Die NVIDIA L4 ist eine Enterprise- GPU, basiert auf der Ada Lovelace-Architektur und verfügt über 24 GB Speicher mit 300 GB/s Speicherbandbreite und einer TDP von 72 W. Sie liefert 30,3 TFLOPS FP32-Rechenleistung und 121 TFLOPS FP16-Tensor-Leistung. Derzeit bei 7 Anbieter verfügbar, ab 0,15 €/GPU/Stunde, mit einem Marktmedian von 0,86 €/GPU/Stunde über 23 Konfigurationen.
Hardware-Spezifikationen
Gleich bei allen Anbietern
Medianpreis über alle Anbieter
7 Angebote von 7 Anbietern
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| Anbieter | Anzahl | vCPU | RAM | Region | Pro GPU/Std. | Gesamt/Std. | Aktion |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ×1 | 6 | 55 GB | 0,421 € | 0,42 € | Starten | ||
| ×2 | 32 | 125 GB | Ab0,146 € -15.0% 30T | Ab0,29 € | Starten | ||
Theta EdgeCloudIm Trend | ×1 | 48 | 252 GB | 0,283 € 0.0% 30T | 0,28 € | Starten | |
Bis zu429 €Guthaben | ×1 | 6 | 55 GB | 0,421 € 0.0% 30T | 0,42 € | Starten | |
| ×1 | 8 | 48 GB | 0,788 € +1.5% 30T | Ab0,79 € | Starten | ||
| ×4 | 32 | 192 GB | -- | Ab0,857 € +0.1% 30T | Ab3,43 € | Starten | |
Sesterce CloudEmpfehlungslink | ×1 | 8 | 48 GB | 0,897 € 0.0% 30T | Ab0,90 € | Starten | |
| ×1 | 8 | 48 GB | 0,902 € 0.0% 30T | Ab0,90 € | Starten |
LLMs, die auf die NVIDIA L4 passen
Geschätzter VRAM-Bedarf beliebter Open-Weight-LLMs bei 16 Bit (FP16/BF16), 8 Bit (FP8/INT8) und 4 Bit (INT4/MXFP4), bei 24 GB pro GPU. Gezeigt werden die 12 größten passenden Modelle.
| Modell | Parameter | 16 Bit | 8 Bit | 4 Bit |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash DeepSeek | 284 Mrd. | — Nicht veröffentlicht | — Nicht veröffentlicht | 192 GB Passt knapp auf 8× |
| Solar Open2 250B Upstage | 250 Mrd. 15 Mrd. aktiv | — Nicht veröffentlicht | 330 GB Zu groß | 192 GB Knapp auf 8× · 19 % übrig |
| Qwen3 235B-A22B Alibaba | 235 Mrd. 22 Mrd. aktiv | — Nicht veröffentlicht | 310 GB Zu groß | 181 GB 8× · 11 GB frei |
| Laguna-S 2.1 Poolside | 118 Mrd. 8 Mrd. aktiv | 282 GB Zu groß | 155 GB 8× · 37 GB frei | 90 GB 4× · 5,7 GB frei |
| gpt-oss-120b OpenAI | 117 Mrd. 5,1 Mrd. aktiv | — Nicht veröffentlicht | — Nicht veröffentlicht | 78 GB 4× · 18 GB frei |
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35 Mrd. 3 Mrd. aktiv | 86 GB 4× · 9,7 GB frei | 47 GB Passt knapp auf 2× | 28 GB 2× · 20 GB frei oder 1× · 4 % übrig |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8 Mrd. | 79 GB 4× · 17 GB frei | 43 GB 2× · 4,8 GB frei | 25 GB 2× · 23 GB frei oder 1× · 14 % übrig |
| Gemma 4 31B Google | 31,3 Mrd. | 75 GB 4× · 21 GB frei | 41 GB 2× · 6,7 GB frei | 24 GB 2× · 24 GB frei oder 1× · 19 % übrig |
| GLM-4.7 Flash Z.ai | 31,2 Mrd. | 75 GB 4× · 21 GB frei | 41 GB 2× · 6,8 GB frei | 24 GB Passt knapp auf 1× |
| Qwen3.6 27B Alibaba | 27,8 Mrd. | 67 GB 4× · 29 GB frei | 37 GB 2× · 11 GB frei | 21 GB 1× · 2,7 GB frei |
| Mistral Small 3.2 24B Mistral AI | 24 Mrd. | 58 GB 4× · 38 GB frei | 32 GB 2× · 16 GB frei | 18 GB 1× · 5,6 GB frei |
| gpt-oss-20b OpenAI | 21 Mrd. 3,6 Mrd. aktiv | — Nicht veröffentlicht | — Nicht veröffentlicht | 17 GB 1× · 7,5 GB frei |
Schätzungen: Modellgewichte plus 20 % für KV-Cache und Laufzeit-Overhead, bei kurzen Kontextlängen. Lange Kontexte und große Batches benötigen mehr. Als „knapp“ markierte Zeilen fassen die Gewichte, aber nicht diesen vollen Puffer. Ein ×N-Wert ist der gesamte VRAM über N dieser GPUs und sagt nichts über den Durchsatz der Verbindung aus. Wie wir das schätzen · Stattdessen vom Modell aus starten
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