排名更新于 2026年9月22日
RTX 5060（8 GB GDDR7，448 GB/s）是 Blackwell 系列的入门级产品。8 GB 只能支持 7-9B 模型的 Q4_K_M 格式，但 GDDR7 加上神经引擎可实现 Mistral 7B 模型每秒 35-45 个 token 的处理速度。
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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
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
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 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 5060 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 | LFM2.5 7B | 7B | 4.1 GB | 32 768 | LFM Open License v1.0 | 32 tok/s · Q8 |
| #6 | Granite 4.2 8B | 8B | 4.6 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 32 tok/s · Q5_K_M |
| #7 | LFM2.5 DSpark | 7B | 4.1 GB | 32 768 | LFM Open License v1.0 | 32 tok/s · Q8 |
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本地副驾驶套件 — 可直接粘贴使用的 Ollama + Cline + Aider 配置、调校好的 Modelfiles、故障排除、可终身使用的在线空间 →无垃圾邮件。1 次点击即可退订。你的数据保留在我们这里（绝不转售）。
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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（为上下文预留 1 GB）。加分项：3–9B（峰值 8 GB）及 ≤ 7B（无需交换）。448 GB/s = 尚可的入门级吞吐量。
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。
RTX 5060 对比 RTX 4060 ?
同样为 8 GB。5060 GDDR7 的带宽为 448 GB/s，4060 GDDR6 为 272 GB/s，带宽提升约 65%。Mistral 7B Q4：5060 约 40 token/s，4060 约 24 token/s。参见 RTX 4060.
8 GB 足够开始使用本地 LLM 吗？
是的——Mistral 7B Q4（~4.5 GB），Qwen 3 8B Q4（~5 GB），Llama 3.2 3B Q4（~2 GB）均表现优异。对于13B以上模型，需至少12 GB显存（RTX 5070）。详见 8 GB VRAM 排名.
RTX 5060 或 RTX 5060 Ti 16？
5060 = 入门版 8 GB（约 340 欧）。5060 Ti 16 = 中端版 16 GB（约 480 欧）。增加 150 欧可解锁 24B（Mistral Small Q4）。若预算允许，建议选择 5060 Ti 16。详见 RTX 5060 Ti 16GB.
在 5060 上该选哪种量化？
7B 模型选用 Q5_K_M（5.5 GB，质量最高）。8–9B 模型选用 Q4_K_M（5–5.5 GB）。如果非要运行 13B 模型，可选 Q4_0（约 7 GB），但质量会下降。建议坚持使用 7B Q5，以获得最佳平衡。