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准，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，以及何时云端备用是更明智的时间利用方式。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：158.9 tok/s
• 延迟：816 ms
• 测试时间：2026-05-13T06:02:07Z
• 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。
• 任何决定是否值得在最初的24-48小时流量窗口内下载新的 Ollama 模型的人。

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；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。

已验证的基准锚点

• 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，则首先在本地运行。
2. 如果它适合但未能达到 p95 延迟，则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 OOMs，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 租用的比较。

下一步行动

• 估算适配：/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/
• 云端备用：/go/runpod 和 /go/vast

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