RX 7900 GRE 16GB 能跑 OLMo-2-1124-13B-Instruct 吗？

AMD · 16 GB GDDR6 · 带宽 576 GB/s · allenai · 13.7B · 模型上下文最长 NoneK

ROCM

能——RX 7900 GRE 16GB（16 GB GDDR6）可以运行 OLMo-2-1124-13B-Instruct。Q4、默认 8K 上下文下约需 11.28 GB VRAM（权重 7.54 GB + KV cache 2.74 GB + 运行时开销 1 GB），在 16 GB 之内。 Q4/8K 解码：≈ 26.8 tok/s（估算，batch 1）。 FP16 约需 31.14 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. Buy RX 7900 GRE 16GB on Amazon →

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	9.91 GB	是	26.8 ± 估算
Q4	8K 默认	11.28 GB	是	26.8 ± 估算
Q4	32K	19.5 GB	否	51.3 ± 估算
FP16	4K	29.77 GB	否	6.1 ± 估算
FP16	8K 默认	31.14 GB	否	5.5 ± 估算
FP16	32K	39.36 GB	否	3.5 ± 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	RX 7900 GRE 16GB VRAM
Q4	7.54 GB	2.74 GB	1 GB	11.28 GB	16 GB
FP16	27.4 GB	2.74 GB	1 GB	31.14 GB	16 GB

其他能跑 OLMo-2-1124-13B-Instruct 的 GPU

• B200 192GB SXM — ≈371.6 tok/s Q4 估算
• MI300X 192GB — ≈246.2 tok/s Q4 估算
• H200 141GB SXM5 — ≈223.0 tok/s Q4 估算
• H100 80GB SXM5 — ≈155.6 tok/s Q4 估算
• Gaudi 3 128GB — ≈152.2 tok/s Q4 估算
• A100 80GB SXM4 — ≈94.7 tok/s Q4 估算
• RTX 5090 32GB — ≈83.2 tok/s Q4 估算
• RTX 4090 24GB — ≈46.8 tok/s Q4 估算

OLMo-2-1124-13B-Instruct 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
• DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-layer-mix-bpw-3.8-mlx — ≈159.4 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
• gemma-4-26B-A4B-it — ≈96.5 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Instruct-2507 — ≈91.6 tok/s Q4 估算
• NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16 — ≈91.6 tok/s Q4 估算

RX 7900 GRE 16GB 上的全部模型 →