← AI Hashrate EN

RTX 5090 32GB 能跑 gemma-3-27b-it 吗?

NVIDIA · 32 GB GDDR7 · 带宽 1792 GB/s · Google · 27.4B · 模型上下文最长 128K

✅ 能 — RTX 5090 32GB(32 GB)装得下 gemma-3-27b-it(Q4 8K)
VRAM:需 21.82 GB / 32 GB
速度:~69.7 tok/s(估算)
BB · 良好综合评分:VRAM 余量 × 0.5 + 生成速度 × 0.5。Q4 @ 8K 上下文。
CUDA
很强,适合 💬 聊天很强,适合 ⌨️ 编程很强,适合 📋 通用
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)
Q44K19.08 GB69.7 ± 估算
Q48K 默认21.82 GB69.7 ± 估算
Q432K38.26 GB81.6 ± 估算
FP164K58.54 GB9.8 ± 估算
FP168K 默认61.28 GB8.9 ± 估算
FP1632K77.72 GB5.5 ± 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 5090 32GB VRAM
Q415.34 GB5.48 GB1 GB21.82 GB32 GB
FP1654.8 GB5.48 GB1 GB61.28 GB32 GB

其他能跑 gemma-3-27b-it 的 GPU

gemma-3-27b-it 的全部 GPU →

RTX 5090 32GB 可跑的其他模型

RTX 5090 32GB 上的全部模型 →