GeForce RTX 5090 Laptop에서 돌아가는 로컬 LLM

노트북 GPU: 데스크톱 카드와 다른 제품이고, 노트북마다 전력 제한이 다릅니다

시스템 RAM 32GB(DDR5-5600), Windows, 이 GPU로 화면 출력, 8k 컨텍스트, f16 KV 캐시를 기준으로 계산했습니다.

사양

VRAM: 24GB
메모리 대역폭: 896.0 GB/s
FP16 연산: 60.0 TFLOPS
출시 연도: 2025
다른 표기: 5090 Laptop, 5090 Mobile

판정 요약

Q4_K_M(없으면 가장 가까운 양자화), 8k 컨텍스트 기준입니다.

쾌적44개원활5개겨우 가능0개불가10개양자화를 더 낮추면 4개가 더 돌아갑니다.

판정 읽는 법

쾌적: GPU에 전부 올라가고 20 tok/s 이상
원활: GPU에 전부 올라가고 8~20 tok/s, MoE 전문가를 시스템 RAM에 두고 20 tok/s 이상, 또는 GPU에 90% 이상 올라가고 8 tok/s 이상
겨우 가능: 2~8 tok/s, CPU 전용, GPU에 90% 미만, 또는 MoE 전문가를 RAM에 두고 20 tok/s 미만
불가: 메모리에 안 들어가거나 2 tok/s 미만

한국 모델

EXAONE, HyperCLOVA X SEED, Kanana, Solar가 이 기기에서 어떻게 돌아가는지 보여 줍니다.

GeForce RTX 5090 Laptop 전체 모델 판정

dense 모델을 GPU와 CPU에 나눠 올리면 속도가 크게 떨어집니다. 전체 속도가 느린 CPU 쪽에 맞춰지기 때문입니다. 전문가만 시스템 RAM에 두는 MoE 모델은 훨씬 덜 느려집니다.

옆으로 밀면 모든 열을 볼 수 있습니다.

