Llama 3.1 8B Instruct en L4 24GB (24GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

Llama 3.1 8B Instruct (8.03B total, 8.03B activos, GQA Denso) requiere 4.58 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 6.14 GiB totales a 8K de contexto y 9.14 GiB a 32K en L4 24GB (~37.4 tok/s).

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Modelo de Pesos Abiertos8.03B / 8.03B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 4.58 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

24 GB · 300 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

Tamaño medido de archivo GGUF HF config.json ↗

Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 6.14 GiB (6.59 GB) / 24 GiB (26%)

Pesos del Modelo: 4.58 GiB Caché KV y Estado: 1 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

6.14 GiB

6.59 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

22.8 GiB

24 GB (física)

Margen de Seguridad

+16.66 GiB

26% utilización

Velocidad Decode Est.

~37.4 tok/s

8.03B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~3918 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~1045 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$0.45

GQA Denso · Llama 3.1

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 unsloth/Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~1045ms · ~37.4 tok/s)

[Llama 3.1 8B Instruct · 6.14 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: 2026-11-05

Uso activo (horas / día)4 h / día

Presupuesto hardware local ($)

Tarifa eléctrica ($/kWh)

Amortización de compra

~23.4 meses

Electricidad local est.: $3.51 / mes

Proveedor	Instancia Recomendada	VRAM Total	Tarifa por Hora	Costo Mensual Estimado	Facturación	Desplegar
RunPod	1x RTX 5060 Ti 16GB (Nube Comunitaria)	16 GB	$0.18 / h	$21.89 / 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) — Llama 3.1 8B Instruct

QLoRA (4b) Cabe con Margen Seguro

6.86 GiB

Pesos del Modelo: 4.58 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.2 GiB · Act: 1.08 GiB

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

LoRA (16b) Cabe con Margen Seguro

18.19 GiB

Pesos del Modelo: 14.96 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.8 GiB · Act: 1.43 GiB

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

FT Completo Supera la Memoria GPU Disponible

63.86 GiB

Pesos del Modelo: 14.96 GiB · Gradientes + Optimizador: 46.38 GiB · Act: 2.52 GiB

GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

L4 24GB (24GB físicos, 22.8 GiB utilizables) ejecuta Llama 3.1 8B Instruct en 4 bits (Q4_K_M) con 6.14 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 16.66 GiB (~37.4 tok/s).

Ajuste de KV Cache y Motor

Llama 3.1 8B Instruct utiliza topología GQA Denso (8.03B totales, 8.03B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 1 GiB a 4 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 2 GiB en 32K (total 7.14 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 — Llama 3.1 8B Instruct @ 8K

Formato de Cuantización	Pesos (GiB)	Caché KV	VRAM Total (GiB)	Velocidad Decode	Compatibilidad (L4 24GB)	GPU Recomendada	Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16)	14.96 GiB	1 GiB	16.52 GiB (17.74 GB)	~12.1 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0)	7.95 GiB	1 GiB	9.51 GiB (10.21 GB)	~22.3 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)	6.14 GiB	1 GiB	7.7 GiB (8.27 GB)	~28.4 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M)	5.34 GiB	1 GiB	6.9 GiB (7.41 GB)	~32.4 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M)	4.58 GiB	1 GiB	6.14 GiB (6.59 GB)	~37.4 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS)	4.16 GiB	1 GiB	5.72 GiB (6.14 GB)	~40.8 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M)	3.74 GiB	1 GiB	5.3 GiB (5.69 GB)	~44.9 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL)	3.16 GiB	1 GiB	4.72 GiB (5.07 GB)	~52.3 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede L4 24GB (24GB) ejecutar Llama 3.1 8B Instruct?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Llama 3.1 8B Instruct requiere 6.14 GiB de VRAM total (4.58 GiB pesos + 1 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 22.8 GiB utilizables en L4 24GB, alcanzando ~37.4 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita Llama 3.1 8B Instruct con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 4 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 9.14 GiB (9.81 GB decimales).

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