Lokale LLMs für RTX 4060 Ti (16 GB GDDR6): Was passt?
Die RTX 4060 Ti hat 16 GB GDDR6. Nach 1 GiB Reserve für Betriebssystem und Anzeige sind etwa 15 GiB für ein Modell nutzbar. Bei 8K Kontext ist das größte Modell aus unserer Liste, das passt, Qwen3.8-27B mit UD-IQ3_XXS (etwa 13,3 GiB).
Das sind Schätzungen aus der config des Modells und den Dateigrößen, keine Messungen. So rechnen wir
Welche Modelle bei 8K passen
Jedes Modell nutzt die genaueste Datei, die passt, ein Chat gleichzeitig.
Passt (44)
| Modell | Quantisierung | Summe |
|---|---|---|
| Qwen3-14B | GGUF Q6_K (Qwen) | 12,7 GiB–13,4 GiB |
| Qwen3.8-27B | GGUF UD-IQ3_XXS (Unsloth) | 11,0 GiB–13,3 GiB |
| Phi-4-reasoning | GGUF Q5_K_M (Unsloth) | 11,6 GiB–12,2 GiB |
| DeepSeek-V2-Lite-Chat | GGUF Q4_K_M (mradermacher) | 10,0 GiB–12,2 GiB |
| Qwen2.5-14B-Instruct | GGUF Q5_K_M (Qwen) | 11,4 GiB–12,1 GiB |
| Qwen2.5-Coder-14B-Instruct | GGUF Q5_K_M (Qwen) | 11,4 GiB–12,1 GiB |
| OpenMath-Nemotron-14B | GGUF Q5_K_M (mradermacher) | 11,4 GiB–12,1 GiB |
| phi-4 | GGUF Q5_K_M (Unsloth) | 11,4 GiB–12,1 GiB |
| Mistral-Nemo-Instruct-2407 | GGUF Q6_K (Unsloth) | 10,7 GiB–11,4 GiB |
| GLM-4-9B-0414 | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 9,8 GiB–10,3 GiB |
| granite-3.3-8b-instruct | GGUF Q8_0 (IBM) | 9,5 GiB–10,1 GiB |
| Qwen3-VL-8B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 9,4 GiB–10,0 GiB |
| Qwen3-8B-Base | GGUF Q8_0 (mradermacher) | 9,4 GiB–10,0 GiB |
| Qwen3-8B | GGUF Q8_0 | 9,4 GiB–10,0 GiB |
| Qwen2.5-Math-7B-Instruct | GGUF Q8_0 (bartowski) | 8,1 GiB–10,0 GiB |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 9,1 GiB–9,7 GiB |
| Gemma 3 12B IT | GGUF Q4_0 (Google QAT) | 8,5 GiB–9,0 GiB |
| Mistral-7B-Instruct-v0.3 | GGUF Q8_0 (bartowski) | 8,3 GiB–8,9 GiB |
| Qwen2.5-Coder-7B | GGUF Q8_0 (mradermacher) | 8,1 GiB–8,7 GiB |
| Qwen2.5-Coder-7B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 8,1 GiB–8,7 GiB |
| Qwen2.5-7B-Instruct | GGUF Q8_0 | 8,1 GiB–8,7 GiB |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 8,1 GiB–8,7 GiB |
| OpenMath-Nemotron-7B | GGUF Q8_0 (mradermacher) | 8,1 GiB–8,7 GiB |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 8,1 GiB–8,7 GiB |
| Qwen2-7B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 8,1 GiB–8,7 GiB |
| Phi-3.5-mini-instruct | GGUF Q8_0 (bartowski) | 6,9 GiB–7,6 GiB |
| Llama 3.2 3B Instruct | Official BF16 safetensors | 7,0 GiB–7,5 GiB |
| Qwen3-VL-4B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 5,2 GiB–5,8 GiB |
| Qwen3-4B-Instruct-2507 | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 5,2 GiB–5,8 GiB |
