NVIDIA GeForce RTX 4060 — Local LLM Performance & Compatibility

Name: LLM Configurator — GPU VRAM Checker
Author: LLM Configurator

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja: 12 lipca 2026

Doskonały budżetowy GPU do AI. 8 GB VRAM wystarczy do dowolnego modelu 7–8B przy kwantyzacji Q4. Jedynie 115W TDP — idealny do serwerów AI działających całą dobę.

Technical Specifications

VRAM	8 GB
Memory Bandwidth	272 GB/s
TDP	115 W
Architecture	Ada Lovelace AD107
Release Year	2023
MSRP at Launch	$299
Inference Speed (Llama 3.1 8B Q4_K_M)	29–56 tok/s (estimated)
Inference Speed (Llama 3.3 70B Q4_K_M)	Does not fit — needs ~44 GB of 8 GB usable

Buy This HardwareNVIDIA GeForce RTX 4060 8GB — 8 GB VRAM · 115 W board power Deploy in the Cloud NowRTX 4090 on RunPod — from $0.34/hr · rate checked 2026-07

or compare on Vast.ai from $0.35/hr (typical low · varies)

As an Amazon Associate we earn from qualifying purchases. Cloud GPU links are referral links — we may earn a commission at no extra cost to you.

Ujawnienie afiliacyjne: Niektóre odnośniki na tej stronie to linki afiliacyjne — jeśli dokonasz zakupu za ich pośrednictwem, LLM Configurator może otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie. Jako uczestnik programu Amazon Associates, LLM Configurator zarabia na kwalifikujących się zakupach.

NVIDIA GeForce RTX 4060 8GB

8 GB VRAM · 115 W board power

Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Sprawdź cenę na Amazon

LLMs Compatible with 8 GB VRAM

All models below run comfortably in 8 GB VRAM with Q4_K_M quantization.

Llama 3.2 Family	Llama 3.2 11B Vision Instruct · 7 GB VRAM · Q4_K_M · llama-3-2
Llama 3.1 Family	Llama 3.1 8B Instruct · 6 GB VRAM · Q4_K_M · `ollama run llama3.1`
Qwen 2.5 Family	Qwen 2.5 7B Instruct · 5 GB VRAM · Q4_K_M · `ollama run qwen2.5:7b`
Gemma 2 Family	Gemma 2 9B IT · 6 GB VRAM · Q4_K_M · `ollama run gemma2`
Phi-4 Mini	Phi-4 Mini (3.8B) · 3 GB VRAM · Q4_K_M · `ollama run phi4-mini`
SmolLM2	SmolLM2 1.7B Instruct · 2 GB VRAM · Q4_K_M · `ollama run smollm2:1.7b`
DeepSeek R1	DeepSeek R1 Distill Llama 8B · 6 GB VRAM · Q4_K_M · `ollama run deepseek-r1:8b`

Best Use Cases

8B models
budget
low power AI
beginners

Quick Start with Ollama

Install Ollama then run the recommended model for this GPU:

ollama run llama3.1:8b

FAQ

Can the NVIDIA GeForce RTX 4060 run local LLMs?

Yes — the NVIDIA GeForce RTX 4060 has 8 GB VRAM and runs Doskonały budżetowy GPU do AI. 8 GB VRAM wystarczy do dowolnego modelu 7–8B przy kwantyzacji Q4. Jedynie 115W TDP — idea

How fast is the NVIDIA GeForce RTX 4060 for AI inference?

The NVIDIA GeForce RTX 4060 is estimated to run Llama 3.1 8B at 29–56 tok/s with Q4_K_M quantization. Llama 3.3 70B does not fit: it needs about 44 GB against 8 GB usable. These are modelled estimates, not measurements — see /en/methodology.

What LLMs can I run on 8 GB VRAM?

With 8 GB you can run: Llama 3.2 Family, Llama 3.1 Family, Qwen 2.5 Family, Gemma 2 Family, Phi-4 Mini. Use Ollama for the easiest setup: ollama run llama3.1:8b.

Can I Run It? — NVIDIA GeForce RTX 4060

Compare Similar GPUs

VRAM Tier

Best LLMs for 8 GB VRAM

Buying Guide

Best GPU Buyer Guide 2026

← All GPU Reviews | Check Your Hardware | Full Benchmarks | Can I Run It?