NVIDIA · 24 GB GDDR6X · 带宽 1008 GB/s · Google · 27.4B · 模型上下文最长 128K
✅ 能 — RTX 4090D 24GB (China)(24 GB)装得下 gemma-3-27b-it(Q4 8K)
VRAM:需 21.82 GB / 24 GB
速度:~38.8 tok/s(估算)
勉强装下 — 试小一号模型或缩短上下文勉强装下 — 试小一号模型或缩短上下文勉强装下 — 试小一号模型或缩短上下文
估算基于带宽公式;标注「实测」的行覆盖估算。
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 | 19.08 GB | 是 | 38.8 ± 估算 |
| Q4 | 8K 默认 | 21.82 GB | 临界 | 38.8 ± 估算 |
| Q4 | 32K | 38.26 GB | 否 | 25.8 ± 估算 |
| FP16 | 4K | 58.54 GB | 否 | 3.1 ± 估算 |
| FP16 | 8K 默认 | 61.28 GB | 否 | 2.8 ± 估算 |
| FP16 | 32K | 77.72 GB | 否 | 1.8 ± 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 4090D 24GB (China) VRAM |
| Q4 | 15.34 GB | 5.48 GB | 1 GB | 21.82 GB | 24 GB |
| FP16 | 54.8 GB | 5.48 GB | 1 GB | 61.28 GB | 24 GB |
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