A100 80GB SXM4 能跑 Qwen2.5-7B-Instruct 吗？

NVIDIA · 80 GB HBM2e · 带宽 2039 GB/s · Alibaba · 7.6B · 模型上下文最长 128K

能——A100 80GB SXM4（80 GB HBM2e）可以运行 Qwen2.5-7B-Instruct。Q4、默认 8K 上下文下约需 6.7 GB VRAM（权重 4.18 GB + KV cache 1.52 GB + 运行时开销 1 GB），在 80 GB 之内。 Q4/8K 解码：≈ 154.05 tok/s（实测，batch 1）。 FP16（约需 17.72 GB）也装得下，≈ 84.28 tok/s（实测）。 估算来自显存带宽公式；标注「实测」的行覆盖估算。相对排名比绝对 tok/s 更可靠。 方法论.

各量化与上下文下的装机与速度

量化	上下文	所需 VRAM	装得下？	tok/s（解码）
Q4	4K	5.94 GB	是	154.05 实测
Q4	8K 默认	6.7 GB	是	154.05 实测
Q4	32K	11.26 GB	是	154.05 实测
FP16	4K	16.96 GB	是	84.28 实测
FP16	8K 默认	17.72 GB	是	84.28 实测
FP16	32K	22.28 GB	是	84.28 实测

装得下 = 权重 + KV(上下文) + 1 GB 开销 ≤ 95% VRAM。实测锚点与上下文无关；装机结论按上下文分别计算。tok/s 缺失表示模型远超此卡能力（只能纯 offload）。

8K 上下文 VRAM 明细

量化	权重	KV cache	开销	合计所需	A100 80GB SXM4 VRAM
Q4	4.18 GB	1.52 GB	1 GB	6.7 GB	80 GB
FP16	15.2 GB	1.52 GB	1 GB	17.72 GB	80 GB

其他能跑 Qwen2.5-7B-Instruct 的 GPU

• B200 192GB SXM — ≈669.9 tok/s Q4 估算
• MI300X 192GB — ≈443.8 tok/s Q4 估算
• H200 141GB SXM5 — ≈401.9 tok/s Q4 估算
• H100 80GB SXM5 — ≈280.5 tok/s Q4 估算
• Gaudi 3 128GB — ≈274.3 tok/s Q4 估算
• RTX 5090 32GB — ≈150.0 tok/s Q4 估算
• RTX 4090 24GB — ≈84.4 tok/s Q4 估算
• RTX 4090D 24GB (China) — ≈84.4 tok/s Q4 估算

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A100 80GB SXM4 可跑的其他模型

• MiniCPM5-1B — ≈1201.4 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-2B — ≈648.8 tok/s Q4 估算
• GLM-4.7-Flash — ≈432.5 tok/s Q4 估算
• Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — ≈432.5 tok/s Q4 估算
• Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct — ≈432.5 tok/s Q4 估算
• Qwen3-Coder-Next — ≈432.5 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-35B-A3B — ≈432.5 tok/s Q4 估算
• Qwen3.6-35B-A3B — ≈432.5 tok/s Q4 估算

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