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NVIDIA A10 运行本地大模型
作者: Jakub Rusinowski · 最后更新:
凭借 24 GB GDDR6、600 GB/s 带宽,A10 可在 Q4_K_M、8K 上下文下运行目录中的 118 个模型。能放下的最大模型是 Qwen 3 32B(约 22.8 GB),首选是 Laguna XS 2.1 33B-A3B,速度 57–109 tok/s。
24 GB GDDR6,600 GB/s,150 W。不是 A100。常见于云实例。
可在 A10 上运行的模型
Q4_K_M,8K 上下文,可用 24 GB。按质量和速度排序。
| 模型 | 显存 · 标记 = 24 GB | 显存 | 速度 |
|---|---|---|---|
| Laguna XS 2.1 33B-A3B Poolside Laguna XS 2.1 | 20.7 GB | 57–109 tok/s | |
| Granite 4.0 Small-H 32B-A9B IBM Granite 4.0 | 20.1 GB | 31–60 tok/s | |
| Olmo 3 32B Olmo 3 | 20.1 GB | 12–22 tok/s | |
| Nemotron-Cascade 2 30B-A3B Nemotron Cascade 2 | 19.9 GB | 54–103 tok/s | |
| Gemma 4 31B Gemma 4 | 19.5 GB | 12–23 tok/s | |
| Qwen 3 30B-A3B (MoE) Qwen 3 | 20 GB | 70–135 tok/s | |
| Qwen3-Coder 30B-A3B (MoE) Qwen3-Coder | 20 GB | 70–135 tok/s | |
| GLM-4.7-Flash 30B-A3B GLM-4.7 / GLM-Z1 | 18.9 GB | 58–111 tok/s | |
| Granite 4.1 30B IBM Granite 4.1 | 18.9 GB | 12–24 tok/s | |
| Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B Nemotron 3 Nano Omni | 18.9 GB | 58–111 tok/s | |
| North Mini Code 1.0 30B-A3B North Mini Code | 18.9 GB | 58–111 tok/s | |
| Granite 4.2 30B IBM Granite 4.2 | 18.9 GB | 12–24 tok/s |
显示 118 个中的 12 个
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与其他 GPU 的速度对比
Llama 3.1 8B,Q4_K_M。估算区间。 计算方法
规格
规格更新于 2026-10-07。
- 显存
- 24 GB GDDR6
- 内存带宽
- 600 GB/s
- 显存位宽
- 384-bit
- 架构
- Ampere GA102
- 系列
- Data center
- 整卡功耗
- 150 W
- 发布年份
- 2021
- 计算后端
- CUDA
- 模型可用
- 24 GB
最适合rented 24 GB
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常见问题
NVIDIA A10 能运行本地大模型吗?
可以。它有 24 GB(模型可用 24 GB),在 Q4_K_M、8K 上下文下可运行目录中的 118 个模型;最大的是 Qwen 3 32B,约需 22.8 GB。
NVIDIA A10 的 AI 推理速度有多快?
估计它在 Q4_K_M 下运行 Llama 3.1 8B 的速度为 41–79 tok/s。Llama 3.3 70B 放不下:约需 44 GB,而可用只有 24 GB。这些是基于内存带宽的模型估算,并非实测;公式见方法说明页。
24 GB 能运行哪些大模型?
能放下的最佳模型包括:Laguna XS 2.1 33B-A3B、Granite 4.0 Small-H 32B-A9B、Olmo 3 32B、Nemotron-Cascade 2 30B-A3B、Gemma 4 31B。