快速结论

快速结论

如果你想在24GB RTX 3090上获得一个快速的本地基准，请首先下载 qwen3-coder:30b。

日常目标很简单：帮助3090用户决定今晚下载什么、跳过什么，以及何时云端回退是更好的时间利用方式。本页面不是一个通用的更新日志；它是一份基于最新验证的 LocalVRAM 基准测试数据流构建的实用决策说明。

今日精选

• 模型: qwen3-coder:30b
• RTX 3090 速度: 160.0 tok/s
• 延迟: 835 ms
• 测试时间: 2026-04-29T05:39:58Z
• 基准命令:

ollama run qwen3-coder:30b

谁应该尝试

• 希望为 qwen3-coder:30b 获得全新 24GB RTX 3090 基准的开发者和本地 AI 用户。
• 在花费云积分之前，将本地速度与 RunPod/Vast 进行比较的读者。
• 任何正在决定一个新的 Ollama 模型是否值得在最初 24-48 小时流量窗口内下载的人。

谁应该跳过

• 在持续运行得到验证之前，需要长上下文生产稳定性的用户。
• 工作负载要求并发下可预测的 p95 延迟的团队；首先在本地验证，然后突发到云端。
• 8GB/12GB GPU 用户，除非模型有更小的量化或精简版本。

验证过的基准锚点

• qwen3-coder:30b: 160.0 tok/s | 延迟 835 ms | 测试 2026-04-29T05:39:58Z
• gpt-oss:20b: 156.1 tok/s | 延迟 1524 ms | 测试 2026-04-29T05:39:58Z
• qwen3:8b: 129.4 tok/s | 延迟 1316 ms | 测试 2026-05-06T05:42:26Z
• ministral-3:14b: 89.0 tok/s | 延迟 1810 ms | 测试 2026-05-06T05:42:26Z
• qwen2.5:14b: 84.0 tok/s | 延迟 946 ms | 测试 2026-04-29T05:39:58Z

3090 决策指南

1. 如果模型适合 VRAM 且有余量，并且响应时间可接受，请首先在本地运行。
2. 如果它适合但未达到 p95 延迟，请保留本地机器进行验证，并在高峰期突发到云端。
3. 如果出现 OOM（内存不足），请在购买硬件之前减少上下文或量化。
4. 如果新的 Ollama 版本正在流行，请尽早发布预估页面，并在 24-48 小时内用验证过的 3090 数据更新它。

接下来要运行的比较提示

• qwen3-coder:30b 与当前编码基准的比较。
• qwen3-coder:30b 与最佳 14B/20B 快速本地模型的比较。
• qwen3-coder:30b 本地功耗成本与相同工作负载下 A100 租用成本的比较。

后续行动

• 估算适配度: /en/tools/vram-calculator/
• 模型页面: /en/models/qwen3-coder-30b-q4/
• 基准测试更新日志: /en/benchmarks/changelog/
• 硬件路径: /en/affiliate/hardware-upgrade/
• 云端回退: /go/runpod and /go/vast

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