在 RTX 4060 Ti (8 / 16 GB) 上运行哪个 LLM ?

#RTX 4060 Ti用于本地LLM：8GB或16GB显存

运行本地 LLM，请选择 RTX 4060 Ti 16 GB，跳过 8 GB 版本。两个版本使用相同的芯片，据 NVIDIA 公布的数据，均有 4 352 个 CUDA 核心，显存带宽也同为 288 GB/s：只有容量不同。容量决定了能加载哪些模型。8 GB 版本适合 4B 至 9B 的模型，例如 Granite 4.2 8B 或 Qwen 3.5 9B。16 GB 版本能装下 Gemma 4 12B，并为上下文留出充足空间；gpt-oss 20B 和 Mistral Small 24B 各占 14 GB，也能装入显存，但剩余空间很有限。两个版本的运行速度则没有差别：都受限于 128 位总线。因此，购买二手 16 GB 版本时，应将其价格与 RTX 3060 12 GB 或全新 RTX 5060 Ti 16 GB 的价格进行比较。

架构

Ada Lovelace，两种版本均配备 4,352 个 CUDA 核心（NVIDIA 产品页面）。

内存

8 GB 或 16 GB GDDR6，128 位总线，带宽 288 GB/s。

功耗

根据维基百科，8GB版本功耗为160W，16GB版本为165W；NVIDIA指出，该PC的最低电源需求为550W。

首发价格

16 GB 版本售价 499 美元，于 2023 年 7 月推出（来源：维基百科）。

界面

PCIe 4.0限制为8条通道，如同RTX 4060。

#8 GB 或 16 GB：各版本能加载哪些模型

解读这张表，只需记住一条规则：在 16 GB 显存中，至少留出 2 GB 余量供上下文缓存和系统使用。运行 Gemma 4 12B 时余量充足，运行 gpt-oss 20B 和 Mistral Small 24B 时余量紧张，而大小为 17 GB 的模型则装不下。Ollama 默认使用 4,096 个 token 的上下文；超过这一长度后，K/V 缓存会消耗这部分余量，因此对缓存进行量化很有帮助。

#在 16 GB 版本中应选择哪个模型

Gemma 4 12B

用途广泛的选择：模型权重大小为 7.7 至 8.0 GB，Ollama 模型库标称的上下文长度为 256 000 个 token。您可以将上下文扩展到 16 000 个 token 或更多，而不会超出显存容量。

gpt-oss 20B

推理模型，14 GB。在上下文长度适中的情况下，可放入显存运行。安装方法请参阅专门指南。

Mistral Small 24B

240亿参数密集模型需14 GB显存：其每 token 读取的权重更多，因此在 288 GB/s 显存带宽的显卡上是三者中最慢的。

Qwen 3.5 9B

6.6 GB，当您需要长上下文或同时加载多个模型时，可作为备选模型。

• 使用 Ollama 在本地运行 gpt-oss
• 拥有 16 GB VRAM 时选哪个 LLM

#安装并确认所有内容均在 VRAM 中

ollama run gemma4:12b
ollama run gpt-oss:20b
ollama run mistral-small
ollama ps

每次加载后，ollama ps 都应显示 100 % GPU。如果显示 CPU 和 GPU 分担运行，就说明模型有一部分已转移到系统内存中；由于这张显卡的 PCIe 连接仅有 8 条通道，这会显著降低生成速度。在 8 GB 版本上尝试运行 gemma4:12b 或 gpt-oss:20b，就会出现这种情况。

#可预期的速率：性能上限与第三方测试结果

本文没有将任何生成速率称为本站实测值。理论生成上限为带宽除以模型权重大小。第三方公开测试（LLaMA 3 8B 模型，Q4_K_M 格式，llama.cpp，2024年5月）显示，在 RTX 4080 上达到理论上限的 68%，在 RTX 4070 Ti 上达到 75%，约为 70%。在 288 GB/s 的带宽下，可得出以下短上下文的估算值。

这些数值与容量的变化逻辑相反：模型越大，总线的影响就越大。像 gpt-oss 20B 这样的多专家模型在生成每个 token 时只读取当前激活的专家，因此实际吞吐量高于同等规模的稠密模型；这里未引用任何可靠的实测数值。对于聊天，14 tokens/s 仍能让人正常阅读；对于需要长篇输出的代码生成，这个速度就不太够了。

