RTX 3090 24GB 能跑 Mistral-7B-Instruct-v0.3 吗？

NVIDIA · 24 GB GDDR6X · 带宽 936 GB/s · Mistral · 7.2B · 模型上下文最长 32K

能——RTX 3090 24GB（24 GB GDDR6X）可以运行 Mistral-7B-Instruct-v0.3。Q4、默认 8K 上下文下约需 6.4 GB VRAM（权重 3.96 GB + KV cache 1.44 GB + 运行时开销 1 GB），在 24 GB 之内。 Q4/8K 解码：≈ 70.0 tok/s（实测，batch 1）。 FP16（约需 16.84 GB）也装得下，≈ 22.8 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	5.68 GB	是	70.0 实测
Q4	8K 默认	6.4 GB	是	70.0 实测
Q4	32K	10.72 GB	是	70.0 实测
FP16	4K	16.12 GB	是	22.8 估算
FP16	8K 默认	16.84 GB	是	22.8 估算
FP16	32K	21.16 GB	是	22.8 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	RTX 3090 24GB VRAM
Q4	3.96 GB	1.44 GB	1 GB	6.4 GB	24 GB
FP16	14.4 GB	1.44 GB	1 GB	16.84 GB	24 GB

其他能跑 Mistral-7B-Instruct-v0.3 的 GPU

• B200 192GB SXM — ≈707.1 tok/s Q4 估算
• MI300X 192GB — ≈468.4 tok/s Q4 估算
• H200 141GB SXM5 — ≈424.2 tok/s Q4 估算
• H100 80GB SXM5 — ≈296.1 tok/s Q4 估算
• Gaudi 3 128GB — ≈289.5 tok/s Q4 估算
• RTX 5090 32GB — ≈255.9 tok/s Q4 实测
• RTX 4090 24GB — ≈183.3 tok/s Q4 实测
• A100 80GB SXM4 — ≈180.2 tok/s Q4 估算

Mistral-7B-Instruct-v0.3 的全部 GPU →

RTX 3090 24GB 可跑的其他模型

• MiniCPM5-1B — ≈551.5 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-2B — ≈297.8 tok/s Q4 估算
• GLM-4.7-Flash — ≈198.5 tok/s Q4 估算
• Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — ≈198.5 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-35B-A3B — ≈198.5 tok/s Q4 估算
• Qwen3.6-35B-A3B — ≈198.5 tok/s Q4 估算
• Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16 — ≈198.5 tok/s Q4 估算
• Ornith-1.0-35B — ≈198.5 tok/s Q4 估算

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