RTX 4070 Ti Super 16GB 能跑 Qwen2.5-7B-Instruct 吗？

NVIDIA · 16 GB GDDR6X · 带宽 672 GB/s · Alibaba · 7.6B · 模型上下文最长 128K

能——RTX 4070 Ti Super 16GB（16 GB GDDR6X）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 16 GB 之内。 Q4/8K 解码：≈ 56.3 tok/s（估算，batch 1）。 FP16 约需 17.72 GB——此卡装不下。 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	56.3 估算
Q4	8K 默认	6.7 GB	是	56.3 估算
Q4	32K	11.26 GB	是	56.3 估算
FP16	4K	16.96 GB	否	39.3 估算
FP16	8K 默认	17.72 GB	否	36.0 估算
FP16	32K	22.28 GB	否	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 4070 Ti Super 16GB VRAM
Q4	4.18 GB	1.52 GB	1 GB	6.7 GB	16 GB
FP16	15.2 GB	1.52 GB	1 GB	17.72 GB	16 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
• A100 80GB SXM4 — ≈154.05 tok/s Q4 实测
• RTX 5090 32GB — ≈150.0 tok/s Q4 估算
• RTX 4090 24GB — ≈84.4 tok/s Q4 估算

Qwen2.5-7B-Instruct 的全部 GPU →

RTX 4070 Ti Super 16GB 可跑的其他模型

• MiniCPM5-1B — ≈396.0 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-2B — ≈213.8 tok/s Q4 估算
• Llama-3.2-3B-Instruct — ≈199.0 tok/s Q4 实测
• gpt-oss-20b — ≈118.8 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Instruct-2507 — ≈106.9 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Thinking-2507 — ≈106.9 tok/s Q4 估算
• NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16 — ≈106.9 tok/s Q4 估算
• Llama-3.1-8B-Instruct — ≈95.0 tok/s Q4 实测

RTX 4070 Ti Super 16GB 上的全部模型 →