V100 32GB SXM2 能跑 DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-layer-mix-bpw-3.8-mlx 吗？

NVIDIA · 32 GB HBM2 · 带宽 900 GB/s · GreenBitAI · 2.3B · 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 DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-layer-mix-bpw-3.8-mlx 的 GPU

• B200 192GB SXM — ≈2213.4 tok/s Q4 估算
• MI300X 192GB — ≈1466.4 tok/s Q4 估算
• H200 141GB SXM5 — ≈1328.1 tok/s Q4 估算
• H100 80GB SXM5 — ≈926.9 tok/s Q4 估算
• Gaudi 3 128GB — ≈906.4 tok/s Q4 估算
• A100 80GB SXM4 — ≈564.2 tok/s Q4 估算
• RTX 5090 32GB — ≈495.8 tok/s Q4 估算
• RTX 4090 24GB — ≈278.9 tok/s Q4 估算

DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-layer-mix-bpw-3.8-mlx 的全部 GPU →

V100 32GB SXM2 可跑的其他模型

• MiniCPM5-1B — ≈530.3 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-2B — ≈286.4 tok/s Q4 估算
• Qwen3.6-35B-A3B — ≈190.9 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-35B-A3B — ≈190.9 tok/s Q4 估算
• GLM-4.7-Flash — ≈190.9 tok/s Q4 估算
• Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — ≈190.9 tok/s Q4 估算
• Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16 — ≈190.9 tok/s Q4 估算
• Ornith-1.0-35B — ≈190.9 tok/s Q4 估算

V100 32GB SXM2 上的全部模型 →