H100 80GB SXM5 能跑 Ornith-1.0-9B 吗？

NVIDIA · 80 GB HBM3 · 带宽 3350 GB/s · DeepReinforce · 9.0B · 模型上下文最长 256K

能——H100 80GB SXM5（80 GB HBM3）可以运行 Ornith-1.0-9B。Q4、默认 8K 上下文下约需 7.75 GB VRAM（权重 4.95 GB + KV cache 1.8 GB + 运行时开销 1 GB），在 80 GB 之内。 Q4/8K 解码：≈ 236.9 tok/s（估算，batch 1）。 FP16（约需 20.8 GB）也装得下，≈ 65.1 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	6.85 GB	是	236.9 估算
Q4	8K 默认	7.75 GB	是	236.9 估算
Q4	32K	13.15 GB	是	236.9 估算
FP16	4K	19.9 GB	是	65.1 估算
FP16	8K 默认	20.8 GB	是	65.1 估算
FP16	32K	26.2 GB	是	65.1 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	H100 80GB SXM5 VRAM
Q4	4.95 GB	1.8 GB	1 GB	7.75 GB	80 GB
FP16	18.0 GB	1.8 GB	1 GB	20.8 GB	80 GB

其他能跑 Ornith-1.0-9B 的 GPU

• B200 192GB SXM — ≈565.7 tok/s Q4 估算
• MI300X 192GB — ≈374.7 tok/s Q4 估算
• H200 141GB SXM5 — ≈339.4 tok/s Q4 估算
• Gaudi 3 128GB — ≈231.6 tok/s Q4 估算
• A100 80GB SXM4 — ≈144.2 tok/s Q4 估算
• RTX 5090 32GB — ≈126.7 tok/s Q4 估算
• RTX 4090 24GB — ≈71.3 tok/s Q4 估算
• RTX 4090D 24GB (China) — ≈71.3 tok/s Q4 估算

Ornith-1.0-9B 的全部 GPU →

H100 80GB SXM5 可跑的其他模型

• MiniCPM5-1B — ≈1973.9 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-2B — ≈1065.9 tok/s Q4 估算
• GLM-4.7-Flash — ≈710.6 tok/s Q4 估算
• Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — ≈710.6 tok/s Q4 估算
• Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct — ≈710.6 tok/s Q4 估算
• Qwen3-Coder-Next — ≈710.6 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-35B-A3B — ≈710.6 tok/s Q4 估算
• Qwen3.6-35B-A3B — ≈710.6 tok/s Q4 估算

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