排名更新于 09/10/2026
RTX 4060 Ti 8 GB（GDDR6，288 GB/s）是 Ada Lovelace 系列的入门至中端显卡。8 GB 显存可用于运行 Q4_K_M 量化的 7–9B 模型。带宽较低，但现代神经引擎可部分弥补这一不足。
RTX 4060 Ti 8GB ：可选购的本地 AI 替代方案 — RTX 5060 Ti 16 GB :
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OLMo 3 7B 的「thinking」SFT 微调：逐步推理，16k 上下文，Q4 约需 4.2 GB 显存。100% 开放，Apache 2.0 许可证。
# HuggingFace : zimplex/olmo3-7b-think-sft-eosfix-16k-3ep-euc
GLM 5.3（智谱）：7B 稠密模型，专攻代码与推理，128k 上下文，Q4 量化约需 4.1 GB 显存。轻量级，可在配备 6–8 GB 显存的 GPU 上运行，采用 MIT 许可证。
ollama pull glm-5.3
Dense 8B Apache 2.0，支持 12 种语言（含法语），131k 上下文，GQA 32Q/8KV。MMLU 73.84，HumanEval 85.37。发布于 2026 年 4 月 29 日。
# HuggingFace : ibm-granite/granite-4.1-8b
7B 稠密模型，100% 开放（权重 + 数据 + 代码）。为研究提供完全透明的信息。
ollama run olmo-3:7b
Granite 4.2 8B（IBM）：Apache 2.0 稠密模型，128k 上下文，Q4 量化约需 4.6 GB 显存。面向企业级多语言聊天、代码和推理。
ollama pull granite4.2
LFM2.5 7B（Liquid AI）：稠密 Liquid Foundation Model，32k 上下文，Q4 量化下需 4.1 GB 显存。针对 CPU 和边缘设备优化。2026年5月发布。
ollama pull lfm2.5
LFM2.5 DSpark（Liquid AI）：7B 参数的稠密 Liquid Foundation Model，32k 上下文，Q4 量化下约需 4.1 GB 显存。针对边缘设备和 CPU 优化的通用聊天模型。
# HuggingFace : LiquidAI/LFM2.5-DSpark
| 名次 | 模型 | Params | Q4 VRAM | 上下文 | 许可证 | 在 RTX 4060 Ti 8GB 上 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | OLMo 3 7B Think (SFT) | 7B | 4.2 GB | 16 000 | Apache 2.0 | 32 tok/s · Q8 |
| #2 | GLM 5.3 7B | 7B | 4.1 GB | 128 000 | MIT | 32 tok/s · Q8 |
| #3 | Granite 4.1 8B Instruct | 8B | 5 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 12 tok/s · Q5_K_M |
| #4 | OLMo 3 7B | 7B | 5 GB | 8 192 | Apache 2.0 | 12 tok/s · Q5_K_M |
| #5 | Granite 4.2 8B | 8B | 4.6 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 32 tok/s · Q5_K_M |
| #6 | LFM2.5 7B | 7B | 4.1 GB | 32 768 | LFM Open License v1.0 | 32 tok/s · Q8 |
| #7 | LFM2.5 DSpark | 7B | 4.1 GB | 32 768 | LFM Open License v1.0 | 32 tok/s · Q8 |
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| 你的 VRAM | 典型 GPU / Mac | 推荐的代码模型 | Ollama 命令 |
|---|---|---|---|
| 8 GB | RTX 4060 / 3060 · M1-M2 16 GB | Qwen 3.5 9B (Q4, 6.6 GB — 256k ctx) | ollama run qwen3.5:9b |
| 12 GB | RTX 3060 12 GB / 4070 / 5070 | Qwen 3.5 9B (Q8, 11 GB) 或 Gemma 4 12B (7.6 GB) | ollama run qwen3.5:9b-q8_0 |
| 16 GB | RTX 5070 Ti / 4080 / 5080 · RX 9070 XT · M4 24 GB | Devstral 24B (Q4, 14 GB) — 专长是编程智能体任务 | ollama run devstral:24b |
| 24 GB | RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 GB | Qwen 3.8 27B (Q4, 18 GB) — “接近 Copilot” | ollama run qwen3.8:27b |
| 32 GB | RTX 5090 | Qwen 3.6 35B-A3B (Q4, 23 GB) — 快速 MoE | ollama run qwen3.6:35b |
| 48 GB+ | Mac M4 Max 64 GB · M2 Ultra 128 GB | Qwen3-Coder 30B-A3B (Q8, 32 GB — 256k ctx) | ollama run qwen3-coder:30b-a3b-q8_0 |
-base : ollama run qwen2.5-coder:7b-base — 在这一特定用途上，它仍是标杆。⚠️ Qwen 3.8： 其推理强度默认设得很高，处理简单请求时会“过度思考”——请将其调低至 low (或在首次启动时关闭它)。⚠️ 许可证陷阱： Codestral 22B = Mistral Non-Production License（非生产用途许可证） → 禁止用于工作中的编程。Qwen 3.5/3.8、Gemma 4 和 Devstral 采用 Apache 2.0 许可证。💡 因内存不足而崩溃？请预留约 1.5 GB 的显存用于上下文，或将量化精度降低一档。🔌 要将其接入 VS Code： Cline （可处理多个文件的智能体）， Aider (CLI) 或 Tabby/Twinny (FIM 自动补全) — 它们都连接到本地 Ollama。该套件 本地助手 — 可直接粘贴的配置 + 经过测试的设置 — 现已可用： /copilote-local.
筛选条件：Q4_K_M ≤ 7 GB。加分项：3–9B（峰值 8 GB）以及 ≤ 7B。288 GB/s 对 7B 模型来说表现不错。
考虑的标准：
评分完全透明：请参阅 我们的方法论 ，了解 VRAM/每秒令牌数的计算详情。
4060 Ti 8 GB 对比 5060 8 GB？
同样是 8 GB。5060 使用 GDDR7，带宽为 448 GB/s；4060 Ti 使用 GDDR6，带宽为 288 GB/s。5060 的速度约快 55%，但两者新卡售价相近。参见 RTX 5060.
4060 Ti 8GB还是16GB？
对于 LLM，16 GB 至关重要——可运行 24B 模型（Mistral Small Q4）。8 GB 的上限是 7B–9B 模型。如果主要用途是运行 LLM，多花 150 欧元是值得的。参见 4060 Ti 16 GB.
4060 Ti 8 能运行哪些模型？
Mistral 7B Q4（~4.5 GB，20 tok/s），Qwen 3 8B Q4（~5 GB，18 tok/s），Phi-4 Mini 3.8B Q4（~2.3 GB，50+ tok/s）。详见 8 GB VRAM.
4060 Ti 8 应选择哪种量化？
7B 模型使用 Q5_K_M（最高质量，约 5.5 GB）。8–9B 模型使用 Q4_K_M。即使是为了装下 13B 模型，也应避免使用 Q3——质量下降得不偿失。