Qwen3.8 27B en RTX 4090 D (24GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

Qwen3.8 27B (27.78B total, 27.78B activos, Atención Híbrida Lineal + Completa) requiere 16.35 GiB para pesos en 4-bit (UD-Q4_K_XL), 17.56 GiB totales a 8K de contexto y 19.06 GiB a 32K en RTX 4090 D (~36.7 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

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Modelo de Pesos Abiertos27.78B / 27.78B

Pesos y CuantizaciónUD-Q4_K_XL · 16.35 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

24 GB · 1008 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) 17.56 GiB (18.85 GB) / 24 GiB (73%)

Pesos del Modelo: 16.35 GiB Caché KV y Estado: 0.65 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

17.56 GiB

18.85 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

22.8 GiB

24 GB (física)

Margen de Seguridad

+5.24 GiB

73% utilización

Velocidad Decode Est.

~36.7 tok/s

27.78B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~1357 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~3018 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$1.43

Atención Híbrida Lineal + Completa · Apache-2.0

Hardware Recomendado para Esta Configuración

Mejor GPU Individual

Arc Pro B60 24GB (24GB)

~$599

Mejor Calidad-Precio / Usada

RTX 3090 (24GB)

~$750

Memoria Unificada Apple

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud Desde

Vast.ai · $0.19 / h

1x RTX 3090

Comandos de Lanzamiento para Producción

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF:UD-Q4_K_XL \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve Qwen/Qwen3.8-27B \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~3018ms · ~36.7 tok/s)

[Qwen3.8 27B · 17.56 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

~26.6 meses

Electricidad local est.: $4.26 / 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 3090 (Host Verificado)	24 GB	$0.19 / h	$22.98 / 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) — Qwen3.8 27B

QLoRA (4b) Cabe con Margen Seguro

21.35 GiB

Pesos del Modelo: 16.35 GiB · Gradientes + Optimizador: 3.89 GiB · Act: 1.11 GiB

GPU Recomendada: Arc Pro B60 24GB (24GB)

LoRA (16b) Supera la Memoria GPU Disponible

59.33 GiB

Pesos del Modelo: 51.74 GiB · Gradientes + Optimizador: 6.11 GiB · Act: 1.48 GiB

GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

FT Completo Supera la Memoria GPU Disponible

214.73 GiB

Pesos del Modelo: 51.74 GiB · Gradientes + Optimizador: 160.39 GiB · Act: 2.6 GiB

GPU Recomendada: Instinct MI325X 256GB (256GB)

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

RTX 4090 D (24GB físicos, 22.8 GiB utilizables) ejecuta Qwen3.8 27B en 4 bits (UD-Q4_K_XL) con 17.56 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 5.24 GiB (~36.7 tok/s).

Ajuste de KV Cache y Motor

Qwen3.8 27B utiliza topología Atención Híbrida Lineal + Completa (27.78B totales, 27.78B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 0.65 GiB a 2.15 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 1 GiB en 32K (total 18.06 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 27B @ 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) (BF16)	51.74 GiB	0.65 GiB	52.95 GiB (56.85 GB)	~1.7 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0)	27.05 GiB	0.65 GiB	28.26 GiB (30.34 GB)	~8.4 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K)	20.47 GiB	0.65 GiB	21.68 GiB (23.28 GB)	~29.6 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M)	18.41 GiB	0.65 GiB	19.62 GiB (21.07 GB)	~32.8 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (UD-Q4_K_XL)	16.35 GiB	0.65 GiB	17.56 GiB (18.85 GB)	~36.7 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS)	13.27 GiB	0.65 GiB	14.48 GiB (15.55 GB)	~44.9 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)	12.97 GiB	0.65 GiB	14.18 GiB (15.23 GB)	~45.8 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL)	9.15 GiB	0.65 GiB	10.36 GiB (11.12 GB)	~63.7 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede RTX 4090 D (24GB) ejecutar Qwen3.8 27B?

En cuantización de 4 bits (UD-Q4_K_XL) con contexto 8K, Qwen3.8 27B requiere 17.56 GiB de VRAM total (16.35 GiB pesos + 0.65 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 22.8 GiB utilizables en RTX 4090 D, alcanzando ~36.7 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita Qwen3.8 27B con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 2.15 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 19.06 GiB (20.47 GB decimales).

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