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V100 16GB PCIe 能跑 Inkling 吗?

NVIDIA · 16 GB HBM2 · 带宽 900 GB/s · Thinking Machines · 975.0B(激活 41.0B) · MoE · 模型上下文最长 1024K

❌ 装不下 — Inkling Q4 需 538.28 GB,显卡仅 16 GB
VRAM:需 538.28 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 Inkling,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)
Q44K538.28 GB
Q48K 默认539.31 GB
Q432K545.5 GB
FP164K1952.03 GB
FP168K 默认1953.06 GB
FP1632K1959.25 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
Q4536.25 GB2.06 GB1 GB539.31 GB16 GB
FP161950.0 GB2.06 GB1 GB1953.06 GB16 GB

其他能跑 Inkling 的 GPU

目录中没有 GPU 能在 Q4/8K 下完整装下 Inkling——offload 估算见模型页。 模型页

Inkling 的全部 GPU →

V100 16GB PCIe 可跑的其他模型

V100 16GB PCIe 上的全部模型 →