NVIDIA台式机 GPU当前在售

NVIDIA GeForce RTX 5060 运行本地大模型

作者: Jakub Rusinowski · 最后更新:

凭借 8 GB、448 GB/s 带宽,RTX 5060 可在 Q4_K_M、8K 上下文下运行目录中的 70 个模型。能放下的最大模型是 Jais 3 7B(约 7.6 GB),首选是 Qwen 3.5 9B,速度 37–78 tok/s。

Entry-level Blackwell GPU at $299. 8 GB VRAM is enough for any 7–8B model in Q4. 145W TDP makes it efficient for always-on AI use.

可在 RTX 5060 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。

模型显存速度
Qwen 3.5 9B
Qwen 3.5
6.6 GB37–78 tok/s
GLM-4 9B
GLM-4.7 / GLM-Z1
6.2 GB33–69 tok/s
GLM-4.6V-Flash 9B
GLM-4.6V
6.2 GB33–69 tok/s
EuroLLM 9B
EuroLLM
6.2 GB33–69 tok/s
MiMo-V2.6 Distill 9B
MiMo-V2.6
6.5 GB38–79 tok/s
Ternary Bonsai 2 9B
Ternary Bonsai 2
6.5 GB38–79 tok/s
InternLM 3 8B Instruct
InternLM 3
6.5 GB38–78 tok/s
LFM2.5-8B-A1B
LFM2.5
5.8 GB84–175 tok/s
Qwen 3 8B
Qwen 3
7 GB35–73 tok/s
Aya Expanse 8B
Aya Expanse
6.7 GB37–76 tok/s
Ministral 8B
Ministral
6.9 GB36–74 tok/s
Gemma 4 E4B
Gemma 4
5.6 GB36–75 tok/s
显示 70 个中的 12 个

购买显卡,或租用同等显存

直接购买显卡,或按小时租用同等显存的 GPU,先试用模型。

购买此硬件 NVIDIA GeForce RTX 5060 8GB — 8 GB VRAM · 145 W board power立即云端部署 RunPod 上的 RTX 4090 — 低至 $0.34/小时 · 价格核实于 2026-07

或在 Vast.ai 比较,低至 $0.35/小时 (typical low · varies)

作为亚马逊联盟成员,我们从符合条件的购买中获得收入。云 GPU 链接为推荐链接——我们可能获得佣金,您无需额外付费。

联盟营销声明: 本页部分链接为联盟推广链接——如果你通过它们购买,LLM Configurator 可能会获得佣金,而你无需支付任何额外费用。作为亚马逊联盟成员(Amazon Associate),LLM Configurator 会从符合条件的购买中获得收益。
NVIDIA GeForce RTX 5060 8GB
8 GB VRAM · 145 W board power
2026年价格波动较大——请以当前商品页价格为准。

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
448 GB/s
架构
Blackwell GB206
系列
RTX 50-series
整卡功耗
145 W
发布年份
2025
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)

相似 GPU

常见问题

NVIDIA GeForce RTX 5060 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 70 个模型;最大的是 Jais 3 7B,约需 7.6 GB。

NVIDIA GeForce RTX 5060 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 40–83 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。