#在16GB显存上管理上下文

gpt-oss 20B 或 Mistral Small 24B 剩下的 2 GB 显存余量会随着上下文增长而迅速减少。Ollama 可以将 K/V 缓存量化为 q8_0，其内存占用约为默认 f16 格式的一半；前提是启用了 Flash Attention。在 16 GB 显存的显卡上，这项设置能让一个在短上下文下占用 14 GB 的模型，在 8,000 个 token 或更长的上下文下也能使用。该设置需在服务器启动时配置。

export OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1
export OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q8_0
ollama serve

• 量化 KV 缓存以节省 VRAM

#4060 Ti 16 GB、3060 12 GB 或 5060 Ti 16 GB

选择取决于两个方面。如果目标模型大小为 14 GB，就只有 16 GB 显存的显卡合适；5060 Ti 16 GB 的显存读取速度比 4060 Ti 快 55%，而且购买全新卡可享受保修。如果目标模型能放进 12 GB 显存，二手 RTX 3060 12 GB 通常速度更快、价格也更低。只有当二手 4060 Ti 16 GB 的价格明显低于全新 5060 Ti 时，它才是合适的选择：请在价格追踪页面核实。

• RTX 5060 Ti 上应选择哪个 LLM
• RTX 3060 12 GB 适合哪个 LLM
• 本地 AI 显卡价格

#16 GB 显存也无法加载的内容

十六吉字节划出明确界限。14GB的模型可以运行，16GB及以上的模型即使量化为Q4也无法运行，因为仍需存储上下文。表格列出了Ollama发布的、刚好超过该阈值的模型尺寸。

超出显存容量的模型仍会继续响应，但部分权重会通过 PCIe 4.0 链路从系统内存读取，而这张显卡的链路仅有 8 条通道。生成速度会明显慢于能完全装入显存的模型。如果您的目标是运行这类模型，或者打算在模型规模不断增大的情况下继续使用这张显卡数年，正确的选择是在购买时就选 24 GB 显存，而不是设法优化一张 16 GB 显存的显卡。

较窄的总线并不是唯一的考量因素。提示词处理，也就是在首次回答前读取您的问题或文档，主要依赖计算能力，而不是内存。在这方面，4060 Ti 的 4,352 个 CUDA 核心带来了优势，而 RTX 4060 有 3,072 个。因此，长文档的读取相对较快（此处未测量差距），但随后的生成速度仍受 288 GB/s 带宽的限制。这一区别解释了为什么一张显卡生成第一个词时看起来反应迅速，随后持续输出时却显得缓慢。

#购买或等待：需思考的三个问题

实际用得上的模型，最大有多大？

如果需要的是采用 Q4 量化的 14B 至 24B 模型，16 GB 显存版本的容量就合适。如果 8B 至 9B 模型已经够用，8 GB 显存的显卡就足够了，16 GB 版本只会增加成本。

速度重要吗？

对于个人聊天用途，每秒 15 到 30 个 token 已经足够。对于连续生成长篇输出的 AI 智能体，288 GB/s 的带宽会成为瓶颈，此时 16 GB 版 RTX 5060 Ti 就成为更合适的选择。

全新还是二手？

买二手显卡不用支付新卡的价格，但已没有保修；2023 年的显卡可能曾用于挖矿或高强度游戏。购买前请检查温度和风扇噪音。

#2026 结论

符合以下条件时，选择 16 GB 版

二手价格较低，而且您打算使用 12B 至 24B 模型。您能接受受总线限制的吞吐量。

用于 LLM 时，避免选择 8 GB 显存版

它能加载的模型并不比 RTX 4060 或 RTX 5060 更多，因为这两款显卡与它的显存容量相同。

推荐使用 5060 Ti 16 GB

如果您购买全新显卡，可为了保修和更高的带宽而选择它。

• 来源：NVIDIA 官方规格（RTX 4060 Ti）
• 来源：Ollama 模型库中 Gemma 4 的模型大小
• 来源：Ollama 官方 FAQ（Flash Attention，K/V 缓存）

#常见问题