RTX 4090 24GB 能跑 Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 吗？

NVIDIA · 24 GB GDDR6X · 带宽 1008 GB/s · Meta · 109.0B（激活 17.0B） · MoE · 模型上下文最长 10240K

不能——Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 在 Q4 下即使 4K 上下文也约需 62.65 GB，超出 RTX 4090 24GB 的 24 GB GDDR6X。只能靠重度 CPU/磁盘 offload 勉强运行。 Q4/8K 解码：≈ 15.0 tok/s（估算，batch 1）。 FP16 约需 222.4 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	62.65 GB	否	15.8 估算
Q4	8K 默认	64.35 GB	否	15.0 估算
Q4	32K	74.55 GB	否	11.2 估算
FP16	4K	220.7 GB	否	—
FP16	8K 默认	222.4 GB	否	—
FP16	32K	232.6 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 4090 24GB VRAM
Q4	59.95 GB	3.4 GB	1 GB	64.35 GB	24 GB
FP16	218.0 GB	3.4 GB	1 GB	222.4 GB	24 GB

其他能跑 Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 的 GPU

• B200 192GB SXM — ≈299.5 tok/s Q4 估算
• MI300X 192GB — ≈198.4 tok/s Q4 估算
• H200 141GB SXM5 — ≈179.7 tok/s Q4 估算
• H100 80GB SXM5 — ≈125.4 tok/s Q4 估算
• Gaudi 3 128GB — ≈122.6 tok/s Q4 估算
• A100 80GB SXM4 — ≈76.3 tok/s Q4 估算
• Mac Studio M3 Ultra 96GB — ≈30.7 tok/s Q4 估算
• Mac Studio M2 Ultra 192GB — ≈29.9 tok/s Q4 估算

Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 的全部 GPU →

RTX 4090 24GB 可跑的其他模型

• MiniCPM5-1B — ≈593.9 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-2B — ≈320.7 tok/s Q4 估算
• gpt-oss-20b — ≈225.2 tok/s Q4 实测
• GLM-4.7-Flash — ≈213.8 tok/s Q4 估算
• Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — ≈213.8 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-35B-A3B — ≈213.8 tok/s Q4 估算
• Qwen3.6-35B-A3B — ≈213.8 tok/s Q4 估算
• Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16 — ≈213.8 tok/s Q4 估算

RTX 4090 24GB 上的全部模型 →