RTX 4090 24GB 的显存带宽高约 5%(1,008 对 960 GB/s)。batch-1 解码与带宽强相关,因此同能装下的模型在 RTX 4090 24GB 上解码约快 5%。 Q4/8K 下 RTX 6000 Ada 48GB 能装下的目录模型更多——63 个模型中 35 对 30(48 对 24 GB VRAM)。 能装进 RTX 6000 Ada 48GB 却装不进 RTX 4090 24GB 的最大模型:Qwen3-Coder-Next(79.7B)。 MSRP:RTX 4090 24GB 为 $1,599,RTX 6000 Ada 48GB 为 $6,800。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。 下方 Q4/8K 正面对比(46 个共有模型)中,RTX 4090 24GB 在 34 行 tok/s 更高,12 行落后。 方法论.
| RTX 4090 24GB | RTX 6000 Ada 48GB | |
|---|---|---|
| 厂商 | NVIDIA | NVIDIA |
| VRAM | 24 GB | 48 GB |
| 显存类型 | GDDR6X | GDDR6 |
| 显存带宽 | 1,008 GB/s | 960 GB/s |
| TDP | 450 W | 300 W |
| MSRP(标价) | $1,599 | $6,800 |
| 购买 | GIGABYTE GeForce RTX 4090 Gaming OC 24GB (返利链接) · 更多商品 | 搜索 Amazon (返利链接) |
| 模型 | 参数 (B) | RTX 4090 24GB tok/s | RTX 4090 24GB 装得下 | RTX 6000 Ada 48GB tok/s | RTX 6000 Ada 48GB 装得下 | 胜者 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct | 81.3 | 164.0 估算 | 否 | 624.8 估算 | 否 | RTX 6000 Ada 48GB |
| MiniCPM5-1B | 1.08 | 593.9 估算 | 是 | 565.7 估算 | 是 | RTX 4090 24GB |
| Qwen3.5-2B | 2.0 | 320.7 估算 | 是 | 305.5 估算 | 是 | RTX 4090 24GB |
| gpt-oss-20b | 21.5 | 225.2 实测 | 是 | 169.7 估算 | 是 | RTX 4090 24GB |
| GLM-4.7-Flash | 31.2 | 213.8 估算 | 是 | 203.6 估算 | 是 | RTX 4090 24GB |
| Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | 30.5 | 213.8 估算 | 是 | 203.6 估算 | 是 | RTX 4090 24GB |
| Qwen3.5-35B-A3B | 34.7 | 213.8 估算 | 是 | 203.6 估算 | 是 | RTX 4090 24GB |
| Qwen3.6-35B-A3B | 36.0 | 213.8 估算 | 是 | 203.6 估算 | 是 | RTX 4090 24GB |
| Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16 | 30.0 | 213.8 估算 | 是 | 203.6 估算 | 是 | RTX 4090 24GB |
| Ornith-1.0-35B | 35.0 | 213.8 估算 | 是 | 203.6 估算 | 是 | RTX 4090 24GB |
| Qwen3-Coder-Next | 79.7 | 170.4 估算 | 否 | 203.6 估算 | 是 | RTX 6000 Ada 48GB |
| Llama-3.2-3B-Instruct | 3.2 | 200.5 估算 | 是 | 190.9 估算 | 是 | RTX 4090 24GB |
| Mistral-7B-Instruct-v0.3 | 7.2 | 183.3 实测 | 是 | 166.6 实测 | 是 | RTX 4090 24GB |
| gpt-oss-120b | 120.4 | 44.5 估算 | 否 | 169.3 估算 | 否 | RTX 6000 Ada 48GB |
| gemma-4-26B-A4B-it | 25.2 | 168.8 估算 | 是 | 160.8 估算 | 是 | RTX 4090 24GB |
| RTX 4090 24GB | RTX 6000 Ada 48GB | |
|---|---|---|
| 装得下的目录模型 | 63 个中 30 个 | 63 个中 35 个 |
| 独占装下的最大模型 | — | Qwen3-Coder-Next (79.7B) |