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。
14B · 15
| 模型 | 量化档位 | 预估显存 | 余量 | RTX 4090 上的 tok/s |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-Coder-V2-Lite Instruct16B-A2.4B | Q4_K_M | 10.08 GB | +1.9 GB | 145估算 |
| DeepSeek-V2-Lite Chat16B-A2.4B | Q4_K_M | 10.08 GB | +1.9 GB | 142估算 |
| StarCoder2 15B15B | Q4_K_M | 10.19 GB | +1.8 GB | 92估算 |
| Qwen3 14B Instruct14B | EXL2 4.65bpw | 9.66 GB | +2.3 GB | 125 |
| Qwen2.5 14B Instruct14B | EXL2 4.65bpw | 9.75 GB | +2.3 GB | — |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B14B | EXL2 4.65bpw | 9.75 GB | +2.3 GB | 128 |
| Phi-4 14B14B | Q4_K_M | 10.17 GB | +1.8 GB | 88社区 |
| Phi-3 Medium 14B Instruct14B | Q4_K_M | 9.73 GB | +2.3 GB | 102估算 |
| Mistral Nemo 12B Instruct12B | Q4_K_M | 8.42 GB | +3.6 GB | 112估算 |
| Gemma 3 12B IT12B | Q5_K_M | 9.84 GB | +2.2 GB | 92估算 |
| Stable LM 2 12B Chat12B | Q4_K_M | 8.35 GB | +3.7 GB | 108估算 |
| Llama 3.2 11B Vision Instruct11B | Q4_K_M | 7.66 GB | +4.3 GB | 88估算 |
| Solar 10.7B Instruct11B | Q4_K_M | 7.6 GB | +4.4 GB | 125估算 |
| Falcon 3 10B Instruct10B | Q4_K_M | 7.28 GB | +4.7 GB | 118估算 |
| Gemma 2 9B Instruct9B | Q4_K_M | 7.3 GB | +4.7 GB | 132估算 |
7B · 22
| 模型 | 量化档位 | 预估显存 | 余量 | RTX 4090 上的 tok/s |
|---|---|---|---|---|
| GLM-4-9B-Chat9B | Q8_0 | 10.16 GB | +1.8 GB | 105估算 |
| Qwen3-VL 8B Instruct8B | Q8_0 | 10.39 GB | +1.6 GB | 108估算 |
| Ministral 3 8B Instruct8B | Q8_0 | 10.02 GB | +2 GB | — |
| Qwen2-VL 7B Instruct7B | Q4_K_M | 5.49 GB | +6.5 GB | 72估算 |
| Granite 3.1 8B Instruct8B | Q4_K_M | 5.88 GB | +6.1 GB | 142估算 |
| Qwen3 8B Instruct8B | Q6_K | 7.64 GB | +4.4 GB | 122 |
| Llama 3.1 8B Instruct8B | Q8_0 | 9.47 GB | +2.5 GB | 118 |
| Nous Hermes 3 Llama 3.1 8B8B | EXL2 4.65bpw | 5.43 GB | +6.6 GB | 232估算 |
| Aya 23 8B8B | Q4_K_M | 5.64 GB | +6.4 GB | 145估算 |
| OpenChat 3.6 8B8B | EXL2 4.65bpw | 5.43 GB | +6.6 GB | 228估算 |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B8B | Q5_K_M | 6.51 GB | +5.5 GB | 128估算 |
| InternLM2 7B Chat7B | Q4_K_M | 5.45 GB | +6.6 GB | 148估算 |
| Qwen2.5 7B Instruct7B | Q6_K | 6.77 GB | +5.2 GB | 132 |
| Qwen2.5-Coder 7B Instruct7B | EXL2 4.65bpw | 4.87 GB | +7.1 GB | 248估算 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B7B | EXL2 4.65bpw | 4.87 GB | +7.1 GB | 210估算 |
| Gemma 4 E4B ITE4B | Q8_0 | 8.46 GB | +3.5 GB | — |
| OLMo 2 7B Instruct7B | Q8_0 | 10.3 GB | +1.7 GB | 125估算 |
| WizardLM-2 7B7B | Q4_K_M | 5.14 GB | +6.9 GB | 152估算 |
| Mistral 7B Instruct v0.37B | Q6_K | 6.75 GB | +5.3 GB | 135估算 |
| Zephyr 7B Beta7B | Q6_K | 6.75 GB | +5.3 GB | 132估算 |
| Gemma 4 E2B ITE2B | Q8_0 | 5.2 GB | +6.8 GB | — |
| Gemma 3 4B IT4B | Q8_0 | 5.05 GB | +7 GB | 145估算 |
≤3B · 10
| 模型 | 量化档位 | 预估显存 | 余量 | RTX 4090 上的 tok/s |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3 4B Instruct4B | Q6_K | 4.05 GB | +8 GB | 145 |
| Phi-4 Mini Instruct3.8B | Q8_0 | 4.81 GB | +7.2 GB | 262估算 |
| Phi-3.5 Mini Instruct3.8B | Q8_0 | 5.89 GB | +6.1 GB | 255估算 |
| Llama 3.2 3B Instruct3B | Q8_0 | 4.05 GB | +8 GB | 285估算 |
| Qwen2.5 3B Instruct3B | Q8_0 | 3.59 GB | +8.4 GB | 290估算 |
| Gemma 2 2B Instruct2B | Q8_0 | 3.34 GB | +8.7 GB | 320估算 |
| Qwen3 1.7B Instruct1.7B | Q8_0 | 2.39 GB | +9.6 GB | 240估算 |
| Qwen2.5 1.5B Instruct1.5B | Q8_0 | 1.83 GB | +10.2 GB | 410估算 |
| Llama 3.2 1B Instruct1B | Q8_0 | 1.51 GB | +10.5 GB | 450估算 |
| Qwen2.5 0.5B Instruct0.5B | Q8_0 | 0.6 GB | +11.4 GB | 540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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