Liquid LFM3 1.7B en RTX 4090 D (24GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

Liquid LFM3 1.7B (1.7B total, 1.7B activos, Atención Híbrida Lineal + Completa) requiere 1.06 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 1.73 GiB totales a 8K de contexto y 2.01 GiB a 32K en RTX 4090 D (~380 tok/s).

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Modelo de Pesos Abiertos1.7B / 1.7B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 1.06 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

24 GB · 1008 GB/s

Número de GPUs (Tensor Parallel)

Secuencias Concurrentes (Batch)

Precisión del Caché KV

Motor de Inferencia

Offload a RAM del Sistema (CPU)0%

Cabe con Margen Seguro

Fórmula derivada de config.json HF config.json ↗

Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 1.73 GiB (1.86 GB) / 24 GiB (7%)

Pesos del Modelo: 1.06 GiB Caché KV y Estado: 0.11 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

1.73 GiB

1.86 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

22.8 GiB

24 GB (física)

Margen de Seguridad

+21.07 GiB

7% utilización

Velocidad Decode Est.

~380 tok/s

1.7B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~22176 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~185 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$0.04

Atención Híbrida Lineal + Completa · Apache-2.0

Hardware Recomendado para Esta Configuración

Mejor GPU Individual

RTX 4060 Ti 16GB (16GB)

~$430

Mejor Calidad-Precio / Usada

RTX 3060 12GB (12GB)

~$280

Memoria Unificada Apple

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud Desde

Vast.ai · $0.06 / h

1x RTX 3060 12GB

Comandos de Lanzamiento para Producción

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf LiquidAI/LFM3-1.7B-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve LiquidAI/LFM3-1.7B \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~185ms · ~380 tok/s)

[Liquid LFM3 1.7B · 1.73 GiB] asignado en la GPU objetivo. Prefill completado; generando tokens en tiempo real a la velocidad calculada...

Comparativa Cloud GPU y TCO Alquilar vs. Comprar

Tarifas públicas verificadas en RunPod, Vast.ai, Vultr y DigitalOcean.

Verificado: 2026-11-04

Uso activo (horas / día)4 h / día

Presupuesto hardware local ($)

Tarifa eléctrica ($/kWh)

Amortización de compra

~18.5 meses

Electricidad local est.: $3.51 / mes

Proveedor	Instancia Recomendada	VRAM Total	Tarifa por Hora	Costo Mensual Estimado	Facturación	Desplegar
RunPod	1x RTX 3090 (Nube Comunitaria)	24 GB	$0.22 / h	$26.75 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗
Vast.ai	1x RTX 3060 12GB (Host Verificado)	12 GB	$0.06 / h	$7.42 / mes	Spot / Bajo demanda	Lanzar GPU ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	1x L40S 48GB (Instancia Dedicada · $300 Credit*)	48 GB	$1.67 / h	$203.19 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
Vultr Cloud GPU	1x L40S 48GB (Instancia Dedicada)	48 GB	$1.67 / h	$203.19 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
DigitalOcean	1x RTX 6000 Ada (Instancia Dedicada)	48 GB	$1.57 / h	$190.91 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗

Las tarifas reflejan precios públicos en la fecha de verificación y varían según región y disponibilidad.

Requisitos de VRAM para Fine-Tuning (QLoRA / LoRA / Completo) — Liquid LFM3 1.7B

QLoRA (4b) Cabe con Margen Seguro

3.27 GiB

Pesos del Modelo: 1.06 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.2 GiB · Act: 1.01 GiB

GPU Recomendada: RTX 4060 Ti 16GB (16GB)

LoRA (16b) Cabe con Margen Seguro

6.31 GiB

Pesos del Modelo: 3.17 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.8 GiB · Act: 1.34 GiB

GPU Recomendada: RTX 4060 Ti 16GB (16GB)

FT Completo Cabe con Margen Seguro

15.36 GiB

Pesos del Modelo: 3.17 GiB · Gradientes + Optimizador: 9.83 GiB · Act: 2.36 GiB

GPU Recomendada: Arc Pro B60 24GB (24GB)

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

RTX 4090 D (24GB físicos, 22.8 GiB utilizables) ejecuta Liquid LFM3 1.7B en 4 bits (Q4_K_M) con 1.73 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 21.07 GiB (~380 tok/s).

Ajuste de KV Cache y Motor

Liquid LFM3 1.7B utiliza topología Atención Híbrida Lineal + Completa (1.7B totales, 1.7B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 0.11 GiB a 0.39 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 0.19 GiB en 32K (total 1.82 GiB).

Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)

Los pesos del modelo permanecen constantes mientras el caché KV crece con la longitud del contexto.

Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — Liquid LFM3 1.7B @ 8K

Formato de Cuantización	Pesos (GiB)	Caché KV	VRAM Total (GiB)	Velocidad Decode	Compatibilidad (RTX 4090 D)	GPU Recomendada	Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16)	3.17 GiB	0.11 GiB	3.84 GiB (4.12 GB)	~169 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0)	1.68 GiB	0.11 GiB	2.35 GiB (2.52 GB)	~283.1 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K)	1.3 GiB	0.11 GiB	1.97 GiB (2.12 GB)	~342 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M)	1.18 GiB	0.11 GiB	1.85 GiB (1.99 GB)	~366 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Fórmula derivada de config.json
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M)	1.06 GiB	0.11 GiB	1.73 GiB (1.86 GB)	~380 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS)	0.92 GiB	0.11 GiB	1.59 GiB (1.71 GB)	~380 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M)	0.84 GiB	0.11 GiB	1.51 GiB (1.62 GB)	~380 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL)	0.65 GiB	0.11 GiB	1.32 GiB (1.42 GB)	~380 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Fórmula derivada de config.json

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede RTX 4090 D (24GB) ejecutar Liquid LFM3 1.7B?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Liquid LFM3 1.7B requiere 1.73 GiB de VRAM total (1.06 GiB pesos + 0.11 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 22.8 GiB utilizables en RTX 4090 D, alcanzando ~380 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita Liquid LFM3 1.7B con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 0.39 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 2.01 GiB (2.16 GB decimales).

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