicher auf der A100 80GB SXM (~4.1 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Step-5 Preview (600B-A27B) bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 2.26 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 341.8 GiB (367 GB dezimal) steigt.

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