Qwen3 14B en RTX 5090 D (32GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

Qwen3 14B (14.77B total, 14.77B activos, GQA Denso) requiere 8.38 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 10.19 GiB totales a 8K de contexto y 13.94 GiB a 32K en RTX 5090 D (~116 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

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Modelo de Pesos Abiertos14.77B / 14.77B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 8.38 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

32 GB · 1792 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) 10.19 GiB (10.94 GB) / 32 GiB (32%)

Pesos del Modelo: 8.38 GiB Caché KV y Estado: 1.25 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

10.19 GiB

10.94 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

30.4 GiB

32 GB (física)

Margen de Seguridad

+20.21 GiB

32% utilización

Velocidad Decode Est.

~116 tok/s

14.77B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~3257 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~1258 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$0.15

GQA Denso · 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 unsloth/Qwen3-14B-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve Qwen/Qwen3-14B-AWQ \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~1258ms · ~116 tok/s)

[Qwen3 14B · 10.19 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) — Qwen3 14B

QLoRA (4b) Cabe con Margen Seguro

11.56 GiB

Pesos del Modelo: 8.38 GiB · Gradientes + Optimizador: 2.07 GiB · Act: 1.11 GiB

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

LoRA (16b) Supera la Memoria GPU Disponible

32.24 GiB

Pesos del Modelo: 27.51 GiB · Gradientes + Optimizador: 3.25 GiB · Act: 1.48 GiB

GPU Recomendada: A40 48GB (48GB)

FT Completo Supera la Memoria GPU Disponible

115.39 GiB

Pesos del Modelo: 27.51 GiB · Gradientes + Optimizador: 85.28 GiB · Act: 2.6 GiB

GPU Recomendada: Instinct MI300X 192GB (192GB)

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

RTX 5090 D (32GB físicos, 30.4 GiB utilizables) ejecuta Qwen3 14B en 4 bits (Q4_K_M) con 10.19 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 20.21 GiB (~116 tok/s).

Ajuste de KV Cache y Motor

Qwen3 14B utiliza topología GQA Denso (14.77B totales, 14.77B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 1.25 GiB a 5 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 2.5 GiB en 32K (total 11.44 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 — Qwen3 14B @ 8K

Formato de Cuantización	Pesos (GiB)	Caché KV	VRAM Total (GiB)	Velocidad Decode	Compatibilidad (RTX 5090 D)	GPU Recomendada	Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16)	27.51 GiB	1.25 GiB	29.32 GiB (31.48 GB)	~38.7 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0)	14.62 GiB	1.25 GiB	16.43 GiB (17.64 GB)	~70.2 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K)	11.29 GiB	1.25 GiB	13.1 GiB (14.07 GB)	~88.9 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)	9.79 GiB	1.25 GiB	11.6 GiB (12.46 GB)	~101.1 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)	8.38 GiB	1.25 GiB	10.19 GiB (10.94 GB)	~116 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)	7.58 GiB	1.25 GiB	9.39 GiB (10.08 GB)	~126.5 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)	6.82 GiB	1.25 GiB	8.63 GiB (9.27 GB)	~138.5 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)	5.65 GiB	1.25 GiB	7.46 GiB (8.01 GB)	~162.2 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede RTX 5090 D (32GB) ejecutar Qwen3 14B?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Qwen3 14B requiere 10.19 GiB de VRAM total (8.38 GiB pesos + 1.25 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 30.4 GiB utilizables en RTX 5090 D, alcanzando ~116 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita Qwen3 14B con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 5 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 13.94 GiB (14.97 GB decimales).

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