모델 59개(판정·속도 순)
모델	판정	속도	양자화	메모리	실행 방식	컨텍스트	참고
MiniCPM5 1B	쾌적	추정 703.7 tok/s619.2–788.1보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	1.9 / 24.0GB	풀 GPU	최대 128k	생각 모드
Llama 3.2 1B	쾌적	추정 581.6 tok/s511.8–651.4보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	2.2 / 24.0GB	풀 GPU	최대 128k	—
EXAONE 4.0 1.2B	쾌적	추정 477.6 tok/s420.3–534.9보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	2.5 / 24.0GB	풀 GPU	최대 64k	생각 모드
Ling-3.0 Tiny	쾌적	추정 369.6 tok/s258.7–480.4이론 추정 ±30%	Q4_K_M	5.9 / 24.0GB	풀 GPU	최대 128k	생각 모드
LFM2.5 2.6B	쾌적	추정 347.6 tok/s243.3–451.9이론 추정 ±30%	Q4_K_M	3.0 / 24.0GB	풀 GPU	최대 128k	생각 모드
HyperCLOVA X SEED 1.5B	쾌적	추정 345.5 tok/s304.0–387.0보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	3.0 / 24.0GB	풀 GPU	최대 16k	—
MiniCPM5 2B	쾌적	추정 328.0 tok/s288.6–367.3보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	2.9 / 24.0GB	풀 GPU	최대 128k	생각 모드
Gemma 4 E2B	쾌적	추정 261.7 tok/s183.2–340.2이론 추정 ±30%	Q4_K_M	2.7 / 24.0GB	풀 GPU	최대 128k	생각 모드
Mellum2.1 12B-A2.5B Thinking	쾌적	추정 235.4 tok/s188.3–282.5보정된 추정 ±20%	Q4_K_M	9.2 / 24.0GB	풀 GPU	최대 128k	생각 모드
Spark-X2.5 4B	쾌적	추정 216.1 tok/s190.2–242.1보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	4.1 / 24.0GB	풀 GPU	최대 256k	생각 모드
Llama 3.2 3B	쾌적	추정 211.9 tok/s186.5–237.4보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	4.1 / 24.0GB	풀 GPU	최대 128k	—
Qwen3.5 4B	쾌적	추정 202.4 tok/s178.1–226.7보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	4.2 / 24.0GB	풀 GPU	최대 256k	생각 모드
gpt-oss-20b	쾌적	추정 193.7 tok/s155.0–232.5보정된 추정 ±20%	MXFP4	12.9 / 24.0GB	풀 GPU	최대 128k	생각 모드
MiniCPM-V 4.7 35B-A3B	쾌적	추정 169.9 tok/s135.9–203.8보정된 추정 ±20%	Q4_K_M	22.2 / 24.0GB	풀 GPU	최대 64k	생각 모드
Qwen3.6 35B-A3B	쾌적	추정 160.3 tok/s128.2–192.4보정된 추정 ±20%	Q4_K_M	22.4 / 24.0GB	풀 GPU	최대 32k	생각 모드
Gemma 4 E4B	쾌적	추정 156.0 tok/s109.2–202.8이론 추정 ±30%	Q4_K_M	4.3 / 24.0GB	풀 GPU	최대 128k	생각 모드
Kanana 1.5 15.7B-A3B	쾌적	추정 151.6 tok/s121.3–181.9보정된 추정 ±20%	Q4_K_M	12.5 / 24.0GB	풀 GPU	최대 32k	—
Qwen3.5 35B-A3B	쾌적	추정 144.7 tok/s115.8–173.7보정된 추정 ±20%	Q4_K_M	22.9 / 24.0GB	풀 GPU	최대 32k	생각 모드
Qwen3 30B-A3B (2507)	쾌적	추정 137.0 tok/s109.6–164.5보정된 추정 ±20%	Q4_K_M	20.4 / 24.0GB	풀 GPU	최대 32k	—
Gemma 4 26B-A4B	쾌적	추정 130.6 tok/s104.5–156.7보정된 추정 ±20%	Q4_K_M	18.3 / 24.0GB	풀 GPU	최대 128k	생각 모드
DeepSeek R1 Distill Llama 8B	쾌적	추정 104.6 tok/s92.1–117.2보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	6.9 / 24.0GB	풀 GPU	최대 64k	생각 모드
Kanana 1.5 8B	쾌적	추정 104.6 tok/s92.1–117.2보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	6.9 / 24.0GB	풀 GPU	최대 32k	—
Llama 3.1 8B	쾌적	추정 104.6 tok/s92.1–117.2보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	6.9 / 24.0GB	풀 GPU	최대 64k	—
Nanbeige4.2 3B	쾌적	추정 102.4 tok/s71.7–133.1이론 추정 ±30%	Q4_K_M	5.0 / 24.0GB	풀 GPU	최대 64k	생각 모드
Qwen3.5 9B	쾌적	추정 102.2 tok/s89.9–114.4보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	6.6 / 24.0GB	풀 GPU	최대 256k	생각 모드
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B	쾌적	추정 100.5 tok/s88.5–112.6보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	7.1 / 24.0GB	풀 GPU	최대 64k	생각 모드
Qwen3 8B	쾌적	추정 100.5 tok/s88.5–112.6보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	7.1 / 24.0GB	풀 GPU	최대 32k	생각 모드
K2-Horizon 7B	쾌적	추정 92.3 tok/s81.2–103.3보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	7.4 / 24.0GB	풀 GPU	최대 64k	생각 모드
Gemma 4 12B	쾌적	추정 86.5 tok/s76.1–96.8보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	8.4 / 24.0GB	풀 GPU	최대 256k	생각 모드
Gemma 3 12B	쾌적	추정 80.0 tok/s70.4–89.6보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	9.0 / 24.0GB	풀 GPU	최대 128k	—
HyperCLOVA X SEED Think 14B	쾌적	추정 61.5 tok/s43.1–80.0이론 추정 ±30%	Q4_K_M	11.0 / 24.0GB	풀 GPU	최대 64k	생각 모드
Qwen3 14B	쾌적	추정 60.6 tok/s53.4–67.9보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	11.1 / 24.0GB	풀 GPU	최대 32k	생각 모드
