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LLM 显存计算器(全部模型)

Mistral Small 3.x 24B 显存需求:需要多少 VRAM?

Mistral Small 3.x 24B 共 24B 参数。以Q4_K_M (GGUF) 量化在 16K 上下文下运行约需 17.6 GB 显存(权重 13.6 GB + KV 缓存 2.5 GB + 运行时开销),最低可行硬件约为 RTX 3090 / 4090 24GB。以下数字为规划级估算,数据核实于 2026-07-27。

各量化档位显存需求(16K 上下文)

量化权重总需求最低可行硬件
FP16 / BF1644.7 GB50.8 GBMac 64GB unified
FP822.4 GB26.6 GBRTX 5090 32GB
Q8_0 (GGUF)23.7 GB28.1 GBRTX 5090 32GB
Q6_K (GGUF)18.3 GB22.3 GBRTX 5090 32GB
Q5_K_M (GGUF)15.9 GB19.9 GBRTX 3090 / 4090 24GB
MXFP411.8 GB15.8 GBRTX 3090 / 4090 24GB
Q4_K_M (GGUF)推荐13.6 GB17.6 GBRTX 3090 / 4090 24GB
Q3_K_M (GGUF)10.5 GB14.5 GBRTX 4060 Ti 16GB
Q2_K (GGUF)7.8 GB11.8 GBRTX 4060 Ti 16GB

上下文长度对显存的影响(Q4_K_M (GGUF))

上下文KV 缓存总需求
4K0.6 GB15.8 GB
16K2.5 GB17.6 GB
64K10.0 GB25.1 GB
128K20.0 GB35.1 GB

KV 缓存随上下文线性增长;开启 FP8 KV cache 可再减半(下方计算器可试)。

自定义估算

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LLM VRAM Calculator — Can I Run It?

Estimate how much GPU memory (VRAM) you need to run open-weight LLMs like Kimi K3, DeepSeek R1, Qwen3, or Llama locally. Pick a model, quantization, and context length — the calculator adds up weights, KV cache, and runtime overhead, then shows which GPUs or Macs can fit it. Runs entirely in your browser: no upload, no signup.

24B total params · max 128K context

Recommended balance · ~0.61 bytes/param

Estimated memory needed

35.1 GB

Model weights13.6 GB
KV cache (131,072 tokens)20.0 GB
Runtime overhead1.5 GB

Will it fit?

RTX 3060 12GB4× needed
RTX 4060 Ti 16GB3× needed
RTX 3090 / 4090 24GB2× needed
RTX 5090 32GB2× needed
A100 40GB✓ fits
A100 / H100 80GB✓ fits
H200 141GB✓ fits
AMD MI300X 192GB✓ fits
B200 192GB✓ fits
Mac 36GB unified✗ too big
Mac 64GB unified✓ fits
Mac 128GB unified✓ fits
Mac M3 Ultra 512GB✓ fits

Assumes ~92% of device memory is usable. Multi-GPU counts are for tensor/pipeline parallel serving (vLLM, SGLang); Apple Silicon uses unified memory via llama.cpp or MLX.

FAQ

运行 Mistral Small 3.x 24B 需要多少显存?

以推荐的 Q4_K_M (GGUF) 量化、16K 上下文估算约 17.6 GB:权重 13.6 GB、KV 缓存 2.5 GB,另加运行时开销。上下文越长 KV 缓存越大。

Mistral Small 3.x 24B 最低需要什么硬件?

约为 RTX 3090 / 4090 24GB(按 92% 可用显存估算)。更低配置可尝试更激进的量化(如 Q3/Q2),但质量损失明显。

Mistral Small 3.x 24B 能在 Mac 上跑吗?

可以。在 Q4_K_M (GGUF) 量化、16K 上下文下约需 17.6 GB,Mac M3 Ultra 512GB 的统一内存足够(经 llama.cpp 或 MLX)。

Mistral Small 3.x 24B 用什么量化格式最合适?

Q4_K_M 是体积与质量的推荐平衡点;显存充裕可用 Q6_K 或 Q8_0 减少质量损失。

其他模型的显存需求