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OneThingAI 
优刻得9.9元/7天大模型显存计算器
按公式估算推理与微调所需显存。估算值非官方承诺，模型参数核实于 2026-10-15。
模式
高级选项
估算结果
| 项目 | 显存 |
|---|---|
| 权重（FP16 / BF16） | 15.2 GB |
| KV Cache | 0.5 GB |
| 运行时预留（20%） | 3.1 GB |
| 合计（估算） | 18.8 GB |
需要几张卡
| 显卡 | 显存 | 至少需要 |
|---|---|---|
| RTX 3090消费级 | 24 GB | 1 张可放下 |
| RTX 4090消费级 | 24 GB | 1 张可放下 |
| RTX 5090消费级 | 32 GB | 1 张可放下 |
| RTX A6000专业卡 | 48 GB | 1 张可放下 |
| L40S数据中心 | 48 GB | 1 张可放下 |
| A10数据中心 | 24 GB | 1 张可放下 |
| L4数据中心 | 24 GB | 1 张可放下 |
| T4数据中心 | 16 GB | 2 张 |
| A100 40GB数据中心 | 40 GB | 1 张可放下 |
| A100 80GB数据中心 | 80 GB | 1 张可放下 |
| H100 80GB数据中心 | 80 GB | 1 张可放下 |
| H200数据中心 | 141 GB | 1 张可放下 |
多卡并行有通信开销与张量并行限制，实际需要更多余量；本表仅按显存容量计算。
公式与来源
- 推理显存 ≈ 权重 + KV Cache + 运行时预留
- 权重 = 参数量 × 每参数字节数；有仓库实际权重大小的模型优先按仓库文件计
- KV Cache = 2 × 层数 × KV 头数 × 头维度 × 上下文长度 × 并发数 × 每元素字节数（K 和 V 各一份）
- 运行时预留：经验值，默认 20%，可调（不是官方数字）
- 全参数微调 ≈ 参数量 × 16 字节（ZeRO：arXiv:1910.02054），激活另算
- QLoRA 参考：arXiv:2305.14314
- 当前模型仓库：https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- 数据核实日期：2026-10-15
本页为估算，不构成采购保证。
GPU 租用
显存需求较大的模型可看 GPU 云服务器比价 与 比价雷达。
常见问题
RTX 4090 24GB 能跑哪些模型？
取决于精度与上下文长度。以 8192 上下文、单并发、20% 预留估算：FP16 下 7B~8B 级模型可放下，INT4 下 32B 级可放下。完整对照见 RTX 4090 24G 显存对照表。
MoE 模型（如 Qwen3-30B-A3B）为什么显存按总参数算？
MoE 的全部专家权重都要放进显存，激活参数（如 3B）只影响每步计算量，不影响需要装载的权重大小。
为什么默认预留 20%？
推理框架本身需要显存放激活、临时缓冲与通信缓冲，不同框架差异很大，20% 是经验值而非官方数字，可在高级选项中自行调节。
KV Cache 精度选 INT8 能省多少？
KV Cache 每元素字节数从 2 降到 1，长上下文下可明显降低占用；量化是否可用取决于推理框架支持。