RX 7900 GRE 16GB 能跑 gemma-4-31B-it 吗？

AMD · 16 GB GDDR6 · 带宽 576 GB/s · Google · 30.7B · 模型上下文最长 256K

不能——gemma-4-31B-it 在 Q4 下即使 4K 上下文也约需 20.96 GB，超出 RX 7900 GRE 16GB 的 16 GB GDDR6。只能靠重度 CPU/磁盘 offload 勉强运行。 Q4/8K 解码：≈ 15.1 tok/s（估算，batch 1）。 FP16 约需 68.54 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	20.96 GB	否	19.9 估算
Q4	8K 默认	24.03 GB	否	15.1 估算
Q4	32K	42.45 GB	否	4.8 估算
FP16	4K	65.47 GB	否	—
FP16	8K 默认	68.54 GB	否	—
FP16	32K	86.96 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	RX 7900 GRE 16GB VRAM
Q4	16.89 GB	6.14 GB	1 GB	24.03 GB	16 GB
FP16	61.4 GB	6.14 GB	1 GB	68.54 GB	16 GB

其他能跑 gemma-4-31B-it 的 GPU

• B200 192GB SXM — ≈165.8 tok/s Q4 估算
• MI300X 192GB — ≈109.9 tok/s Q4 估算
• H200 141GB SXM5 — ≈99.5 tok/s Q4 估算
• H100 80GB SXM5 — ≈69.4 tok/s Q4 估算
• Gaudi 3 128GB — ≈67.9 tok/s Q4 估算
• A100 80GB SXM4 — ≈42.3 tok/s Q4 估算
• RTX 5090 32GB — ≈37.1 tok/s Q4 估算
• RTX 6000 Ada 48GB — ≈19.9 tok/s Q4 估算

gemma-4-31B-it 的全部 GPU →

RX 7900 GRE 16GB 可跑的其他模型

• MiniCPM5-1B — ≈339.4 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-2B — ≈183.3 tok/s Q4 估算
• Llama-3.2-3B-Instruct — ≈114.5 tok/s Q4 估算
• gpt-oss-20b — ≈101.8 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Instruct-2507 — ≈91.6 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Thinking-2507 — ≈91.6 tok/s Q4 估算
• NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16 — ≈91.6 tok/s Q4 估算
• gemma-4-E2B-it — ≈71.9 tok/s Q4 估算

RX 7900 GRE 16GB 上的全部模型 →