Can NVIDIA RTX 4060 Ti 16GB (16GB) run Llama-4-Maverick-17B-128E (400B MoE)?

A single NVIDIA RTX 4060 Ti 16GB (16GB) cannot fit Llama-4-Maverick-17B-128E (400B MoE) (227.32GB in Q4_K_M). You need 15x NVIDIA RTX 4060 Ti 16GB (240 GB total VRAM) for full GPU execution, or rent an A100/H100 80GB cloud instance.

How much VRAM does Llama-4-Maverick-17B-128E (400B MoE) require in Q4_K_M, FP8, and FP16?

At 8,192 context length, Llama-4-Maverick-17B-128E (400B MoE) requires 227.32 GB in GGUF Q4_K_M, 386.67 GB in FP8, and 747.5 GB in FP16.

❌ EXCEDE LA VRAM DE 1 GPU (NEEDS 15x NVIDIA RTX 4060 Ti 16GB)

Llama-4-Maverick-17B-128E (400B MoE) on NVIDIA RTX 4060 Ti 16GB (16GB VRAM)

You need 15x NVIDIA RTX 4060 Ti 16GB (240 GB total VRAM) for full GPU execution, or rent an A100/H100 80GB cloud instance.

🎛️ Ajustador Interactivo de VRAM, Contexto y Offload

Formato de Cuantización (Bits por Peso Reales)

Motor de Inferencia

Ventana de Contexto (Tokens) 8,192 tokens

Tamaño de Lote Concurrente (Batch Size) 1

Precisión de KV Cache

Número de GPUs (Paralelismo Tensorial)

Offload a RAM del Sistema (% en CPU) 0% (100% GPU)

📊 Telemetría de Memoria y Rendimiento en Tiempo Real

227.32 GB / 16 GB

🟦 Pesos del Modelo: 225.33 GB 🟪 Caché KV: 1.5 GB 🟨 Buffer del Motor: 0.49 GB

VRAM de GPU Requerida227.32 GB

RAM de Sistema Requerida (CPU)0.00 GB

VRAM Disponible en Hardware16 GB (1x NVIDIA RTX 4060 Ti 16GB)

Margen / Déficit de VRAM-211.32 GB

Velocidad de Generación (Decode)~6 tokens/sec

Velocidad de Procesamiento (Prefill)~667 tokens/sec

Tiempo al Primer Token (Prompt 4K)~6144 ms

Topología TransformerMoE-GQA (48L, 8/40 KV/Q heads)

🚀 Comando de Lanzamiento Listo para Copiar

ollama run llama4:maverick
# Or llama.cpp server (8K context, Flash Attention):
llama-server -hf meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-GGUF -c 8192 -ngl 99 -fa

COMPARADOR CLOUD GPU Y CALCULADORA ALQUILAR VS COMPRAR

¿No tienes suficiente VRAM? Alquila una GPU en la nube en 60 segundos (Llama-4-Maverick-17B-128E (400B MoE): 227.32 GB in 4-bit)

Recommended Cloud Tier: Multi-GPU H100 / H200 Node · Full FP16 Needs: 747.5 GB

Horas de uso estimadas al día: 4 hrs/day

Meses para amortizar compra vs alquiler: ~32 months (vs $449 hardware)

Cloud Provider	RTX 4090 (24GB)	A100 (80GB)	H100 (80GB)	Est. Monthly Cost (4h/day)	Free Credit / Trial	Deploy
RunPod	$0.44 / hr	$1.39 / hr	$2.39 / hr	$52.80 / mo	Instant PyTorch / vLLM Templates + Serverless GPU	Desplegar en RunPod →
Vast.ai	$0.29 / hr	$0.95 / hr	$1.79 / hr	$34.80 / mo	Save 50–70% on RTX 4090 / 5090 / A100 rentals	Alquilar GPU Spot →
Vultr Cloud GPU	—	$1.79 / hr	$2.69 / hr	$214.80 / mo (A100)	$300 Free Credit	Reclamar $300 Gratis →
DigitalOcean GPU	—	—	$2.99 / hr	$358.80 / mo (H100)	$200 Free Credit (60d)	Obtener $200 Gratis →

Desglose Completo por Formato de Cuantización: Llama-4-Maverick-17B-128E (400B MoE) × NVIDIA RTX 4060 Ti 16GB

Quantization Format	Core / Emb BPW	Weights (GiB)	KV Cache (8K)	Total VRAM	1x NVIDIA RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Decode / Prefill	Min GPUs
FP16 / BF16 (Unquantized)	16 / 16	745.06 GB	1.5 GB	747.05 GB	No (+731.0GB)	~1.8 / 667 tok/s	47x
FP8 (W8A8 / E4M3)	8.25 / 8.5	384.23 GB	1.5 GB	386.22 GB	No (+370.2GB)	~3.5 / 667 tok/s	25x
GGUF Q8_0 (8.50 bpw)	8.5 / 8.5	395.81 GB	1.5 GB	397.8 GB	No (+381.8GB)	~3.3 / 667 tok/s	25x
GGUF Q6_K (6.56 bpw)	6.56 / 6.56	305.47 GB	1.5 GB	307.46 GB	No (+291.5GB)	~4.3 / 667 tok/s	20x
GGUF Q5_K_M (5.69 bpw)	5.69 / 6.56	265.17 GB	1.5 GB	267.16 GB	No (+251.2GB)	~5 / 667 tok/s	17x
GGUF Q4_K_M / AWQ (4.83 bpw)	4.83 / 6.56	225.33 GB	1.5 GB	227.32 GB	No (+211.3GB)	~6 / 667 tok/s	15x
GGUF IQ4_XS (4.25 bpw)	4.25 / 5.5	198.21 GB	1.5 GB	200.2 GB	No (+184.2GB)	~6.8 / 667 tok/s	13x
GGUF Q3_K_M (3.91 bpw)	3.91 / 5	182.34 GB	1.5 GB	184.33 GB	No (+168.3GB)	~7.5 / 667 tok/s	12x

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