Mejor GPU para Llama 4 Scout 109B-A17B en local
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Llama 4 Scout 109B-A17B es un modelo de mezcla de expertos: sus 109B de parámetros deben residir por completo en la VRAM, pero solo 17B se activan por token, por lo que genera mucho más rápido que un modelo denso del mismo tamaño aunque exija la misma memoria.
Para ejecutar Llama 4 Scout 109B-A17B en local necesitas unos 67 GB de VRAM con cuantización Q4_K_M y un contexto de 64k tokens. La tarjeta con mejor relación calidad-precio que encaja es la RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB), que debería generar alrededor de 44 tokens por segundo.
Ajustar longitud de contexto
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Hardware recomendado
Los pesos Q3 (~47GB) más la caché KV de 64k superan los 48GB. La RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) es la única opción de una sola GPU en este nivel.
Hardware recomendado
Los pesos Q4 ocupan ~63GB. Necesita hardware de estación de trabajo de gama alta o de la clase Mac Studio Ultra.
Hardware recomendado
No se encontraron GPUs para Ver todas las GPU
Q8_0 requiere ~130GB de VRAM para este modelo de 109B — ninguna GPU de consumo o de estación de trabajo individual puede alojarlo. Considera un clúster de varias GPU o Apple Silicon con memoria unificada (Mac Studio Ultra).
Otros modelos con el mismo requisito de VRAM
Como los pesos de Llama 4 Scout 109B-A17B caben en una tarjeta de 96 GB, otros modelos de tamaño similar funcionan en la misma GPU. La velocidad de generación varía — los modelos Mixture-of-Experts son más rápidos, los densos más lentos — pero todos caben en la misma VRAM:
Optimización de configuración para Llama 4 Scout 109B-A17B
Recomendaciones de cuantización
Para tareas diarias de programación y razonamiento, Q4_K_M (cuantización de 4 bits) ofrece el mejor equilibrio entre calidad y eficiencia de memoria: reduce los requisitos de memoria en más del 70% con una pérdida de calidad mínima en comparación con FP16. Los ajustes preestablecidos Q8 y superiores conservan más fidelidad a costa de un uso de VRAM significativamente mayor, lo que puede forzar la descarga de capas y reducir el rendimiento de generación.
Software local recomendado
Recomendamos usar Ollama como el ejecutor principal para la inferencia local debido a su división automática de modelos en GPU y optimizaciones de caché de contexto. Para ajustes finos avanzados o divisiones de cuantización, llama.cpp compilado de forma nativa con Flash Attention proporciona el mejor control granular.
Ejecutar Llama 4 Scout 109B-A17B en local: preguntas frecuentes
¿Cuánta VRAM necesito para ejecutar Llama 4 Scout 109B-A17B?
Con un contexto de 64k y la cuantización de la caché KV activada, Llama 4 Scout 109B-A17B necesita unos 67 GB de VRAM en Q4_K_M, la cuantización recomendada para la mayoría. Bajar a Q3_K_M lo reduce a unos 51.4 GB con cierta pérdida de calidad, mientras que Q8_0 requiere unos 129.7 GB para la mejor calidad que puede dar este modelo.
¿En qué tamaño de tarjeta gráfica cabe Llama 4 Scout 109B-A17B?
Llama 4 Scout 109B-A17B necesita unos 67 GB en Q4_K_M, más de lo que ofrece una sola tarjeta de consumo de 24 GB. Necesitas una tarjeta de estación de trabajo, una configuración multi-GPU o una cuantización más agresiva; de lo contrario las capas pasan a la RAM del sistema y la generación se ralentiza drásticamente.
¿Qué cuantización debo usar para Llama 4 Scout 109B-A17B?
Usa Q4_K_M salvo que te sobre VRAM. Necesita unos 67 GB y pierde muy poca calidad frente a la precisión completa. Q8_0 requiere unos 129.7 GB para una mejora que casi nadie percibe programando o conversando. Dedica la VRAM sobrante a un contexto más largo.
¿Cómo afecta la longitud del contexto a la VRAM que necesita Llama 4 Scout 109B-A17B?
Los pesos del modelo son fijos, pero la caché KV crece de forma lineal con el contexto. Para Llama 4 Scout 109B-A17B con un contexto de 64k la caché ocupa unos 4.4 GB; al doblarlo a 128k sube a unos 8.7 GB. Desactivar la cuantización de la caché KV vuelve a duplicar esas cifras.
¿Por qué Llama 4 Scout 109B-A17B es más rápido de lo que sugiere su número de parámetros?
Llama 4 Scout 109B-A17B es un modelo de mezcla de expertos. Sus 109B de parámetros deben residir en VRAM, pero solo 17B intervienen en cada token. La velocidad de generación depende de leer esos 17B activos, así que se comporta mucho más como un modelo de 17B que de 109B, aunque siga necesitando memoria para los 109B completos.
¿Puede la misma GPU ejecutar otros modelos similares a Llama 4 Scout 109B-A17B?
Sí. Llama 4 Scout 109B-A17B necesita unos 67 GB en Q4_K_M, y cualquier modelo cuyos pesos quepan en la misma tarjeta funciona en ella — incluidos Qwen3.5-122B-A10B (122B), DBRX (132B), Mixtral 8x22B (141B). Los pesos caben en la misma GPU; la velocidad de generación varía (los modelos Mixture-of-Experts son más rápidos, los densos más lentos).
▸Cómo se estiman las velocidades de tokens
Cómo calculamos la Puntuación de Valor GPU y normalizamos los datos del mercado.
Lectura (Prefill)
La consulta se procesa en una sola pasada paralela. Esto está limitado por la capacidad de cómputo: satura los núcleos tensor de la GPU.
Decodificación (Generación)
Cada nuevo token requiere cargar todos los pesos activos del modelo desde la VRAM. Esto está limitado por el ancho de banda de memoria: la GPU se detiene esperando datos en lugar de computar.
Pesos = (activeParams × bits ÷ 8) × 1.15 de sobrecarga. Caché KV por paso = activeParams × multiplicador × contextK.
Factores de utilización por arquitectura
Izquierda: factor de decodificación — Derecha: factor de lectura
Fuentes de datos
Los TFLOPS y el ancho de banda de memoria se leen de la base de datos de GPU. Si no están disponibles, el ancho de banda recurre a una lista predefinida.
Limitaciones
Estas son estimaciones analíticas, no resultados de pruebas reales. Úsalas como una comparación relativa, no como una garantía absoluta de rendimiento.