Qwen3.8 2.4T-A95B en RTX 4090 D (24GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad
Qwen3.8 2.4T-A95B (2400B total, 95B activos, Híbrido Lineal/Mamba + MoE) requiere 1355.88 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 1357.58 GiB totales a 8K de contexto y 1359.74 GiB a 32K en RTX 4090 D (~1 tok/s).
Supera la Memoria GPU Disponible
Fórmula derivada de config.json
HF config.json ↗
Memoria GPU Requerida
1357.58 GiB
1457.69 GB (decimal)
Memoria Hardware Utilizable
22.8 GiB
24 GB (física)
Margen de Seguridad
-1334.78 GiB
5657% utilización
Velocidad Decode Est.
~1 tok/s
95B parámetros activos
Velocidad Prefill Est.
~397 tok/s
TTFT Prompt 4K: ~10321 ms
Costo Est. / 1M Tokens
$5755.56
Híbrido Lineal/Mamba + MoE · Apache-2.0
Hardware Recomendado para Esta Configuración
Mejor GPU Individual
Requiere Multi-GPU
—
Mejor Calidad-Precio / Usada
—
—
Memoria Unificada Apple
Supera 512 GB
—
Cloud Desde
DigitalOcean · $20.72 / h
8x Instinct MI300X 192GB
Comandos de Lanzamiento para Producción
llama.cpp (GGUF)
llama-server -hf Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B:Q4_K_M \ --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM
vllm serve Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B \ --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~10321ms · ~1 tok/s)
[Qwen3.8 2.4T-A95B · 1357.58 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.
Amortización de compra
~0.3 meses
Electricidad local est.: $9.04 / mes
| Proveedor | Instancia Recomendada | VRAM Total | Tarifa por Hora | Costo Mensual Estimado | Facturación | Desplegar |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RunPod | 8x B300 288GB Blackwell Ultra (Nube Comunitaria) | 2304 GB | $55.52 / h | $6751.23 / mes | Por segundo | Lanzar GPU ↗ |
| Vast.ai | — | — | — | — | Spot / Bajo demanda | Lanzar GPU ↗ |
| Vultr ($300 Free Credit*) | — | — | — | — | Por hora | Lanzar GPU ↗ |
| Vultr Cloud GPU | — | — | — | — | Por hora | Lanzar GPU ↗ |
| DigitalOcean | 8x Instinct MI300X 192GB (Instancia Dedicada) | 1536 GB | $20.72 / h | $2519.55 / 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) — Qwen3.8 2.4T-A95B
QLoRA (4b)
Supera la Memoria GPU Disponible
1370.38 GiB
Pesos del Modelo: 1355.88 GiB · Gradientes + Optimizador: 13.3 GiB · Act: 1.2 GiB
GPU Recomendada: Requiere Multi-GPU
LoRA (16b)
Supera la Memoria GPU Disponible
4492.82 GiB
Pesos del Modelo: 4470.3 GiB · Gradientes + Optimizador: 20.9 GiB · Act: 1.62 GiB
GPU Recomendada: Requiere Multi-GPU
FT Completo
Supera la Memoria GPU Disponible
18331.08 GiB
Pesos del Modelo: 4470.3 GiB · Gradientes + Optimizador: 13857.93 GiB · Act: 2.85 GiB
GPU Recomendada: Requiere Multi-GPU
Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización
Veredicto Rápido de Hardware
Una sola RTX 4090 D (24GB) no alcanza para cargar Qwen3.8 2.4T-A95B en 4 bits (1357.58 GiB a 8K). Usa paralelismo tensorial multi-GPU, offload a RAM o alquila una GPU de mayor capacidad.
Ajuste de KV Cache y Motor
Qwen3.8 2.4T-A95B utiliza topología Híbrido Lineal/Mamba + MoE (2400B totales, 95B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 1.13 GiB a 3.29 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 1.44 GiB en 32K (total 1358.3 GiB).
Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)
Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — Qwen3.8 2.4T-A95B @ 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) (FP8) | 4470.3 GiB | 1.13 GiB | 4472 GiB (4801.77 GB) | ~0.8 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Tamaño oficial del checkpoint |
| FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0) | 2374.87 GiB | 1.13 GiB | 2376.57 GiB (2551.82 GB) | ~0.8 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K) | 1832.84 GiB | 1.13 GiB | 1834.54 GiB (1969.82 GB) | ~0.8 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M) | 1590.18 GiB | 1.13 GiB | 1591.88 GiB (1709.27 GB) | ~0.9 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Fórmula derivada de config.json |
| Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M) | 1355.88 GiB | 1.13 GiB | 1357.58 GiB (1457.69 GB) | ~1 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS) | 1188.03 GiB | 1.13 GiB | 1189.73 GiB (1277.46 GB) | ~1.1 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M) | 1092.96 GiB | 1.13 GiB | 1094.66 GiB (1175.38 GB) | ~1.2 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL) | 769.17 GiB | 1.13 GiB | 770.87 GiB (827.72 GB) | ~1.7 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Fórmula derivada de config.json |
Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes
¿Puede RTX 4090 D (24GB) ejecutar Qwen3.8 2.4T-A95B?
En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Qwen3.8 2.4T-A95B requiere 1357.58 GiB de VRAM total (1355.88 GiB pesos + 1.13 GiB caché KV + 0.57 GiB buffers) frente a 22.8 GiB utilizables en RTX 4090 D, alcanzando ~1 tok/s.
¿Cuánta VRAM necesita Qwen3.8 2.4T-A95B con contexto de 32K?
Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 3.29 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 1359.74 GiB (1460.01 GB decimales).
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Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B)Qwen3.8 27BQwen3.6 35B-A3BQwen3.5 397B-A17BQwen3.5 122B-A10BQwen3.5 35B-A3BQwen3.5 27BQwen3.5 9BQwen3.5 4BQwen3 Coder 480B-A35BQwen3 Coder Next 80B-A3BQwen3 Coder 30B-A3BQwen3 30B-A3B Instruct 2507Qwen3 235B-A22B Instruct 2507Qwen3 32BQwen3 14BQwen3 8BQwen3 4B Instruct 2507Qwen3 1.7BQwen3 0.6BQwen2.5 72B InstructQwen2.5 Coder 32B InstructQwQ 32B ReasoningDeepSeek V4.1 Flash (552B-A16B)DeepSeek V4 FlashDeepSeek V3.2 (685B)DeepSeek R1-0528 671BDeepSeek V3-0324 671BDeepSeek R1 Distill Llama 70BDeepSeek R1 Distill Qwen 32BDeepSeek R1 Distill Qwen 14BDeepSeek R1 Distill Llama 8Bgpt-oss-20bgpt-oss-120bGemma 4 31B ITGemma 4 26B-A4B ITGemma 4 12B ITGemma 4 E4B ITGemma 4 E2B ITGemma 3 27B ITGemma 3 12B ITGemma 3 4B ITGLM-5.3 Flash (320B-A18B)GLM-5.3 (753B)GLM-5 (744B)GLM-4.5 (355B-A32B)GLM-4.5 Air (110B-A12B)GLM-4 32B-0414Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B)Kimi K3 (2.8T-A104B)Kimi K2 Instruct (1T-A32B)Kimi-Dev 72BMiniMax M3.1 Flash (428B-A23B)MiniMax M2.5 (229B-A10B)Step-5 Preview (600B-A27B)Step-3.7 Flash (198B-A11B)Step-3.5 Flash (197B-A11B)ERNIE 4.5 300B-A47B (文心)ERNIE 4.5 21B-A3B (文心)Hunyuan A13B Instruct (混元 80B)MiniCPM5 2B (面壁)Llama 4 Maverick 17B-128E (400B)Llama 4 Scout 17B-16E (109B)Llama 3.1 405B InstructLlama 3.3 70B InstructLlama 3.1 8B InstructLlama 3.2 3B InstructMistral Large 4 (1T-A52B)Mistral Large 2 123BMixtral 8x22B InstructMixtral 8x7B InstructMistral Small 3.2 24BDevstral Small 24BNemotron 3 Ultra 550B-A55BNemotron 3 Super 120B-A12BNemotron 3 Nano 30B-A3BCohere Command A 111BPhi-4 14BLiquid LFM3 1.7B