快速结论

快速结论

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

每日目标很简单：帮助3090用户决定今晚下载什么、跳过什么，以及何时使用云回退是更明智的时间利用。本页面不是一个通用的更新日志；它是一份根据最新验证的LocalVRAM基准测试反馈构建的实用决策说明。

今日精选

• 模型: qwen3-coder:30b
• RTX 3090 速度: 158.9 tok/s
• 延迟: 816 ms
• 测试时间: 2026-05-13T06:02:07Z
• 基线命令:

ollama run qwen3-coder:30b

谁应该尝试

• 希望为qwen3-coder:30b获得全新24GB RTX 3090基线的开发者和本地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。
• 任何决定新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。
• 工作负载需要在并发下具有可预测的p95延迟的团队；首先在本地验证，然后突发到云端。
• 8GB/12GB GPU拥有者，除非模型有更小的量化或蒸馏变体。

验证的基准锚点

• qwen3-coder:30b: 158.9 tok/s | 延迟 816 ms | 测试 2026-05-13T06:02:07Z
• gpt-oss:20b: 156.1 tok/s | 延迟 1524 ms | 测试 2026-04-29T05:39:58Z
• qwen3:8b: 134.6 tok/s | 延迟 1274 ms | 测试 2026-05-13T06:02:07Z
• qwen2.5:14b: 84.0 tok/s | 延迟 946 ms | 测试 2026-04-29T05:39:58Z
• deepseek-r1:14b: 83.0 tok/s | 延迟 1903 ms | 测试 2026-05-13T06:02:07Z

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，请首先在本地运行它。
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. 如果它 OOMs，在购买硬件之前减少上下文或量化。
4. 如果有新的Ollama版本流行，请提前发布预估页面，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 与当前编码基线对比。
• qwen3-coder:30b 与最佳14B/20B快速本地模型对比。
• qwen3-coder:30b 本地功耗成本与相同工作负载的 A100 租赁成本对比。

后续行动

• 估算适配性: /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/
• 云回退: /go/runpod 和 /go/vast

联盟披露：此帖子可能包含联盟链接。LocalVRAM可能会赚取佣金，而您无需支付额外费用。