RX 7900 GRE 16GB 能跑 gemma-4-31B-it-FP8-block 吗？

AMD · 16 GB GDDR6 · 带宽 576 GB/s · RedHatAI · 31.3B · 模型上下文最长 NoneK

各量化与上下文下的装机与速度

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

其他能跑 gemma-4-31B-it-FP8-block 的 GPU

• B200 192GB SXM — ≈277.4 tok/s Q4 估算
• MI300X 192GB — ≈173.8 tok/s Q4 估算
• H200 141GB SXM5 — ≈166.4 tok/s Q4 估算
• H100 80GB SXM5 — ≈116.2 tok/s Q4 估算
• Gaudi 3 128GB — ≈107.4 tok/s Q4 估算
• A100 80GB SXM4 — ≈70.7 tok/s Q4 估算
• RTX 5090 32GB — ≈62.1 tok/s Q4 估算
• RTX 6000 Ada 48GB — ≈33.0 tok/s Q4 估算

gemma-4-31B-it-FP8-block 的全部 GPU →

RX 7900 GRE 16GB 可跑的其他模型

• MiniCPM5-1B — ≈589.0 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-2B — ≈318.1 tok/s Q4 估算
• DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-layer-mix-bpw-3.8-mlx — ≈276.6 tok/s Q4 估算
• Llama-3.2-3B-Instruct — ≈198.8 tok/s Q4 估算
• gpt-oss-20b — ≈176.7 tok/s Q4 估算
• gemma-4-26B-A4B-it — ≈167.4 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Instruct-2507 — ≈159.0 tok/s Q4 估算
• NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16 — ≈159.0 tok/s Q4 估算

RX 7900 GRE 16GB 上的全部模型 →