Qwen3.8 2.4T-A95B en RTX 5090 D (32GB) — 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 5090 D (~1 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

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Modelo de Pesos Abiertos2400B / 95B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 1355.88 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%

Supera la Memoria GPU Disponible

Fórmula derivada de config.json HF config.json ↗

Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 1357.58 GiB (1457.69 GB) / 32 GiB (4242%)

Pesos del Modelo: 1355.88 GiB Caché KV y Estado: 1.13 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.57 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

1357.58 GiB

1457.69 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

30.4 GiB

32 GB (física)

Margen de Seguridad

-1327.18 GiB

4242% utilización

Velocidad Decode Est.

~1 tok/s

95B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~506 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~8090 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 ~8090ms · ~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.

Verificado: 2026-11-04

Uso activo (horas / día)4 h / día

Presupuesto hardware local ($)

Tarifa eléctrica ($/kWh)

Amortización de compra

~0.4 meses

Electricidad local est.: $12.24 / 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 5090 D (32GB) 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)

Los pesos del modelo permanecen constantes mientras el caché KV crece con la longitud del contexto.

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 5090 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 5090 D (32GB) 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 30.4 GiB utilizables en RTX 5090 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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