DeepSeek R1 Distill Qwen 14B	쾌적	추정 59.2 tok/s52.1–66.3보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	11.3 / 24.0GB	풀 GPU	최대 32k	생각 모드
Phi-4	쾌적	추정 58.5 tok/s51.4–65.5보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	11.6 / 24.0GB	풀 GPU	최대 16k	—
Mistral Small 3.2 24B	쾌적	추정 40.0 tok/s35.2–44.8보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	16.5 / 24.0GB	풀 GPU	최대 32k	—
Gemma 3 27B	쾌적	추정 36.4 tok/s32.1–40.8보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	18.4 / 24.0GB	풀 GPU	최대 64k	—
Qwen3.6 27B	쾌적	추정 36.1 tok/s31.8–40.5보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	17.8 / 24.0GB	풀 GPU	최대 32k	생각 모드
Muse Glimmer 30B	쾌적	추정 36.0 tok/s31.7–40.3보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	17.8 / 24.0GB	풀 GPU	최대 128k	생각 모드
Qwen3.5 27B	쾌적	추정 35.5 tok/s31.3–39.8보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	17.8 / 24.0GB	풀 GPU	최대 32k	생각 모드
Qwen3.8 27B	쾌적	추정 34.9 tok/s30.7–39.1보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	18.2 / 24.0GB	풀 GPU	최대 32k	생각 모드
Gemma 4 31B	쾌적	추정 33.0 tok/s29.1–37.0보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	20.1 / 24.0GB	풀 GPU	최대 16k	생각 모드
Granite 4.2 30B	쾌적	추정 31.6 tok/s27.8–35.4보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	20.8 / 24.0GB	풀 GPU	최대 8k	생각 모드
EXAONE 4.0 32B	쾌적	추정 31.6 tok/s27.8–35.3보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	20.8 / 24.0GB	풀 GPU	최대 16k	생각 모드
EXAONE 4.5 33B	쾌적	추정 30.5 tok/s26.8–34.1보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	21.0 / 24.0GB	풀 GPU	최대 8k	생각 모드
Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B	원활	추정 119.4 tok/s83.6–155.3이론 추정 ±30%	Q4_K_M	22.7 / 24.0GB + RAM 4.0GB	MoE 전문가 RAM 배치	최대 256k	모델이 GPU에 다 올라가지 않습니다. 쾌적하게 돌리려면 모델 전체가 GPU 메모리에 있어야 합니다. IQ4_XS: 쾌적 생각 모드
K2-Horizon MoVA 36B-A4B	원활	추정 77.2 tok/s54.1–100.4이론 추정 ±30%	Q4_K_M	23.4 / 24.0GB + RAM 1.8GB	MoE 전문가 RAM 배치	최대 32k	모델이 GPU에 다 올라가지 않습니다. 쾌적하게 돌리려면 모델 전체가 GPU 메모리에 있어야 합니다. 생각 모드
Qwen3 32B	원활	추정 28.6 tok/s25.2–32.1보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	22.6 / 24.0GB	풀 GPU	최대 8k	IQ4_XS: 쾌적 생각 모드
DeepSeek R1 Distill Qwen 32B	원활	추정 28.5 tok/s25.1–31.9보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	22.7 / 24.0GB	풀 GPU	최대 8k	Q2_K (품질 손실 큼): 쾌적 생각 모드
Nanbeige4.3 33B	원활	추정 27.8 tok/s24.5–31.2보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	23.0 / 24.0GB	풀 GPU	최대 8k	IQ4_XS: 쾌적 생각 모드
Kolibri 1	불가IQ4_XS: 원활	추정 67.5 tok/s47.3–87.8이론 추정 ±30%	IQ4_XS	22.6 / 24.0GB + RAM 22.3GB	MoE 전문가 RAM 배치	최대 128k	모델이 GPU에 다 올라가지 않습니다. 쾌적하게 돌리려면 모델 전체가 GPU 메모리에 있어야 합니다. RAM 64GB라면: 원활 생각 모드
Qwen3.5 122B-A10B	불가UD-Q2_K_XL (품질 손실 큼): 원활	추정 40.7 tok/s28.5–52.9이론 추정 ±30%	UD-Q2_K_XL	22.5 / 24.0GB + RAM 21.8GB	MoE 전문가 RAM 배치	최대 128k	모델이 GPU에 다 올라가지 않습니다. 쾌적하게 돌리려면 모델 전체가 GPU 메모리에 있어야 합니다. RAM 64GB라면: 겨우 가능 생각 모드
Solar Open 100B	불가Q2_K (품질 손실 큼): 겨우 가능	추정 28.1 tok/s19.7–36.6이론 추정 ±30%	Q2_K	22.7 / 24.0GB + RAM 17.8GB	MoE 전문가 RAM 배치	최대 32k	전문가를 시스템 RAM에서 돌립니다. 이 방식에서 원활하게 돌아가려면 30 tok/s 이상 나와야 합니다. RAM 64GB라면: 겨우 가능 생각 모드
Llama 3.3 70B	불가IQ4_XS: 겨우 가능	추정 2.2 tok/s1.7–2.6보정된 추정 ±20%	IQ4_XS	24.0 / 24.0GB + RAM 17.8GB	부분 오프로드	최대 8k	—
DeepSeek V4 Flash 0731	불가	—	MXFP4	155.1GB 필요	—	—	약 155.1GB가 필요한데, 쓸 수 있는 VRAM은 23.4GB, 여유 RAM은 28.0GB입니다. 생각 모드
GLM-5.3 Flash	불가	—	Q4_K_M	181.4GB 필요	—	—	약 181.4GB가 필요한데, 쓸 수 있는 VRAM은 23.4GB, 여유 RAM은 28.0GB입니다. 생각 모드
gpt-oss-120b	불가	—	MXFP4	63.6GB 필요	—	—	약 63.6GB가 필요한데, 쓸 수 있는 VRAM은 23.4GB, 여유 RAM은 28.0GB입니다. RAM 64GB라면: 겨우 가능 생각 모드
Laguna S 2.1	불가	—	Q4_K_M	68.5GB 필요	—	—	약 68.5GB가 필요한데, 쓸 수 있는 VRAM은 23.4GB, 여유 RAM은 28.0GB입니다. RAM 64GB라면: 겨우 가능 생각 모드
Ling-3.0 Flash	불가	—	Q4_K_M	75.4GB 필요	—	—	약 75.4GB가 필요한데, 쓸 수 있는 VRAM은 23.4GB, 여유 RAM은 28.0GB입니다. RAM 64GB라면: 원활 생각 모드
Solar Open 2 250B	불가	—	IQ4_XS	136.5GB 필요	—	—	약 136.5GB가 필요한데, 쓸 수 있는 VRAM은 23.4GB, 여유 RAM은 28.0GB입니다. RAM 128GB라면: 겨우 가능 생각 모드

