B200 192GB SXM 能跑 gemma-4-12b-it 吗？

NVIDIA · 192 GB HBM3e · 带宽 8000 GB/s · Google · 11.95B · 模型上下文最长 256K

能——B200 192GB SXM（192 GB HBM3e）可以运行 gemma-4-12b-it。Q4、默认 8K 上下文下约需 9.96 GB VRAM（权重 6.57 GB + KV cache 2.39 GB + 运行时开销 1 GB），在 192 GB 之内。 Q4/8K 解码：≈ 426.0 tok/s（估算，batch 1）。 FP16（约需 27.29 GB）也装得下，≈ 117.2 tok/s（估算）。 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	8.77 GB	是	426.0 估算
Q4	8K 默认	9.96 GB	是	426.0 估算
Q4	32K	17.13 GB	是	426.0 估算
FP16	4K	26.09 GB	是	117.2 估算
FP16	8K 默认	27.29 GB	是	117.2 估算
FP16	32K	34.46 GB	是	117.2 估算

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	B200 192GB SXM VRAM
Q4	6.57 GB	2.39 GB	1 GB	9.96 GB	192 GB
FP16	23.9 GB	2.39 GB	1 GB	27.29 GB	192 GB

其他能跑 gemma-4-12b-it 的 GPU

• MI300X 192GB — ≈282.2 tok/s Q4 估算
• H200 141GB SXM5 — ≈255.6 tok/s Q4 估算
• H100 80GB SXM5 — ≈178.4 tok/s Q4 估算
• Gaudi 3 128GB — ≈174.5 tok/s Q4 估算
• A100 80GB SXM4 — ≈108.6 tok/s Q4 估算
• RTX 5090 32GB — ≈95.4 tok/s Q4 估算
• RTX 4090 24GB — ≈53.7 tok/s Q4 估算
• RTX 4090D 24GB (China) — ≈53.7 tok/s Q4 估算

gemma-4-12b-it 的全部 GPU →

B200 192GB SXM 可跑的其他模型

• MiniCPM5-1B — ≈4713.8 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-2B — ≈2545.5 tok/s Q4 估算
• GLM-4.7-Flash — ≈1697.0 tok/s Q4 估算
• Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — ≈1697.0 tok/s Q4 估算
• Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct — ≈1697.0 tok/s Q4 估算
• Qwen3-Coder-Next — ≈1697.0 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-35B-A3B — ≈1697.0 tok/s Q4 估算
• Qwen3.6-35B-A3B — ≈1697.0 tok/s Q4 估算

B200 192GB SXM 上的全部模型 →