Tesla T10 價格與中古行情：能部署哪些大型語言模型？
Tesla T10 有 16GB GDDR6 顯存，頻寬 403 GB/s。暫無價資料。4-bit 量化、8K 上下文下最大能裝約 23B 參數的稠密模型，預估 20 tokens/s。
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Tesla T10 完整規格
- 顯存16 GB · GDDR6
- 頻寬403 GB/s
- FP16 / BF1680 TFLOPS
- INT8160 TOPS
- 位寬
- 256-bit
- 架構
- Turing (TU102)
- 核心
- 3,584
- 張量核心
- 448
- 生態
- CUDA
- 介面
- PCIe 3.0 x16
- NVLink
- 不支援
- 功耗
- 150 W
- 供電介面
- 1× 8-pin
- 槽位
- 1
- 長度
- 267 mm
- 類型
- 資料中心
- 發布日期
- 2020年2月4日
Tesla T10 能跑哪些模型？
單張 Tesla T10 能跑哪些 50B 參數以內的模型，只列 2026 年起發布的版本
| 模型 | 大小 | 能否執行 | 速度 t/s | 最大上下文 |
|---|---|---|---|---|
 Gemma 4 E4B8B | 3.8 GB | 能跑 | 72.1 | 128K |
 Qwen3.5 9B9.7B | 4.1 GB | 能跑 | 66.3 | 256K |
| Gemma 4 12B12B | 4.7 GB | 能跑 | 57.4 | 256K |
| Gemma 4 26B A4B25.2B（啟用 3.8B） | 10.5 GB | 能跑 | 100.3 | 256K |
| Qwen3.6 27B27.8B | 11.8 GB | 能跑 | 24.1 | 64K |
| Qwen3.8 27B27.8B | 9.8 GB | 能跑 | 28.8 | 93K |
 GLM 4.7 Flash30B（啟用 3B） | 11.9 GB | 能跑 | 114.3 | 75K |
| Gemma 4 31B30.7B | 11.8 GB | 能跑 | 23.2 | 41K |
| Qwen3.6 35B A3B36B（啟用 3B） | 12.3 GB | 能跑 | 129.2 | 181K |
| 模型 | 大小 | 能否執行 | 速度 t/s | 最大上下文 |
|---|---|---|---|---|
| Gemma 4 E4B8B | 5 GB | 能跑 | 55.8 | 128K |
| Qwen3.5 9B9.7B | 5.7 GB | 能跑 | 48.8 | 256K |
| Gemma 4 12B12B | 7.1 GB | 能跑 | 39.2 | 256K |
| Gemma 4 26B A4B25.2B（啟用 3.8B） | 16.9 GB | 需卸載到記憶體 | 35 | 256K |
| Qwen3.6 27B27.8B | 16.8 GB | 跑不了 | — | — |
| Qwen3.8 27B27.8B | 16.5 GB | 跑不了 | — | — |
| GLM 4.7 Flash30B（啟用 3B） | 18.3 GB | 需卸載到記憶體 | 35 | 198K |
| Gemma 4 31B30.7B | 18.3 GB | 跑不了 | — | — |
| Qwen3.6 35B A3B36B（啟用 3B） | 22.1 GB | 需卸載到記憶體 | 47.6 | 256K |
| 模型 | 大小 | 能否執行 | 速度 t/s | 最大上下文 |
|---|---|---|---|---|
| Gemma 4 E4B8B | 8.2 GB | 能跑 | 34.8 | 128K |
| Qwen3.5 9B9.7B | 9.5 GB | 能跑 | 30 | 196K |
| Gemma 4 12B12B | 12.7 GB | 能跑 | 22.5 | 183K |
| Gemma 4 26B A4B25.2B（啟用 3.8B） | 26.9 GB | 需卸載到記憶體 | 23.4 | 256K |
| Qwen3.6 27B27.8B | 28.6 GB | 跑不了 | — | — |
| Qwen3.8 27B27.8B | 29 GB | 跑不了 | — | — |
| GLM 4.7 Flash30B（啟用 3B） | 31.8 GB | 需卸載到記憶體 | 21.7 | 198K |
