Step-5 Preview (600B-A27B) en RTX 5090 D (32GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

Step-5 Preview (600B-A27B) (600B total, 27B activos, MoE Disperso + GQA) requiere 338.98 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 340.18 GiB totales a 8K de contexto y 341.8 GiB a 32K en RTX 5090 D (~3.5 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

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Modelo de Pesos Abiertos600B / 27B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 338.98 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) 340.18 GiB (365.27 GB) / 32 GiB (1063%)

Pesos del Modelo: 338.98 GiB Caché KV y Estado: 0.64 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

340.18 GiB

365.27 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

30.4 GiB

32 GB (física)

Margen de Seguridad

-309.78 GiB

1063% utilización

Velocidad Decode Est.

~3.5 tok/s

27B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~1781 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~2299 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$280.63

MoE Disperso + GQA · Custom

Hardware Recomendado para Esta Configuración

Mejor GPU Individual

Requiere Multi-GPU

—

Mejor Calidad-Precio / Usada

4x H200 141GB SXM

564GB · ~$128,000

Memoria Unificada Apple

Mac Studio M3 Ultra 512GB

~$9,500

Cloud Desde

Vast.ai · $3.54 / h

8x A100 80GB SXM

Comandos de Lanzamiento para Producción

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf stepfun-ai/Step-5-Preview-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve stepfun-ai/Step-5-Preview \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~2299ms · ~3.5 tok/s)

[Step-5 Preview (600B-A27B) · 340.18 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

~1.5 meses

Electricidad local est.: $12.24 / mes

Proveedor	Instancia Recomendada	VRAM Total	Tarifa por Hora	Costo Mensual Estimado	Facturación	Desplegar
RunPod	2x B300 288GB Blackwell Ultra (Nube Comunitaria)	576 GB	$13.88 / h	$1687.81 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗
Vast.ai	8x A100 80GB SXM (Host Verificado · SXM4)	640 GB	$3.54 / h	$429.98 / mes	Spot / Bajo demanda	Lanzar GPU ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	8x A100 80GB SXM (Instancia Dedicada · $300 Credit*)	640 GB	$19.18 / h	$2331.80 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
Vultr Cloud GPU	8x A100 80GB SXM (Instancia Dedicada)	640 GB	$19.18 / h	$2331.80 / mes	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) — Step-5 Preview (600B-A27B)

QLoRA (4b) Supera la Memoria GPU Disponible

343.84 GiB

Pesos del Modelo: 338.98 GiB · Gradientes + Optimizador: 3.78 GiB · Act: 1.08 GiB

GPU Recomendada: 4x H200 141GB SXM (564GB)

LoRA (16b) Supera la Memoria GPU Disponible

1124.96 GiB

Pesos del Modelo: 1117.59 GiB · Gradientes + Optimizador: 5.94 GiB · Act: 1.43 GiB

GPU Recomendada: 8x B200 180GB (1440GB)

FT Completo Supera la Memoria GPU Disponible

4584.64 GiB

Pesos del Modelo: 1117.59 GiB · Gradientes + Optimizador: 3464.53 GiB · Act: 2.52 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 Step-5 Preview (600B-A27B) en 4 bits (340.18 GiB a 8K). Usa paralelismo tensorial multi-GPU, offload a RAM o alquila una GPU de mayor capacidad.

Ajuste de KV Cache y Motor

Step-5 Preview (600B-A27B) utiliza topología MoE Disperso + GQA (600B totales, 27B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 0.64 GiB a 2.26 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 1.13 GiB en 32K (total 340.67 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 — Step-5 Preview (600B-A27B) @ 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)	1117.59 GiB	0.64 GiB	1118.79 GiB (1201.29 GB)	~1.1 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)	593.72 GiB	0.64 GiB	594.92 GiB (638.79 GB)	~2 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Requiere Multi-GPU	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K)	458.21 GiB	0.64 GiB	459.41 GiB (493.29 GB)	~2.6 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)	397.55 GiB	0.64 GiB	398.75 GiB (428.15 GB)	~3 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)	338.98 GiB	0.64 GiB	340.18 GiB (365.27 GB)	~3.5 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Requiere Multi-GPU	Fórmula derivada de config.json
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS)	297.01 GiB	0.64 GiB	298.21 GiB (320.2 GB)	~4.1 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)	273.24 GiB	0.64 GiB	274.44 GiB (294.68 GB)	~4.4 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)	192.3 GiB	0.64 GiB	193.5 GiB (207.77 GB)	~6.4 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Instinct MI325X 256GB (256GB)	Fórmula derivada de config.json

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede RTX 5090 D (32GB) ejecutar Step-5 Preview (600B-A27B)?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Step-5 Preview (600B-A27B) requiere 340.18 GiB de VRAM total (338.98 GiB pesos + 0.64 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 30.4 GiB utilizables en RTX 5090 D, alcanzando ~3.5 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita Step-5 Preview (600B-A27B) con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 2.26 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 341.8 GiB (367 GB decimales).

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