Qwen3 4B Instruct 2507 en Gaudi 3 128GB HBM2e (128GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

Qwen3 4B Instruct 2507 (4.02B total, 4.02B activos, GQA Denso) requiere 2.33 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 4.02 GiB totales a 8K de contexto y 7.39 GiB a 32K en Gaudi 3 128GB HBM2e (~380 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

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Modelo de Pesos Abiertos4.02B / 4.02B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 2.33 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

128 GB · 3700 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) 4.02 GiB (4.32 GB) / 128 GiB (3%)

Pesos del Modelo: 2.33 GiB Caché KV y Estado: 1.13 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

4.02 GiB

4.32 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

121.6 GiB

128 GB (física)

Margen de Seguridad

+117.58 GiB

3% utilización

Velocidad Decode Est.

~380 tok/s

4.02B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~24000 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~171 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$0.04

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/Qwen3-4B-Instruct-2507-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~171ms · ~380 tok/s)

[Qwen3 4B Instruct 2507 · 4.02 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) — Qwen3 4B Instruct 2507

QLoRA (4b) Cabe con Margen Seguro

4.56 GiB

Pesos del Modelo: 2.33 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.2 GiB · Act: 1.03 GiB

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

LoRA (16b) Cabe con Margen Seguro

10.65 GiB

Pesos del Modelo: 7.49 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.8 GiB · Act: 1.36 GiB

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

FT Completo Cabe con Margen Seguro

33.11 GiB

Pesos del Modelo: 7.49 GiB · Gradientes + Optimizador: 23.22 GiB · Act: 2.4 GiB

GPU Recomendada: A40 48GB (48GB)

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

Gaudi 3 128GB HBM2e (128GB físicos, 121.6 GiB utilizables) ejecuta Qwen3 4B Instruct 2507 en 4 bits (Q4_K_M) con 4.02 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 117.58 GiB (~380 tok/s).

Ajuste de KV Cache y Motor

Qwen3 4B Instruct 2507 utiliza topología GQA Denso (4.02B totales, 4.02B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 1.13 GiB a 4.5 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 2.25 GiB en 32K (total 5.14 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 — Qwen3 4B Instruct 2507 @ 8K

Formato de Cuantización	Pesos (GiB)	Caché KV	VRAM Total (GiB)	Velocidad Decode	Compatibilidad (Gaudi 3 128GB HBM2e)	GPU Recomendada	Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16)	7.49 GiB	1.13 GiB	9.18 GiB (9.86 GB)	~238.8 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)	3.99 GiB	1.13 GiB	5.68 GiB (6.1 GB)	~375.6 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K)	3.08 GiB	1.13 GiB	4.77 GiB (5.12 GB)	~380 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)	2.69 GiB	1.13 GiB	4.38 GiB (4.7 GB)	~380 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)	2.33 GiB	1.13 GiB	4.02 GiB (4.32 GB)	~380 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)	2.11 GiB	1.13 GiB	3.8 GiB (4.08 GB)	~380 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)	1.93 GiB	1.13 GiB	3.62 GiB (3.89 GB)	~380 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)	1.58 GiB	1.13 GiB	3.27 GiB (3.51 GB)	~380 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede Gaudi 3 128GB HBM2e (128GB) ejecutar Qwen3 4B Instruct 2507?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Qwen3 4B Instruct 2507 requiere 4.02 GiB de VRAM total (2.33 GiB pesos + 1.13 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 121.6 GiB utilizables en Gaudi 3 128GB HBM2e, alcanzando ~380 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita Qwen3 4B Instruct 2507 con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 4.5 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 7.39 GiB (7.93 GB decimales).

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