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H100 80GB SXM5

NVIDIA · 80 GB HBM3 · 3350 GB/s · 700 W · MSRP $30,000

H100 80GB SXM5 是 NVIDIA 的加速器,配备 80 GB HBM3,峰值显存带宽约 3350 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 ≈ 1973.9 tok/s(估算,装得下); Qwen3.5-2B ≈ 1065.9 tok/s(估算,装得下); GLM-4.7-Flash ≈ 710.6 tok/s(估算,装得下); Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 ≈ 710.6 tok/s(估算,装得下); Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct ≈ 710.6 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?
MiniCPM5-1B1.08Q41973.9 估算
Qwen3.5-2B2.0Q41065.9 估算
GLM-4.7-Flash31.2Q4710.6 估算
Qwen3-30B-A3B-Instruct-250730.5Q4710.6 估算
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct81.3Q4710.6 估算
Qwen3-Coder-Next79.7Q4710.6 估算
Qwen3.5-35B-A3B34.7Q4710.6 估算
Qwen3.6-35B-A3B36.0Q4710.6 估算
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF1630.0Q4710.6 估算
Ornith-1.0-35B35.0Q4710.6 估算
Llama-3.2-3B-Instruct3.2Q4666.2 估算
gpt-oss-20b21.5Q4592.2 估算
gemma-4-26B-A4B-it25.2Q4561.0 估算
MiniCPM5-1B1.08FP16542.8 估算
Qwen3-4B-Instruct-25074.0Q4533.0 估算
Qwen3-4B-Thinking-25074.0Q4533.0 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF164.0Q4533.0 估算
gpt-oss-120b120.4Q4418.0 估算
gemma-4-E2B-it5.1Q4418.0 估算
DeepSeek-V4-Flash158.1Q4365.7 估算
Llama-3.1-8B-Instruct8.0FP16350.0 实测 (nvidia-ngc)
Mistral-Small-4-119B-2603119.0Q4328.0 估算
Mistral-7B-Instruct-v0.37.2Q4296.1 估算
Qwen3.5-2B2.0FP16293.1 估算
Step-3.5-Flash196.8Q4285.4 估算
Qwen2.5-7B-Instruct7.6Q4280.5 估算
Llama-3.1-8B-Instruct8.0Q4266.5 估算
gemma-4-E4B-it8.0Q4266.5 估算
Qwen3-8B8.2Q4260.0 估算
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B8.2Q4260.0 估算
Qwen3.5-9B8.95Q4238.2 估算
Ornith-1.0-9B9.0Q4236.9 估算
MiniMax-M2.7228.7Q4235.0 估算
Qwen3.5-122B-A10B122.0Q4213.2 估算
GLM-4.7-Flash31.2FP16195.4 估算
Qwen3-30B-A3B-Instruct-250730.5FP16195.4 估算
Qwen3.5-35B-A3B34.7FP16195.4 估算
Qwen3.6-35B-A3B36.0FP16195.4 估算
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF1630.0FP16195.4 估算
Ornith-1.0-35B35.0FP16195.4 估算
Llama-3.3-70B-Instruct70.6FP16185.0 实测 (vllm-bench)
Llama-3.2-3B-Instruct3.2FP16183.2 估算
Llama-3.1-70B-Instruct70.6FP16180.0 实测 (nvidia-ngc)
gemma-4-12b-it11.95Q4178.4 估算
GLM-4.5-Air110.5Q4177.7 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16120.0Q4177.7 估算
gpt-oss-20b21.5FP16162.8 估算
gemma-4-26B-A4B-it25.2FP16154.3 估算
Qwen3-4B-Instruct-25074.0FP16146.6 估算
Qwen3-4B-Thinking-25074.0FP16146.6 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF164.0FP16146.6 估算
Qwen3-14B14.8Q4144.0 估算
Qwen2.5-14B-Instruct14.8Q4144.0 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B14.8Q4144.0 估算
Qwen3-Coder-Next79.7FP16137.9 估算
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct81.3FP16132.5 估算
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct109.0Q4125.4 估算
gemma-4-E2B-it5.1FP16115.0 估算
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507235.1Q497.6 估算
Devstral-Small-2-24B-Instruct-251224.0Q488.8 估算
MiMo-V2.5310.0Q485.3 估算
Mistral-7B-Instruct-v0.37.2FP1681.4 估算
Qwen3.5-27B27.0Q479.0 估算
Qwen2.5-7B-Instruct7.6FP1677.1 估算
Qwen3.6-27B27.8Q476.7 估算
gemma-4-E4B-it8.0FP1673.3 估算
Qwen3-8B8.2FP1671.5 估算
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B8.2FP1671.5 估算
gemma-4-31B-it30.7Q469.4 估算
Hy3295.0Q466.2 估算
Qwen3.5-9B8.95FP1665.5 估算
Ornith-1.0-9B9.0FP1665.1 估算
Qwen2.5-32B-Instruct32.8Q465.0 估算
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct32.8Q465.0 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B32.8Q465.0 估算
gemma-4-12b-it11.95FP1649.1 估算
Qwen3.5-397B-A17B397.0Q446.2 估算
Qwen3-14B14.8FP1639.6 估算
Qwen2.5-14B-Instruct14.8FP1639.6 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B14.8FP1639.6 估算
gpt-oss-120b120.4FP1635.6 估算
Mistral-Medium-3.5-128B128.0Q432.4 估算
Llama-3.1-70B-Instruct70.6Q430.5 估算
Llama-3.3-70B-Instruct70.6Q430.5 估算
Qwen2.5-72B-Instruct72.7Q429.3 估算
MiniMax-M3428.0Q429.2 估算
Mistral-Small-4-119B-2603119.0FP1628.6 估算
Devstral-Small-2-24B-Instruct-251224.0FP1624.4 估算
Qwen3.5-27B27.0FP1621.7 估算
Qwen3.6-27B27.8FP1621.1 估算
gemma-4-31B-it30.7FP1619.1 估算
Qwen2.5-32B-Instruct32.8FP1617.9 估算
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct32.8FP1617.9 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B32.8FP1617.9 估算
GLM-4.5-Air110.5FP1617.7 估算
Qwen3.5-122B-A10B122.0FP1617.6 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16120.0FP1615.1 估算
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct480.2Q415.0 估算
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct109.0FP1612.7 估算
DeepSeek-V4-Flash158.1FP168.1 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4550.0Q47.2 估算
Qwen2.5-72B-Instruct72.7FP165.7 估算
Mistral-Medium-3.5-128B128.0FP161.0 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