12GB 显存

RTX 3060 12G 能跑哪些大模型?

在 12GB、4K 上下文下,索引中 87 个模型有 47 个可从容运行,各自取仍留有余量的最高质量档位。

RTX 3060 12G 的简短答案

12 GB,360 GB/s GDDR6。索引中 87 个模型里有 47 个能在 4K 上下文下从容运行,49 个至少能加载。

能装下的最大模型
DeepSeek-Coder-V2-Lite Instruct — Q4_K_M 下约 10.1 GB —— 4K 时仅剩 1.9 GB,上下文再拉长就要动用这点余量。
留有余量的选择
Qwen2-VL 7B Instruct — Q4_K_M 下约 5.5 GB —— 占用不到显存的 60%,留下 6.5 GB 给长上下文或第二个进程。
速度上限
Llama 3.1 8B Instruct 在 Q4_K_M 下每个 token 要读取 4.6 GB 权重,因此 360 GB/s 给出的硬上限约为 78 tok/s。这是两个公开数字的算术结果,不是跑分 —— 实际吞吐会低于它。 本站没有在这张卡上的实测记录,因此无法与这个上限对照。
你会先撞到的墙
瓶颈是带宽,不是容量。本页的模型都装得下,但在 360 GB/s 下,每生成一个 token 这张卡都要把整套权重读一遍 —— 同样是 12 GB 的 RTX 3080 Ti 带宽为 912 GB/s,搬运这些字节要快 2.5 倍。同一量化档位在这张卡上生成速度会成比例地更慢。
12GB 能跑的最好的本地大模型

14B · 15

RTX 3060 12G 能跑哪些大模型? — 14B
模型量化档位预估显存余量RTX 4090 上的 tok/s
DeepSeek-Coder-V2-Lite Instruct16B-A2.4BQ4_K_M10.08 GB+1.9 GB145估算
DeepSeek-V2-Lite Chat16B-A2.4BQ4_K_M10.08 GB+1.9 GB142估算
StarCoder2 15B15BQ4_K_M10.19 GB+1.8 GB92估算
Qwen3 14B Instruct14BEXL2 4.65bpw9.66 GB+2.3 GB125
Qwen2.5 14B Instruct14BEXL2 4.65bpw9.75 GB+2.3 GB—
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B14BEXL2 4.65bpw9.75 GB+2.3 GB128
Phi-4 14B14BQ4_K_M10.17 GB+1.8 GB88社区
Phi-3 Medium 14B Instruct14BQ4_K_M9.73 GB+2.3 GB102估算
Mistral Nemo 12B Instruct12BQ4_K_M8.42 GB+3.6 GB112估算
Gemma 3 12B IT12BQ5_K_M9.84 GB+2.2 GB92估算
Stable LM 2 12B Chat12BQ4_K_M8.35 GB+3.7 GB108估算
Llama 3.2 11B Vision Instruct11BQ4_K_M7.66 GB+4.3 GB88估算
Solar 10.7B Instruct11BQ4_K_M7.6 GB+4.4 GB125估算
Falcon 3 10B Instruct10BQ4_K_M7.28 GB+4.7 GB118估算
Gemma 2 9B Instruct9BQ4_K_M7.3 GB+4.7 GB132估算

7B · 22

RTX 3060 12G 能跑哪些大模型? — 7B
模型量化档位预估显存余量RTX 4090 上的 tok/s
GLM-4-9B-Chat9BQ8_010.16 GB+1.8 GB105估算
Qwen3-VL 8B Instruct8BQ8_010.39 GB+1.6 GB108估算
Ministral 3 8B Instruct8BQ8_010.02 GB+2 GB—
Qwen2-VL 7B Instruct7BQ4_K_M5.49 GB+6.5 GB72估算
Granite 3.1 8B Instruct8BQ4_K_M5.88 GB+6.1 GB142估算
Qwen3 8B Instruct8BQ6_K7.64 GB+4.4 GB122
Llama 3.1 8B Instruct8BQ8_09.47 GB+2.5 GB118
Nous Hermes 3 Llama 3.1 8B8BEXL2 4.65bpw5.43 GB+6.6 GB232估算
Aya 23 8B8BQ4_K_M5.64 GB+6.4 GB145估算
OpenChat 3.6 8B8BEXL2 4.65bpw5.43 GB+6.6 GB228估算
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B8BQ5_K_M6.51 GB+5.5 GB128估算
InternLM2 7B Chat7BQ4_K_M5.45 GB+6.6 GB148估算
Qwen2.5 7B Instruct7BQ6_K6.77 GB+5.2 GB132
Qwen2.5-Coder 7B Instruct7BEXL2 4.65bpw4.87 GB+7.1 GB248估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B7BEXL2 4.65bpw4.87 GB+7.1 GB210估算
Gemma 4 E4B ITE4BQ8_08.46 GB+3.5 GB—
OLMo 2 7B Instruct7BQ8_010.3 GB+1.7 GB125估算
WizardLM-2 7B7BQ4_K_M5.14 GB+6.9 GB152估算
Mistral 7B Instruct v0.37BQ6_K6.75 GB+5.3 GB135估算
Zephyr 7B Beta7BQ6_K6.75 GB+5.3 GB132估算
Gemma 4 E2B ITE2BQ8_05.2 GB+6.8 GB—
Gemma 3 4B IT4BQ8_05.05 GB+7 GB145估算