생각 모드가 있는 모델은 생각하는 데 토큰을 더 쓰기 때문에 속도 기준을 1.5배 엄격하게 잡습니다(30 / 12 / 3 tok/s). 생각 모드를 끄고 쓰면 실제로는 한 단계 위일 수 있습니다.

GeForce RTX 5090 Laptop 벤치마크 결과

이 기기로 잰 공개 벤치마크 결과는 아직 없습니다.

자주 묻는 질문

GeForce RTX 5090 Laptop에 통째로 올라가는 가장 큰 모델은 무엇인가요?

Qwen3.5 35B-A3B Q4_K_M(22.63GB 파일)입니다. 8k 컨텍스트에서 24GB에 전부 올라가고, 속도는 추정 144.7 tok/s (115.8–173.7, 보정된 추정 ±20%)입니다.

GeForce RTX 5090 Laptop에서 원활하게 돌아가는 로컬 LLM은 몇 개인가요?

Q4_K_M·8k 컨텍스트 기준으로 등록된 모델 59개를 보면 쾌적 44개, 원활 5개, 겨우 가능 0개, 불가 10개입니다.

GeForce RTX 5090 Laptop에서 Llama 3.3 70B 같은 70B 모델을 돌릴 수 있나요?

IQ4_XS, 부분 오프로드 기준 판정: 겨우 가능, 속도: 추정 2.2 tok/s (1.7–2.6, 보정된 추정 ±20%).

속도는 메모리 대역폭으로 계산한 추정치를 공개 벤치마크로 보정한 값입니다. 모든 수치에는 오차 범위와 신뢰 라벨을 함께 표시합니다. 실제 속도는 드라이버, 백엔드, 컨텍스트 길이, 발열에 따라 달라집니다.

사양