L40S 48GB 对比 V100 32GB SXM2（本地 LLM）

V100 32GB SXM2 的显存带宽高约 4%（900 对 864 GB/s）。batch-1 解码与带宽强相关，因此同能装下的模型在 V100 32GB SXM2 上解码约快 4%。 Q4/8K 下 L40S 48GB 能装下的目录模型更多——73 个模型中 46 对 43（48 对 32 GB VRAM）。 能装进 L40S 48GB 却装不进 V100 32GB SXM2 的最大模型：Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct（81.3B）。 MSRP：L40S 48GB 为 $8,000，V100 32GB SXM2 为 $10,000。MSRP 是发布标价而非实时售价——Amazon 价格会波动，点进去才是在售价格。 不可零售购买：V100 32GB SXM2（数据中心级；现实使用方式是云租赁）。 下方 Q4/8K 正面对比（57 个共有模型）中，V100 32GB SXM2 在 43 行 tok/s 更高，14 行落后。 方法论.

规格对比

	L40S 48GB	V100 32GB SXM2
厂商	NVIDIA	NVIDIA
VRAM	48 GB	32 GB
显存类型	GDDR6	HBM2
显存带宽	864 GB/s	900 GB/s
TDP	350 W	300 W
MSRP（标价）	$8,000	$10,000
购买	搜索 Amazon · eBay · Newegg · B&H Photo	—

MSRP 为发布标价，非实时售价。购买链接为 Amazon 返利链接——点击后看到的才是在售价格。

Q4 / 8K 正面对比——57 个共有模型中的前 15 个

模型	参数 (B)	L40S 48GB tok/s	L40S 48GB 装得下	V100 32GB SXM2 tok/s	V100 32GB SXM2 装得下	胜者
MiniCPM5-1B	1.08	859.8 估算	是	895.6 估算	是	V100 32GB SXM2
Qwen3.5-2B	2.0	464.3 估算	是	483.6 估算	是	V100 32GB SXM2
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-layer-mix-bpw-3.8-mlx	2.3	403.7 估算	是	420.5 估算	是	V100 32GB SXM2
Qwen3.6-35B-A3B	36.0	309.5 估算	是	322.4 估算	是	V100 32GB SXM2
Qwen3.5-35B-A3B	34.7	309.5 估算	是	322.4 估算	是	V100 32GB SXM2
GLM-4.7-Flash	31.2	309.5 估算	是	322.4 估算	是	V100 32GB SXM2
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507	30.5	309.5 估算	是	322.4 估算	是	V100 32GB SXM2
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16	30.0	309.5 估算	是	322.4 估算	是	V100 32GB SXM2
Ornith-1.0-35B	35.0	309.5 估算	是	322.4 估算	是	V100 32GB SXM2
qwen35b-a3b-fable-sft-abliterated	34.7	309.5 估算	是	322.4 估算	是	V100 32GB SXM2
Qwen3-Coder-Next	79.7	309.5 估算	是	268.3 估算	否	L40S 48GB
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct	81.3	309.5 估算	是	258.2 估算	否	L40S 48GB
Llama-3.2-3B-Instruct	3.2	290.2 估算	是	302.3 估算	是	V100 32GB SXM2
gpt-oss-20b	21.5	257.9 估算	是	268.7 估算	是	V100 32GB SXM2
gemma-4-26B-A4B-it	25.2	244.4 估算	是	254.5 估算	是	V100 32GB SXM2

估算 = 基于带宽的估算；实测 = 收录的真实基准，覆盖估算值。装得下 = 权重 + KV(8K) + 1 GB 开销 ≤ 95% VRAM。

Q4 / 8K 装机覆盖

	L40S 48GB	V100 32GB SXM2
装得下的目录模型	73 个中 46 个	73 个中 43 个
独占装下的最大模型	Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct (81.3B)	—

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