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A100 80GB SXM4

NVIDIA · 80 GB HBM2e · 2039 GB/s · 400 W · MSRP $15,000

A100 80GB SXM4 是 NVIDIA 的加速器,配备 80 GB HBM2e,峰值显存带宽约 2039 GB/s。 AI Hashrate 按 8K 上下文估算本地 LLM 解码速度(batch 1):能否装下 = 权重 + KV cache + 1 GB 运行时开销,而非只看权重。 Q4 下约有 45 个收录模型能完整装进此卡;FP16 下约 34 个。 Q4 速度前列:MiniCPM5-1B ≈ 1201.4 tok/s(估算,装得下); Qwen3.5-2B ≈ 648.8 tok/s(估算,装得下); GLM-4.7-Flash ≈ 432.5 tok/s(估算,装得下); Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 ≈ 432.5 tok/s(估算,装得下); Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct ≈ 432.5 tok/s(估算,装得下)。 相对排名比绝对 tok/s 更可靠。带宽公式与实测锚点政策见方法论页。 方法论.

表格:解码速度估算(Q4 / FP16)。实测行覆盖估算值。MSRP 为官方标价,非实时售价。默认上下文 8K。

模型参数 (B)量化tok/s装得下?
MiniCPM5-1B1.08Q41201.4 估算
Qwen3.5-2B2.0Q4648.8 估算
GLM-4.7-Flash31.2Q4432.5 估算
Qwen3-30B-A3B-Instruct-250730.5Q4432.5 估算
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct81.3Q4432.5 估算
Qwen3-Coder-Next79.7Q4432.5 估算
Qwen3.5-35B-A3B34.7Q4432.5 估算
Qwen3.6-35B-A3B36.0Q4432.5 估算
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF1630.0Q4432.5 估算
Ornith-1.0-35B35.0Q4432.5 估算
Llama-3.2-3B-Instruct3.2Q4405.5 估算
gpt-oss-20b21.5Q4360.4 估算
gemma-4-26B-A4B-it25.2Q4341.5 估算
MiniCPM5-1B1.08FP16330.4 估算
Qwen3-4B-Instruct-25074.0Q4324.4 估算
Qwen3-4B-Thinking-25074.0Q4324.4 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF164.0Q4324.4 估算
gpt-oss-120b120.4Q4254.4 估算
gemma-4-E2B-it5.1Q4254.4 估算
DeepSeek-V4-Flash158.1Q4222.6 估算
Mistral-Small-4-119B-2603119.0Q4199.6 估算
Mistral-7B-Instruct-v0.37.2Q4180.2 估算
Llama-3.1-8B-Instruct8.0FP16180.0 实测 (vllm-bench)
Qwen3.5-2B2.0FP16178.4 估算
Step-3.5-Flash196.8Q4173.7 估算
Llama-3.1-8B-Instruct8.0Q4162.2 估算
gemma-4-E4B-it8.0Q4162.2 估算
Qwen3-8B8.2Q4158.2 估算
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B8.2Q4158.2 估算
Qwen2.5-7B-Instruct7.6Q4154.05 实测 (qwen-docs-speed-benchmark)
Qwen3.5-9B8.95Q4145.0 估算
Ornith-1.0-9B9.0Q4144.2 估算
MiniMax-M2.7228.7Q4143.0 估算
Qwen3.5-122B-A10B122.0Q4129.8 估算
GLM-4.7-Flash31.2FP16118.9 估算
Qwen3-30B-A3B-Instruct-250730.5FP16118.9 估算
Qwen3.5-35B-A3B34.7FP16118.9 估算
Qwen3.6-35B-A3B36.0FP16118.9 估算
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF1630.0FP16118.9 估算
Ornith-1.0-35B35.0FP16118.9 估算
Llama-3.2-3B-Instruct3.2FP16111.5 估算
gemma-4-12b-it11.95Q4108.6 估算
GLM-4.5-Air110.5Q4108.1 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16120.0Q4108.1 估算
gpt-oss-20b21.5FP1699.1 估算
Qwen2.5-14B-Instruct14.8Q498.02 实测 (qwen-docs-speed-benchmark)
Mistral-7B-Instruct-v0.37.2FP1696.8 实测 (rbgo/llm-inference-benchmark)
gemma-4-26B-A4B-it25.2FP1693.9 估算
Qwen3-4B-Instruct-25074.0FP1689.2 估算
Qwen3-4B-Thinking-25074.0FP1689.2 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF164.0FP1689.2 估算
Qwen3-14B14.8Q487.7 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B14.8Q487.7 估算
Qwen2.5-7B-Instruct7.6FP1684.28 实测 (qwen-docs-speed-benchmark)
Qwen3-Coder-Next79.7FP1683.9 估算
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct81.3FP1680.7 估算
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct109.0Q476.3 估算
gemma-4-E2B-it5.1FP1670.0 估算
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507235.1Q459.4 估算
Qwen2.5-32B-Instruct32.8Q455.83 实测 (qwen-docs-speed-benchmark)
Devstral-Small-2-24B-Instruct-251224.0Q454.1 估算
MiMo-V2.5310.0Q451.9 估算
Qwen3.5-27B27.0Q448.1 估算
Qwen3.6-27B27.8Q446.7 估算
gemma-4-E4B-it8.0FP1644.6 估算
Qwen3-8B8.2FP1643.5 估算
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B8.2FP1643.5 估算
gemma-4-31B-it30.7Q442.3 估算
Hy3295.0Q440.3 估算
Qwen3.5-9B8.95FP1639.9 估算
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct32.8Q439.6 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B32.8Q439.6 估算
Ornith-1.0-9B9.0FP1639.6 估算
gemma-4-12b-it11.95FP1629.9 估算
Qwen3.5-397B-A17B397.0Q428.1 估算
Qwen3-14B14.8FP1624.1 估算
Qwen2.5-14B-Instruct14.8FP1624.1 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B14.8FP1624.1 估算
gpt-oss-120b120.4FP1621.7 估算
Mistral-Medium-3.5-128B128.0Q419.7 估算
Llama-3.3-70B-Instruct70.6Q418.5 估算
MiniMax-M3428.0Q417.8 估算
Mistral-Small-4-119B-2603119.0FP1617.4 估算
Qwen2.5-72B-Instruct72.7Q416.47 实测 (qwen-docs-speed-benchmark)
Devstral-Small-2-24B-Instruct-251224.0FP1614.9 估算
Qwen3.5-27B27.0FP1613.2 估算
Qwen3.6-27B27.8FP1612.8 估算
gemma-4-31B-it30.7FP1611.6 估算
Qwen2.5-32B-Instruct32.8FP1610.9 估算
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct32.8FP1610.9 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B32.8FP1610.9 估算
GLM-4.5-Air110.5FP1610.8 估算
Qwen3.5-122B-A10B122.0FP1610.7 估算
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct480.2Q49.2 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16120.0FP169.2 估算
Llama-3.1-70B-Instruct70.6Q48.7 实测 (vllm-issue-8669)
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct109.0FP167.8 估算
DeepSeek-V4-Flash158.1FP164.9 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4550.0Q44.4 估算
Llama-3.1-70B-Instruct70.6FP163.8 估算
Llama-3.3-70B-Instruct70.6FP163.8 估算
Qwen2.5-72B-Instruct72.7FP163.5 估算
Mistral-Medium-3.5-128B128.0FP160.6 估算

装机核对

全部 63 个模型的装机核对——见上表「装得下?」列的链接