| Gemma 4 31B30.7B | 32.6 GB | 跑不了 | — | — |
| Qwen3.6 35B A3B36B（啟用 3B） | 36.9 GB | 需卸載到記憶體 | 31.1 | 256K |
能跑權重、KV 快取和執行開銷都裝得進顯存，速度按顯存頻寬估算。
需卸載到記憶體僅 MoE 模型：專家權重放進記憶體，速度按記憶體頻寬 70 GB/s 估算。
跑不了這一檔量化下單卡放不下，借記憶體也不行。
雙卡、四卡、八卡 Tesla T10 能跑哪些大型語言模型？
2026 年起發布的 50B 以上模型，按 vLLM 張量並行、32K 上下文要幾張卡才裝得下
| 模型 | 大小 | 需要幾張 | 總價 | 總顯示記憶體 | 速度 t/s | 總功耗 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 Flash Next176B（啟用 6B） | 78.9 GB | 8 張 | 暫無 | 128 GB | 69.4 | 1,200 W |
 DeepSeek V4 Flash284B（啟用 13B） | 96.8 GB | 8 張 | 暫無 | 128 GB | 51.9 | 1,200 W |
| GLM 5.3 Flash320B（啟用 18B） | 108.7 GB | 8 張 | 暫無 | 128 GB | 39.6 | 1,200 W |
| 模型 | 大小 | 需要幾張 | 總價 | 總顯示記憶體 | 速度 t/s | 總功耗 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 Flash Next176B（啟用 6B） | 111.3 GB | 8 張 | 暫無 | 128 GB | 55.2 | 1,200 W |
這一檔量化下，8 張 Tesla T10 也裝不下任何 50B 以上的模型。
張數取 1 / 2 / 4 / 8 張，每張按 90% 顯存計；速度按單卡頻寬估算，總價只算顯示卡。不支援 NVLink，卡間走 PCIe。能否實際執行還要看 vLLM 是否支援。
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常見問題
Tesla T10 能跑多大的模型？
單張 Tesla T10 有 16GB GDDR6 顯示記憶體，在 4-bit 量化、8K 上下文下最大能裝約 23B 參數的稠密模型，8-bit 下約 13B。MoE 模型可以把專家卸載到記憶體，跑更大的模型，例如 Qwen3.6 35B A3B（36B）。
Tesla T10 能跑 70B 模型嗎？
單卡跑不了。在 4-bit 量化、8K 上下文下，70B 稠密模型約需 43GB，超過 Tesla T10 的 16GB。用 llama.cpp 按層拆到 3 張卡上（合計 48GB）就能跑。
Tesla T10 適合跑哪些大型語言模型？
2026 年發布的模型中，4-bit 下能完整放進顯示記憶體的最大稠密模型是 Gemma 4 12B，預估 39.2 tokens/s。完整列表見上方「能跑哪些模型」表格。
Tesla T10 跑大型語言模型每秒多少 token？
按顯示記憶體頻寬估算，4-bit、8K 上下文下：8B 稠密模型約 53.4 tokens/s、14B 稠密模型約 31.7 tokens/s。MoE 模型每個 token 只讀取啟用參數，會快很多。實測通常在估算值的 70%–100%。
雙卡 Tesla T10 能跑哪些大型語言模型？
按 vLLM 張量並行、4-bit、32K 上下文，兩張 Tesla T10 裝不下 2026 年發布的 50B 以上模型。4-bit、32K 上下文下最少要 8 張，能跑 Qwen3.8 Flash Next。
Tesla T10 多少錢？
截至 2026年9月29日，eBay 中位價 NT$15,747（5 筆掛單）、閒魚中位價 NT$6,318（9 筆掛單）。取自平台掛單價的中位數，每 6 小時更新。
Tesla T10 和 GeForce RTX 5060 Ti 16GB 跑大型語言模型怎麼選？
GeForce RTX 5060 Ti 16GB 有 16GB 顯示記憶體、448 GB/s 頻寬，Tesla T10 是 16GB、403 GB/s。跑 14B 稠密模型（4-bit）預估 Tesla T10 約 31.7 tokens/s，GeForce RTX 5060 Ti 16GB 約 35.1 tokens/s。