≤3B · 10

RTX 3060 12G 能跑哪些大模型? — ≤3B
模型量化档位预估显存余量RTX 4090 上的 tok/s
Qwen3 4B Instruct4BQ6_K4.05 GB+8 GB145
Phi-4 Mini Instruct3.8BQ8_04.81 GB+7.2 GB262估算
Phi-3.5 Mini Instruct3.8BQ8_05.89 GB+6.1 GB255估算
Llama 3.2 3B Instruct3BQ8_04.05 GB+8 GB285估算
Qwen2.5 3B Instruct3BQ8_03.59 GB+8.4 GB290估算
Gemma 2 2B Instruct2BQ8_03.34 GB+8.7 GB320估算
Qwen3 1.7B Instruct1.7BQ8_02.39 GB+9.6 GB240估算
Qwen2.5 1.5B Instruct1.5BQ8_01.83 GB+10.2 GB410估算
Llama 3.2 1B Instruct1BQ8_01.51 GB+10.5 GB450估算
Qwen2.5 0.5B Instruct0.5BQ8_00.6 GB+11.4 GB540估算

这个列表是怎么算出来的

每一行取该模型中困惑度损失最低、且预估总量(权重 + 4K 上下文下的 KV 缓存 + 激活缓冲)不超过显存 88% 的量化档位。88% 是计算器的"绿色"阈值,因此这里每一行都留有真实余量,而不是刚好装下。提高上下文长度,列表会变短;计算器可直接验证任意组合。

另有 2 个模型能加载但不留余量(占用至多为显存的 105%)—— 模型库的显卡快捷筛选把它们也计入,因此那里的数字更大。

在这张卡上的实测数据

本索引中没有在 RTX 3060 12G 上跑出的基准记录。本页所有数字都是根据模型架构与量化档位计算得出的估算,不是实测值。 上面表格里的速度一列是 RTX 4090 上的数字,仅作参考,不是这张卡的速度。

显存预算相同的显卡

能装下什么由显存决定,所以同类型的每张 12GB 显卡返回的列表都一样。这几个页面给出的不是不同答案 —— 它们的差别在吞吐,而本索引并未逐卡实测吞吐。

再往上一档

RTX 5080(16GB)比这张卡多装下 6 个索引内的模型。 RTX 5080 →

常见问题

RTX 3060 12G 上最适合本地运行的大模型是哪个?

日常使用推荐 Qwen2-VL 7B Instruct(Q4_K_M)—— 在 4K 上下文下约占这张卡 12 GB 中的 5.5 GB,还剩 6.5 GB 给更长的窗口。如果你要的是能加载的最大模型,那是 DeepSeek-Coder-V2-Lite Instruct(Q4_K_M,约 10.1 GB,余量 1.9 GB)。这里的「最适合」指的是最契合显存预算 —— 本索引不跑任务基准,无法告诉你哪个模型更聪明。

RTX 3060 12G 能跑 InternLM2 20B Chat 吗?

不能。它在本索引中最小的构建 Q4_K_M 约需 13.4 GB,而这张卡可用约 12.0 GB —— 在 4K 之外的上下文还没算上之前就已经差了 1.4 GB。这张卡能从容运行的最大模型是 DeepSeek-Coder-V2-Lite Instruct。

RTX 3060 12G 跑 8B 模型的 Q4 量化大概有多少 tok/s?

本索引没有这张卡的实测记录,因此不公布具体数字。可以从规格推出的是:生成一个 token 需要把每个权重都读一遍,Llama 3.1 8B Instruct 在 Q4_K_M 下权重为 4.6 GB,而这张卡的带宽是 360 GB/s —— 上限约 78 tok/s。批大小、上下文长度、运行时以及缓存命中情况都会把实际值压到这个数以下。

本地跑大模型,RTX 3060 12G 还是 RTX 3080 Ti?

两张卡装得下的模型相同:12 GB 与 12 GB 在 4K 下分别可从容运行 87 个中的 47 个与 47 个。差别在吞吐 —— 360 GB/s 对 912 GB/s,读取权重的速度相差 2.5 倍,而 token 生成正是受此限制。两张卡都装得下的模型,RTX 3080 Ti 生成更快。

在 12GB、4K 上下文下,索引中 87 个模型有 47 个可从容运行,各自取仍留有余量的最高质量档位。

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