Melhor GPU para Llama 4 Scout 109B-A17B localmente
Preços em tempo real e recomendações de hardware atualizados para agosto de 2026.
O Llama 4 Scout 109B-A17B é um modelo de mistura de especialistas: todos os 109B de parâmetros precisam ficar na VRAM, mas apenas 17B são ativados por token — por isso ele gera muito mais rápido que um modelo denso do mesmo tamanho, embora exija a mesma memória.
Para executar o Llama 4 Scout 109B-A17B localmente você precisa de cerca de 67 GB de VRAM com quantização Q4_K_M e um contexto de 64k tokens. A placa com melhor custo-benefício que comporta o modelo é a RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB), que deve gerar cerca de 44 tokens por segundo.
Ajustar comprimento do contexto
Deslize para tamanhos populares ou digite um valor manualmente.
Hardware recomendado
Os pesos Q3 (~47GB) mais o KV cache de 64k excedem 48GB. A RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) é a única opção de GPU única neste tier.
Hardware recomendado
Os pesos Q4 ocupam ~63GB. Exige hardware de workstation high-end ou da classe Mac Studio Ultra.
Hardware recomendado
Nenhuma GPU encontrada correspondendo a Navegar por todas as GPUs
O Q8_0 exige ~130GB de VRAM para este modelo de 109B — nenhuma GPU de consumo ou workstation única consegue acomodá-lo. Considere um cluster multi-GPU ou Apple Silicon com memória unificada (Mac Studio Ultra).
Outros modelos com o mesmo requisito de VRAM
Como os pesos de Llama 4 Scout 109B-A17B cabem em uma placa de 96 GB, outros modelos de tamanho semelhante rodam na mesma GPU. A velocidade de geração varia — modelos Mixture-of-Experts são mais rápidos, modelos densos mais lentos — mas todos cabem na mesma VRAM:
Otimizando a configuração para Llama 4 Scout 109B-A17B
Recomendações de quantização
Para tarefas diárias de programação e raciocínio, o Q4_K_M (quantização de 4 bits) oferece o melhor equilíbrio entre qualidade e eficiência de memória: reduz os requisitos de memória em mais de 70% com uma perda de qualidade mínima em comparação com FP16. Os ajustes Q8 e superiores preservam mais fidelidade ao custo de um uso de VRAM significativamente maior, o que pode forçar o descarregamento de camadas e reduzir o desempenho.
Software local recomendado
Recomendamos usar o Ollama como o executor principal para inferência local devido ao seu particionamento de GPU automatizado e otimizações de cache de contexto. Para ajustes avançados ou partições de quantização, o llama.cpp compilado nativamente com Flash Attention fornece o melhor controle granular.
Executando o Llama 4 Scout 109B-A17B localmente — perguntas frequentes
De quanta VRAM preciso para executar o Llama 4 Scout 109B-A17B?
Com um contexto de 64k e a quantização do cache KV ativada, o Llama 4 Scout 109B-A17B precisa de cerca de 67 GB de VRAM em Q4_K_M — a quantização indicada para a maioria. Baixar para Q3_K_M reduz para aproximadamente 51.4 GB com alguma perda de qualidade, enquanto Q8_0 exige cerca de 129.7 GB para a melhor qualidade que este modelo consegue entregar.
Em que tamanho de placa de vídeo o Llama 4 Scout 109B-A17B cabe?
O Llama 4 Scout 109B-A17B precisa de cerca de 67 GB em Q4_K_M, mais do que uma única placa de consumo de 24 GB oferece. Você precisa de uma placa de estação de trabalho, uma configuração multi-GPU ou uma quantização mais agressiva; caso contrário, as camadas vão para a RAM do sistema e a geração fica drasticamente mais lenta.
Qual quantização devo usar para o Llama 4 Scout 109B-A17B?
Use Q4_K_M, a menos que tenha VRAM sobrando. Ele precisa de cerca de 67 GB e perde muito pouca qualidade em relação à precisão total. O Q8_0 exige cerca de 129.7 GB por um ganho de qualidade que quase ninguém percebe ao programar ou conversar. Prefira usar a VRAM restante para um contexto mais longo.
Como o tamanho do contexto afeta a VRAM exigida pelo Llama 4 Scout 109B-A17B?
Os pesos do modelo são fixos, mas o cache KV cresce linearmente com o contexto. Para o Llama 4 Scout 109B-A17B com um contexto de 64k, o cache ocupa cerca de 4.4 GB; dobrando para 128k, ele chega a aproximadamente 8.7 GB. Desativar a quantização do cache KV dobra novamente esses valores.
Por que o Llama 4 Scout 109B-A17B é mais rápido do que seu número de parâmetros sugere?
O Llama 4 Scout 109B-A17B é um modelo de mistura de especialistas. Todos os seus 109B de parâmetros precisam estar na VRAM, mas apenas 17B são usados para produzir cada token. A velocidade de geração depende de ler esses 17B de parâmetros ativos, então ele se comporta muito mais como um modelo de 17B do que de 109B — embora ainda exija memória para os 109B completos.
A mesma GPU pode rodar outros modelos semelhantes ao Llama 4 Scout 109B-A17B?
Sim. Llama 4 Scout 109B-A17B precisa de cerca de 67 GB em Q4_K_M, e qualquer modelo cujos pesos caibam na mesma placa roda nela — incluindo Qwen3.5-122B-A10B (122B), DBRX (132B), Mixtral 8x22B (141B). Os pesos cabem na mesma GPU; a velocidade de geração varia (modelos Mixture-of-Experts são mais rápidos, modelos densos mais lentos).
▸Como as velocidades de tokens são estimadas
Como calculamos o Índice de Valor da GPU e normalizamos os dados de mercado.
Leitura (Prefill)
A consulta é processada em uma única passagem paralela. Isso é limitado por capacidade de computação: satura os tensor cores da GPU.
Decodificação (Geração)
Cada novo token exige carregar todos os pesos ativos do modelo a partir da VRAM. Isso é limitado pela largura de banda de memória: a GPU para aguardando dados em vez de computar.
Pesos = (activeParams × bits ÷ 8) × 1.15 de sobrecarga. Cachê KV por passo = activeParams × multiplicador × contextK.
Fatores de utilização por arquitetura
Esquerda: fator de decodificação — Direita: fator de leitura
Fontes de dados
Os TFLOPS e a largura de banda de memória são lidos do banco de dados de GPUs. Se ausentes, a largura de banda recorre a uma lista predefinida.
Limitações
Estas são estimativas analíticas, não resultados de testes reais. Use-as como uma comparação relativa, não como uma garantia absoluta de desempenho.