Beste GPU für LLAMA-4-SCOUT-109B-A17B lokal
Echtzeit-Preise und Hardware-Empfehlungen aktualisiert für Juli 2026.
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Empfohlene Hardware
Q3 weights (~47GB) plus 64k KV cache exceed 48GB. The RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) is the only single-GPU option at this tier.
Empfohlene Hardware
Q4 weights are ~63GB. Needs high-end workstation or Mac Studio Ultra-class hardware.
Empfohlene Hardware
Keine passenden GPUs gefunden für Alle GPUs durchsuchen
Q8_0 requires ~130GB VRAM for this 109B model — no single consumer or workstation GPU can accommodate it. Consider a multi-GPU cluster or Apple Silicon with unified memory (Mac Studio Ultra).
Setup-Optimierung für LLAMA-4-SCOUT-109B-A17B
Quantisierungs-Empfehlungen
Für tägliche Coding- und Reasoning-Aufgaben bietet Q4_K_M (4-Bit-Quantisierung) die beste Balance aus Qualität und Speichereffizienz – es reduziert den Speicherbedarf um über 70 % bei minimalem Qualitätsverlust im Vergleich zu FP16. Q8 und höhere Voreinstellungen bewahren mehr Details auf Kosten eines deutlich höheren VRAM-Bedarfs, was das Auslagern von Schichten erzwingen und den Durchsatz verringern kann.
Empfohlene lokale Software
Wir empfehlen Ollama als primären Runner für die lokale Inferenz aufgrund der automatischen GPU-Modellaufteilung und der Optimierung des Kontext-Caches. Für fortgeschrittenes Fine-Tuning oder Quantisierungsaufteilungen bietet das nativ kompilierte llama.cpp mit Flash Attention die beste granulare Kontrolle.
▸Wie Token-Geschwindigkeiten geschätzt werden
Wie wir den GPU-Wertungs-Score berechnen und Marktdaten normalisieren.
Read (Prefill)
Der Prompt wird in einem einzigen parallelen Durchgang verarbeitet. Dies ist rechenleistungsbegrenzt (compute-bound): Es lastet die Tensor-Kerne der GPU aus.
Decode (Generierung)
Jedes neue Token erfordert das Laden aller aktiven Modellgewichte aus dem VRAM. Dies ist speicherbandbreitenbegrenzt (memory-bandwidth-bound): Die GPU wartet auf Daten, anstatt zu rechnen.
Gewichte = (activeParams × Bits ÷ 8) × 1,15 Overhead. KV-Cache pro Schritt = activeParams × Multiplikator × contextK.
Architektur-Nutzungsfaktoren
Links: Decode-Faktor — Rechts: Read-Faktor
Datenquellen
TFLOPS und Speicherbandbreite werden aus der GPU-Datenbank ausgelesen. Falls nicht vorhanden, fällt die Bandbreite auf ein hartcodiertes Wörterbuch zurück.
Einschränkungen
Dies sind analytische Schätzungen, keine tatsächlichen Benchmark-Ergebnisse. Verwende sie als relativen Vergleich, nicht als absolute Leistungsgarantie.