32B 是「消费卡能碰、但要算清楚」的档位：能不能跑，取决于量化和上下文。
结论：32B 的显存下限——INT4 约 18–20GB、INT8 约 35GB、FP16 约 64GB，再加 20–30% 给 KV Cache。
24GB 能跑 INT4 但上下文和并发要压；32GB 跑 INT4 宽松；48GB 跑 INT8 舒服；64GB 以上才谈 FP16。24GB 不是不能跑，是跑得紧。
32B 这个档位的尴尬在于：它比 14B 明显更能干（推理、代码、长文摘要的质量台阶很明显），但显存需求刚好卡在消费卡边线上。24GB 卡跑 INT4 权重只占 18–20GB，看着够——可一旦上下文拉到 16K、并发上到 4 路，KV Cache 就把剩余空间吃光。
所以 32B 的选购逻辑是按「量化 + 上下文 + 并发」三件套一起算，不是按权重算。经验值：INT4 + 8K 上下文 + 4 路并发，24GB 属于紧平衡；同模型换 32GB 宽松很多，换 48GB 才能上 INT8 或更长上下文。
如果这是团队共用的服务，还有一条路线值得算：两张 24GB 卡做张量并行，参数切开后单卡显存压力减半，但通信开销会拖慢速度，实际吞吐通常不如一张 48GB 卡。除非手上已经有两张 24GB 卡，否则优先单卡大显存。
| 型号 | 显存 | FP32 算力 | 功耗 | 这个场景里适合干什么 |
|---|---|---|---|---|
| GeForce RTX 4090 | 24 GB GDDR6X | 82.58 TFLOPS | 450 W | 24GB GDDR6X，32B INT4 紧平衡解，个人与小团队最常用的组合。 |
| GeForce RTX 5090 | 32 GB GDDR7 | 104.80 TFLOPS | 575 W | 32GB GDDR7，32B INT4 宽松 + 更长上下文，带宽也更高。 |
| RTX PRO 4500 Blackwell | 32 GB GDDR7 | 50.53 TFLOPS | 200 W | 32GB GDDR7 专业卡形态，工作站/机架都可，长时运行比消费卡稳。 |
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB GDDR6 | 91.06 TFLOPS | 300 W | 48GB，32B INT8 与长上下文的主力，一台机器解决团队需求。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB 带 ECC 的机架形态，对外服务优先选它。 |
| RTX A6000 | 48 GB GDDR6 | 38.71 TFLOPS | 300 W | 48GB 的存量性价比选择，二手价格已经很低。 |
| RTX PRO 5000 72 GB Blackwell | 72 GB GDDR7 | 66.94 TFLOPS | 300 W | 72GB，32B FP16 也能整装放下，留足上下文与并发余量。 |
| L40G | 24 GB GDDR6 | 89.97 TFLOPS | 300 W | 24GB 虚拟化/多实例形态，适合给多人分配独立的 32B 推理实例。 |
表内数字来自站内显卡档案库的厂商公布规格，用于横向比较；实际性能受驱动、散热与软件版本影响。想看完整规格，点型号进入详情页。
能跑 INT4 量化（权重约 18–20GB），但上下文与并发要压：8K 上下文、2–4 路并发属于紧平衡，再往上会 OOM。要宽松请选 32GB 或 48GB。
通用问答、摘要、抽取类任务通常可用，数学与多步推理掉点更明显。生产环境建议 INT8 起步或换更高显存档，别只看几个样例就上 INT4。
70B 在复杂推理与长文一致性上确实更强，但显存需求翻倍、速度更慢。多数企业内部问答用 32B 就够；只有对答案质量极敏感（代码生成、法律/医疗问答）才值得上 70B。
能，走张量并行，但通信开销会吃掉一部分收益，还依赖框架支持。实测吞吐通常低于单张 48GB，除非已有现成两张卡，否则不建议这样组。
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