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NVIDIA GeForce RTX 4060 运行本地大模型
作者： Jakub Rusinowski · 最后更新：
凭借 8 GB、272 GB/s 带宽，RTX 4060 可在 Q4_K_M、8K 上下文下运行目录中的 59 个模型。能放下的最大模型是 K2 Horizon 7B（约 7.4 GB），首选是 Qwen 3.5 9B，速度 28–53 tok/s。
出色的入门级AI GPU。8 GB VRAM足以在Q4量化下运行任何7–8B模型。仅115W TDP，非常适合全天候AI服务器。
可在 RTX 4060 上运行的模型
Q4_K_M，8K 上下文，可用 8 GB。按质量和速度排序。
| 模型 | 显存 · 标记 = 8 GB | 显存 | 速度 |
|---|---|---|---|
| Qwen 3.5 9B Qwen 3.5 | 6.5 GB | 28–53 tok/s | |
| GLM-4 9B GLM-4.7 / GLM-Z1 | 6.2 GB | 24–46 tok/s | |
| GLM-4.6V-Flash 9B GLM-4.6V | 6.2 GB | 24–46 tok/s | |
| EuroLLM 9B EuroLLM | 6.2 GB | 24–46 tok/s | |
| MiMo-V2.6 Distill 9B MiMo-V2.6 | 6.5 GB | 28–53 tok/s | |
| Ternary Bonsai 2 9B Ternary Bonsai 2 | 6.5 GB | 28–53 tok/s | |
| InternLM 3 8B Instruct InternLM 3 | 6.5 GB | 27–53 tok/s | |
| LFM2.5-8B-A1B LFM2.5 | 5.8 GB | 65–125 tok/s | |
| Qwen 3 8B Qwen 3 | 7 GB | 26–49 tok/s | |
| Aya Expanse 8B Aya Expanse | 6.7 GB | 27–51 tok/s | |
| Ministral 8B Ministral | 6.9 GB | 26–50 tok/s | |
| Gemma 4 E4B Gemma 4 | 5.6 GB | 26–51 tok/s |
显示 59 个中的 12 个
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与其他 GPU 的速度对比
Llama 3.1 8B，Q4_K_M。估算区间。 计算方法
规格
规格更新于 2026-07-12。
- 显存
- 8 GB
- 内存带宽
- 272 GB/s
- 架构
- Ada Lovelace AD107
- 系列
- RTX 40-series
- 整卡功耗
- 115 W
- 发布年份
- 2023
- 首发价格
- $299
- 模型可用
- 8 GB
最适合8B modelsbudgetlow power AIbeginners
推荐的第一个模型（Ollama）
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常见问题
NVIDIA GeForce RTX 4060 能运行本地大模型吗？
可以。它有 8 GB（模型可用 8 GB），在 Q4_K_M、8K 上下文下可运行目录中的 59 个模型；最大的是 K2 Horizon 7B，约需 7.4 GB。
NVIDIA GeForce RTX 4060 的 AI 推理速度有多快？
估计它在 Q4_K_M 下运行 Llama 3.1 8B 的速度为 29–56 tok/s。Llama 3.3 70B 放不下：约需 44 GB，而可用只有 8 GB。这些是基于内存带宽的模型估算，并非实测；公式见方法说明页。
8 GB 能运行哪些大模型？
能放下的最佳模型包括：Qwen 3.5 9B、GLM-4 9B、GLM-4.6V-Flash 9B、EuroLLM 9B、MiMo-V2.6 Distill 9B。最快的上手方式是 Ollama：ollama run llama3.1:8b。