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V100 16GB PCIe 能跑 AI21-Jamba-Large-1.5 吗?

NVIDIA · 16 GB HBM2 · 带宽 900 GB/s · ai21labs · 398.6B · 模型上下文最长 NoneK

❌ 装不下 — AI21-Jamba-Large-1.5 Q4 需 260.09 GB,显卡仅 16 GB
VRAM:需 260.09 GB / 16 GB
FF · 装不下综合评分:VRAM 余量 × 0.5 + 生成速度 × 0.5。Q4 @ 8K 上下文。
CUDA
你的 GPU 装不下 AI21-Jamba-Large-1.5,但能跑这些同类型模型: Qwen3-8B, gemma-4-26B-A4B-it☁️ RunPod 云端租用 ~$0.50/小时
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)
Q44K260.09 GB
Q48K 默认299.95 GB
Q432K539.11 GB
FP164K838.06 GB
FP168K 默认877.92 GB
FP1632K1117.08 GB

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V100 16GB PCIe VRAM
Q4219.23 GB79.72 GB1 GB299.95 GB16 GB
FP16797.2 GB79.72 GB1 GB877.92 GB16 GB

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