Die NVIDIA RTX PRO 6000 MIG 24GB ist eine Enterprise- GPU, basiert auf der Blackwell-Architektur und verfügt über 24 GB Speicher. Derzeit bei 1 Anbieter verfügbar, ab 0,42 €/GPU/Stunde, mit einem Marktmedian von 0,42 €/GPU/Stunde über 1 Konfigurationen.
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LLMs, die auf die NVIDIA RTX PRO 6000 MIG 24GB 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 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35 Mrd. 3 Mrd. aktiv | 86 GB Zu groß | 47 GB Zu groß | 28 GB Knapp auf 1× · 4 % übrig |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8 Mrd. | 79 GB Zu groß | 43 GB Zu groß | 25 GB Knapp auf 1× · 14 % übrig |
| Gemma 4 31B Google | 31,3 Mrd. | 75 GB Zu groß | 41 GB Zu groß | 24 GB Knapp auf 1× · 19 % übrig |
| GLM-4.7 Flash Z.ai | 31,2 Mrd. | 75 GB Zu groß | 41 GB Zu groß | 24 GB Passt knapp auf 1× |
| Qwen3.6 27B Alibaba | 27,8 Mrd. | 67 GB Zu groß | 37 GB Zu groß | 21 GB 1× · 2,7 GB frei |
| Mistral Small 3.2 24B Mistral AI | 24 Mrd. | 58 GB Zu groß | 32 GB Zu groß | 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 |
| Gemma 3 12B Google | 12,2 Mrd. | 29 GB Zu groß | 16 GB 1× · 7,9 GB frei | 9,4 GB 1× · 15 GB frei |
| Granite 4.1 8B IBM | 8,8 Mrd. | 21 GB 1× · 2,9 GB frei | 12 GB 1× · 12 GB frei | 6,8 GB 1× · 17 GB frei |
| Qwen3 8B Alibaba | 8,2 Mrd. | 20 GB 1× · 4,3 GB frei | 11 GB 1× · 13 GB frei | 6,3 GB 1× · 18 GB frei |
| Llama 3.1 8B Instruct Meta | 8 Mrd. | 19 GB 1× · 4,7 GB frei | 11 GB 1× · 13 GB frei | 6,2 GB 1× · 18 GB frei |
| Mistral 7B Instruct v0.3 Mistral AI | 7,2 Mrd. | 17 GB 1× · 6,6 GB frei | 9,6 GB 1× · 14 GB frei | 5,6 GB 1× · 18 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
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