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H200 141GB SXM5

NVIDIA · 141 GB HBM3e · 4800 GB/s · 700 W · MSRP $35,000

H200 141GB SXM5 是 NVIDIA 的加速器,配备 141 GB HBM3e,峰值显存带宽约 4800 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 49 个收录模型能完整装进此卡;FP16 下约 34 个。 Q4 速度前列:MiniCPM5-1B ≈ 2828.3 tok/s(估算,装得下); Qwen3.5-2B ≈ 1527.3 tok/s(估算,装得下); GLM-4.7-Flash ≈ 1018.2 tok/s(估算,装得下); Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 ≈ 1018.2 tok/s(估算,装得下); Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct ≈ 1018.2 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?
MiniCPM5-1B1.08Q42828.3 估算
Qwen3.5-2B2.0Q41527.3 估算
GLM-4.7-Flash31.2Q41018.2 估算
Qwen3-30B-A3B-Instruct-250730.5Q41018.2 估算
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct81.3Q41018.2 估算
Qwen3-Coder-Next79.7Q41018.2 估算
Qwen3.5-35B-A3B34.7Q41018.2 估算
Qwen3.6-35B-A3B36.0Q41018.2 估算
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF1630.0Q41018.2 估算
Ornith-1.0-35B35.0Q41018.2 估算
Llama-3.2-3B-Instruct3.2Q4954.5 估算
gpt-oss-20b21.5Q4848.5 估算
gemma-4-26B-A4B-it25.2Q4803.8 估算
MiniCPM5-1B1.08FP16777.8 估算
Qwen3-4B-Instruct-25074.0Q4763.6 估算
Qwen3-4B-Thinking-25074.0Q4763.6 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF164.0Q4763.6 估算
Qwen3-Coder-Next79.7FP16613.6 估算
gpt-oss-120b120.4Q4598.9 估算
gemma-4-E2B-it5.1Q4598.9 估算
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct81.3FP16589.9 估算
Mistral-Small-4-119B-2603119.0Q4469.9 估算
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507235.1Q4434.6 估算
Mistral-7B-Instruct-v0.37.2Q4424.2 估算
Qwen3.5-2B2.0FP16420.0 估算
Qwen2.5-7B-Instruct7.6Q4401.9 估算
Llama-3.1-8B-Instruct8.0Q4381.8 估算
gemma-4-E4B-it8.0Q4381.8 估算
MiMo-V2.5310.0Q4379.9 估算
Qwen3-8B8.2Q4372.5 估算
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B8.2Q4372.5 估算
Qwen3.5-9B8.95Q4341.3 估算
Ornith-1.0-9B9.0Q4339.4 估算
MiniMax-M2.7228.7Q4305.5 估算
Qwen3.5-122B-A10B122.0Q4305.5 估算
Hy3295.0Q4294.7 估算
GLM-4.7-Flash31.2FP16280.0 估算
Qwen3-30B-A3B-Instruct-250730.5FP16280.0 估算
Qwen3.5-35B-A3B34.7FP16280.0 估算
Qwen3.6-35B-A3B36.0FP16280.0 估算
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF1630.0FP16280.0 估算
Ornith-1.0-35B35.0FP16280.0 估算
Step-3.5-Flash196.8Q4277.7 估算
Llama-3.2-3B-Instruct3.2FP16262.5 估算
gemma-4-12b-it11.95Q4255.6 估算
GLM-4.5-Air110.5Q4254.5 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16120.0Q4254.5 估算
DeepSeek-V4-Flash158.1Q4235.0 估算
gpt-oss-20b21.5FP16233.3 估算
gemma-4-26B-A4B-it25.2FP16221.1 估算
Qwen3-4B-Instruct-25074.0FP16210.0 估算
Qwen3-4B-Thinking-25074.0FP16210.0 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF164.0FP16210.0 估算
Qwen3-14B14.8Q4206.4 估算
Qwen2.5-14B-Instruct14.8Q4206.4 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B14.8Q4206.4 估算
Qwen3.5-397B-A17B397.0Q4205.7 估算
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct109.0Q4179.7 估算
gemma-4-E2B-it5.1FP16164.7 估算
gpt-oss-120b120.4FP16158.7 估算
MiniMax-M3428.0Q4129.9 估算
Devstral-Small-2-24B-Instruct-251224.0Q4127.3 估算
Mistral-Small-4-119B-2603119.0FP16127.1 估算
Mistral-7B-Instruct-v0.37.2FP16116.7 估算
Qwen3.5-27B27.0Q4113.1 估算
Qwen2.5-7B-Instruct7.6FP16110.5 估算
Qwen3.6-27B27.8Q4109.9 估算
Llama-3.1-8B-Instruct8.0FP16105.0 估算
gemma-4-E4B-it8.0FP16105.0 估算
Qwen3-8B8.2FP16102.4 估算
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B8.2FP16102.4 估算
gemma-4-31B-it30.7Q499.5 估算
Qwen3.5-9B8.95FP1693.9 估算
Ornith-1.0-9B9.0FP1693.3 估算
Qwen2.5-32B-Instruct32.8Q493.1 估算
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct32.8Q493.1 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B32.8Q493.1 估算
GLM-4.5-Air110.5FP1679.0 估算
Qwen3.5-122B-A10B122.0FP1678.2 估算
gemma-4-12b-it11.95FP1670.3 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16120.0FP1667.1 估算
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct480.2Q467.0 估算
Qwen3-14B14.8FP1656.8 估算
Qwen2.5-14B-Instruct14.8FP1656.8 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B14.8FP1656.8 估算
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct109.0FP1656.7 估算
Llama-3.1-70B-Instruct70.6Q443.6 估算
Llama-3.3-70B-Instruct70.6Q443.6 估算
Qwen2.5-72B-Instruct72.7Q442.0 估算
DeepSeek-V4-Flash158.1FP1635.9 估算
Devstral-Small-2-24B-Instruct-251224.0FP1635.0 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4550.0Q431.9 估算
DeepSeek-R1684.5Q431.7 估算
Qwen3.5-27B27.0FP1631.1 估算
Qwen3.6-27B27.8FP1630.2 估算
Llama-3.1-70B-Instruct70.6FP1627.9 估算
Llama-3.3-70B-Instruct70.6FP1627.9 估算
Step-3.5-Flash196.8FP1627.5 估算
gemma-4-31B-it30.7FP1627.4 估算
Qwen2.5-32B-Instruct32.8FP1625.6 估算
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct32.8FP1625.6 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B32.8FP1625.6 估算
Qwen2.5-72B-Instruct72.7FP1625.3 估算
GLM-5.1753.9Q424.2 估算
GLM-5.2753.3Q424.2 估算
Mistral-Medium-3.5-128B128.0Q423.9 估算
MiniMax-M2.7228.7FP1622.5 估算
DeepSeek-V4-Pro861.6Q415.1 估算
Inkling975.0Q414.2 估算
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507235.1FP169.6 估算
Mistral-Medium-3.5-128B128.0FP164.7 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