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拥有者决定今晚下载什么、跳过什么，以及何时云端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；它是一个基于最新验证的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: 157.8 tok/s
• 延迟: 845 ms
• 测试时间: 2026-05-20T06:24:07Z
• 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。
• 任何在最初24-48小时流量窗口内决定是否值得下载新的 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。
• 工作负载要求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 拥有者，除非该模型有更小的量化或蒸馏变体。

已验证的基准锚点

• qwen3-coder:30b: 157.8 tok/s | 延迟 845 ms | 测试 2026-05-20T06:24:07Z
• gpt-oss:20b: 156.1 tok/s | 延迟 1524 ms | 测试 2026-04-29T05:39:58Z
• qwen3:8b: 133.3 tok/s | 延迟 1306 ms | 测试 2026-05-20T06:24:07Z
• qwen2.5-coder:32b: 98.5 tok/s | 延迟 1532 ms | 测试 2026-05-20T06:24:07Z
• ministral-3:14b: 85.9 tok/s | 延迟 1892 ms | 测试 2026-05-20T06:24:07Z

3090 决策指南

1. 如果模型在 VRAM 中有余量且响应时间可接受，请首先在本地运行。
2. 如果它能适应但未能达到 p95 延迟要求，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，请提前发布预估页面，并在24-48小时内用已验证的3090数据更新。

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

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

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