RTX 4070 Ti 12GB 能跑 DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-layer-mix-bpw-3.8-mlx 吗？

NVIDIA · 12 GB GDDR6X · 带宽 554 GB/s · GreenBitAI · 2.3B · 模型上下文最长 NoneK

CUDA

能——RTX 4070 Ti 12GB（12 GB GDDR6X）可以运行 DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-layer-mix-bpw-3.8-mlx。Q4、默认 8K 上下文下约需 2.72 GB VRAM（权重 1.26 GB + KV cache 0.46 GB + 运行时开销 1 GB），在 12 GB 之内。 Q4/8K 解码：≈ 153.3 tok/s（估算，batch 1）。 FP16（约需 6.06 GB）也装得下，≈ 42.2 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. Buy RTX 4070 Ti 12GB on Amazon →

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	2.5 GB	是	153.3 ± 估算
Q4	8K 默认	2.72 GB	是	153.3 ± 估算
Q4	32K	4.1 GB	是	153.3 ± 估算
FP16	4K	5.83 GB	是	42.2 ± 估算
FP16	8K 默认	6.06 GB	是	42.2 ± 估算
FP16	32K	7.44 GB	是	42.2 ± 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	RTX 4070 Ti 12GB VRAM
Q4	1.26 GB	0.46 GB	1 GB	2.72 GB	12 GB
FP16	4.6 GB	0.46 GB	1 GB	6.06 GB	12 GB

其他能跑 DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-layer-mix-bpw-3.8-mlx 的 GPU

• B200 192GB SXM — ≈2213.4 tok/s Q4 估算
• MI300X 192GB — ≈1466.4 tok/s Q4 估算
• H200 141GB SXM5 — ≈1328.1 tok/s Q4 估算
• H100 80GB SXM5 — ≈926.9 tok/s Q4 估算
• Gaudi 3 128GB — ≈906.4 tok/s Q4 估算
• A100 80GB SXM4 — ≈564.2 tok/s Q4 估算
• RTX 5090 32GB — ≈495.8 tok/s Q4 估算
• RTX 4090 24GB — ≈278.9 tok/s Q4 估算

DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-layer-mix-bpw-3.8-mlx 的全部 GPU →

RTX 4070 Ti 12GB 可跑的其他模型

• MiniCPM5-1B — ≈326.4 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-2B — ≈176.3 tok/s Q4 估算
• Llama-3.2-3B-Instruct — ≈110.2 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Instruct-2507 — ≈88.1 tok/s Q4 估算
• NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16 — ≈88.1 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Thinking-2507 — ≈88.1 tok/s Q4 估算
• gemma-4-E2B-it — ≈69.1 tok/s Q4 估算
• Mistral-7B-Instruct-v0.3 — ≈49.0 tok/s Q4 估算

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