RTX 4090 24GB 能跑 DeepSeek-V4-Flash 吗
DeepSeek-V4-Flash 是 284B(13B 激活) 参数 MoE模型,最大上下文 1,048,576 token。 按 8192 上下文、单并发、20% 运行时预留估算。
结论
RTX 4090(24GB)跑 DeepSeek-V4-Flash 要 8 张卡,实际只在 8 卡机上划算。
- FP16 / BF16:需 698.3 GB,24 GB 单卡需要 30 张
- FP8 / INT8:需 349.1 GB,单卡需要 15 张
- INT4 量化:需 174.6 GB,单卡需要 8 张
三档精度的账
| 精度 | 权重 | KV Cache | 20% 预留 | 合计 | 24 GB 需要 |
|---|---|---|---|---|---|
| FP16 / BF16 | 581.9 GB | 0.0 GB | 116.4 GB | 698.3 GB | 30 张 |
| FP8 / INT8 | 290.9 GB | 0.0 GB | 58.2 GB | 349.1 GB | 15 张 |
| INT4(4-bit 量化) | 145.5 GB | 0.0 GB | 29.1 GB | 174.6 GB | 8 张 |
多卡估算只做除法,忽略张量并行的通信开销;实际可用性取决于推理框架(vLLM / SGLang 等)对多卡的支持。
这张卡的现价
| 平台 | 报价 | 单位 | 采集时间 | 说明 | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| RunPod | $0.34 | 每 GPU 小时 | 2026-11-04 | 官网定价页 RTX 4090 Community Cloud 按需价,实际库存与附加费以官网为准 | 来源 |
| Vast.ai | $0.362 | 每 GPU 小时 | 2026-11-04 | 市场撮合价(Vast.ai 型号 RTX 4090),取符合条件的最低报价,来自个别主机,稳定性不保证;共 19 条符合条件的在租报价 | 来源 |
| RunPod | $0.89 | 每 GPU 小时 | 2026-11-04 | 官网定价页 RTX 4090 Secure Cloud 按需价,实际库存与附加费以官网为准 | 来源 |
| 优云智算 | ¥2.15 | 每 GPU 小时 | 2026-11-04 | 官网首页「仅需」起价,不同地域/配置可能不同,以官网为准 | 来源 |
同一个模型,换别的卡
| 显卡 | 显存 | FP16 | INT4 | 结论 |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3090 | 24 GB | 8 张 | 174.6 GB | 需要 8 张卡(建议 8 卡机) |
| RTX 4090(当前) | 24 GB | 8 张 | 174.6 GB | 需要 8 张卡(建议 8 卡机) |
| RTX 5090 | 32 GB | 6 张 | 174.6 GB | 需要 6 张卡(建议 8 卡机) |
| RTX A6000 | 48 GB | 4 张 | 174.6 GB | 单卡放不下,INT4 需 4 张 |
| L40S | 48 GB | 4 张 | 174.6 GB | 单卡放不下,INT4 需 4 张 |
| A10 | 24 GB | 8 张 | 174.6 GB | 需要 8 张卡(建议 8 卡机) |
| L4 | 24 GB | 8 张 | 174.6 GB | 需要 8 张卡(建议 8 卡机) |
| T4 | 16 GB | 11 张 | 174.6 GB | 不适合单机:INT4 也需 11 张卡 |
| A100 40GB | 40 GB | 5 张 | 174.6 GB | 需要 5 张卡(建议 8 卡机) |
| A100 80GB | 80 GB | 3 张 | 174.6 GB | 单卡放不下,INT4 需 3 张 |
| H100 80GB | 80 GB | 3 张 | 174.6 GB | 单卡放不下,INT4 需 3 张 |
| H200 | 141 GB | 2 张 | 174.6 GB | 单卡放不下,INT4 需 2 张 |
RTX 4090 单卡还能跑哪些模型
- Mistral-7B-Instruct-v0.37.2B单卡可跑(FP16)
- Qwen2.5-7B-Instruct7.6B单卡可跑(FP16)
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B7.6B单卡可跑(FP16)
- Llama-3.1-8B-Instruct8.0B单卡可跑(FP16)
- Qwen3-8B8.2B单卡可跑(FP16)
- Qwen3-14B15B单卡可跑(需 INT4 量化)
- Qwen2.5-14B-Instruct15B单卡可跑(需 INT4 量化)
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B15B单卡可跑(需 INT4 量化)
- Qwen3-30B-A3B(MoE)31B单卡可跑(需 INT4 量化)
- Qwen3-32B33B单卡可跑(需 INT4 量化)
这张卡能单卡跑(含 INT4 量化)的最大参数模型是 Qwen2.5-32B-Instruct,共 33B 参数。
常见问题
RTX 4090 24GB 跑 DeepSeek-V4-Flash 需要几张卡?
FP16 需 698.3 GB,24 GB 单卡需要 30 张;INT4 量化后需 174.6 GB,需要 8 张。
量化到 INT4 会不会明显掉效果?
取决于模型与任务:INT8(FP8)通常损失很小;4-bit 量化在通用问答上可用,但长链推理、代码生成这类任务更容易退化。生产环境建议先拿业务样本做对比评测再决定。
估算里有没有算推理框架的额外开销?
用一个 20% 的固定预留近似,覆盖激活、临时缓冲与框架自身占用。不同框架差异很大,长上下文与高并发时实际占用通常高于估算值。