T4 16GB 能跑 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 吗

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 是 71B 参数模型，最大上下文 131,072 token。按 8192 上下文、单并发、20% 运行时预留估算。

结论

T4（16GB）单卡放不下 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B，INT4 量化也要 3 张。

FP16 / BF16：需 172.6 GB，16 GB 单卡需要 11 张
FP8 / INT8：需 87.9 GB，单卡需要 6 张
INT4 量化：需 45.6 GB，单卡需要 3 张
KV Cache 在 8192 上下文下占 2.7 GB（单并发、FP16）

三档精度的账

精度	权重	KV Cache	20% 预留	合计	16 GB 需要
FP16 / BF16	141.1 GB	2.7 GB	28.8 GB	172.6 GB	11 张
FP8 / INT8	70.6 GB	2.7 GB	14.6 GB	87.9 GB	6 张
INT4（4-bit 量化）	35.3 GB	2.7 GB	7.6 GB	45.6 GB	3 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

这张卡目前没有采集到按小时租用的公开报价（本站只收录可核实的在售价格）。

GPU 价格总览换个上下文长度重算

同一个模型，换别的卡

显卡	显存	FP16	INT4	结论
RTX 3090	24 GB	2 张	45.6 GB	单卡放不下，INT4 需 2 张
RTX 4090	24 GB	2 张	45.6 GB	单卡放不下，INT4 需 2 张
RTX 5090	32 GB	2 张	45.6 GB	单卡放不下，INT4 需 2 张
RTX A6000	48 GB	1 张	45.6 GB	单卡可跑（需 INT4 量化）
L40S	48 GB	1 张	45.6 GB	单卡可跑（需 INT4 量化）
A10	24 GB	2 张	45.6 GB	单卡放不下，INT4 需 2 张
L4	24 GB	2 张	45.6 GB	单卡放不下，INT4 需 2 张
T4（当前）	16 GB	3 张	45.6 GB	单卡放不下，INT4 需 3 张
A100 40GB	40 GB	2 张	45.6 GB	单卡放不下，INT4 需 2 张
A100 80GB	80 GB	1 张	45.6 GB	单卡可跑（需 INT4 量化）
H100 80GB	80 GB	1 张	45.6 GB	单卡可跑（需 INT4 量化）
H200	141 GB	1 张	45.6 GB	单卡可跑（需 INT4 量化）

T4 单卡还能跑哪些模型

Mistral-7B-Instruct-v0.37.2B单卡可跑（需 INT4 量化）
Qwen2.5-7B-Instruct7.6B单卡可跑（需 INT4 量化）
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B7.6B单卡可跑（需 INT4 量化）
Llama-3.1-8B-Instruct8.0B单卡可跑（需 INT4 量化）
Qwen3-8B8.2B单卡可跑（需 INT4 量化）
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单卡放不下，INT4 需 2 张
Qwen3-32B33B单卡放不下，INT4 需 2 张

这张卡能单卡跑（含 INT4 量化）的最大参数模型是 Qwen2.5-14B-Instruct，共 15B 参数。

常见问题

T4 16GB 跑 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 需要几张卡？

FP16 需 172.6 GB，16 GB 单卡需要 11 张；INT4 量化后需 45.6 GB，需要 3 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。