RTX 4070 Ti Super 16GB 能跑 Llama-3.3-70B-Instruct 吗？

NVIDIA · 16 GB GDDR6X · 带宽 672 GB/s · Meta · 70.6B · 模型上下文最长 128K

不能——Llama-3.3-70B-Instruct 在 Q4 下即使 4K 上下文也约需 46.83 GB，超出 RTX 4070 Ti Super 16GB 的 16 GB GDDR6X。只能靠重度 CPU/磁盘 offload 勉强运行。 Q4/8K 解码：≈ 1.5 tok/s（估算，batch 1）。 FP16 约需 156.2 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	46.83 GB	否	2.0 估算
Q4	8K 默认	53.83 GB	否	1.5 估算
Q4	32K	95.83 GB	否	—
FP16	4K	149.2 GB	否	—
FP16	8K 默认	156.2 GB	否	—
FP16	32K	198.2 GB	否	—

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	38.83 GB	14.0 GB	1 GB	53.83 GB	16 GB
FP16	141.2 GB	14.0 GB	1 GB	156.2 GB	16 GB

其他能跑 Llama-3.3-70B-Instruct 的 GPU

• B200 192GB SXM — ≈72.7 tok/s Q4 估算
• MI300X 192GB — ≈48.2 tok/s Q4 估算
• H200 141GB SXM5 — ≈43.6 tok/s Q4 估算
• H100 80GB SXM5 — ≈30.5 tok/s Q4 估算
• Gaudi 3 128GB — ≈29.8 tok/s Q4 估算
• A100 80GB SXM4 — ≈18.5 tok/s Q4 估算
• MacBook Pro M4 Max 128GB — ≈11.0 tok/s Q4 实测
• Mac Studio M3 Ultra 96GB — ≈7.4 tok/s Q4 估算

Llama-3.3-70B-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

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