| Qwen3-4B | GGUF Q8_0 | 5,2 GiB–5,8 GiB |
| Phi-4-mini-instruct | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 4,9 GiB–5,5 GiB |
| Qwen2.5-Coder-3B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 3,8 GiB–4,2 GiB |
| Qwen2.5-3B-Instruct | GGUF Q8_0 | 3,8 GiB–4,2 GiB |
| Qwen2.5-VL-3B-Instruct | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 3,5 GiB–3,9 GiB |
| SmolLM2-1.7B-Instruct | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 3,3 GiB–3,8 GiB |
| Gemma 3 4B IT | GGUF Q4_0 (Google QAT) | 3,3 GiB–3,8 GiB |
| Qwen3-1.7B-Base | GGUF Q8_0 (mradermacher) | 2,7 GiB–3,2 GiB |
| Qwen3-1.7B | GGUF Q8_0 | 2,7 GiB–3,2 GiB |
| Llama 3.2 1B Instruct | Official BF16 safetensors | 2,7 GiB–3,1 GiB |
| Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 2,1 GiB–2,5 GiB |
| Qwen2.5-1.5B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 2,1 GiB–2,5 GiB |
| Qwen3-0.6B | GGUF Q8_0 (Qwen) | 1,6 GiB–2,0 GiB |
| Gemma 3 1B IT | GGUF Q4_0 (Google QAT) | 1,1 GiB–1,5 GiB |
| Qwen2.5-0.5B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 0,8 GiB–1,2 GiB |
Knapp (2)
| Modell | Quantisierung | Summe |
|---|---|---|
| Mistral-Small-24B-Instruct-2501 | GGUF Q4_K_M (Unsloth) | 14,7 GiB–15,5 GiB |
| gpt-oss-20b | MXFP4 safetensors | 13,1 GiB–13,8 GiB |
Passt nicht (40)
- Llama 3.1 8B Instruct · BF16 · 16,8 GiB
- Gemma 3 27B IT · Q4_0 · 18 GiB
- Qwen3-30B-A3B · Q4_K_M · 18,9 GiB
- Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 · Q4_K_M · 18,9 GiB
- Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct · Q4_K_M · 18,9 GiB
- Qwen3-32B · Q4_K_M · 21,4 GiB
- OpenMath-Nemotron-32B · Q4_K_M · 21,5 GiB
- Qwen2.5-VL-32B-Instruct · Q4_K_M · 21,5 GiB
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B · Q4_K_M · 21,5 GiB
- QwQ-32B · Q4_K_M · 21,5 GiB
- Qwen2.5-Coder-32B-Instruct · Q4_K_M · 21,5 GiB
- Qwen2.5-32B-Instruct · Q4_K_M · 21,5 GiB
- Drama 3 · Unofficial int4 W4A16 · 27 GiB
- Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 · Q4_K_M · 28,6 GiB
- Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF · Q4_K_M · 43,6 GiB
- Qwen2.5-72B-Instruct · Q4_K_M · 45 GiB
- Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct · Q4_K_M · 47,3 GiB
- gpt-oss-120b · MXFP4 · 62,8 GiB
- GLM-4.5-Air · Q4_K_M · 71,4 GiB
- Qwen3.8-Flash-Next · Q4_K_M · 131,5 GiB
- MiniMax-M2 · Q4_K_M · 134 GiB
- Qwen3-235B-A22B · Q4_K_M · 137,1 GiB
- Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 · Q4_K_M · 137,1 GiB
- Llama 3.3 70B Instruct · BF16 · 137,2 GiB
- DeepSeek-V4-Flash-0731 · FP8 · 183,7 GiB
- GLM-4.6 · Q4_K_M · 208,4 GiB
- GLM-4.5 · Q4_K_M · 209,2 GiB
- MiniMax-M3 · Q4_K_M · 249,7 GiB
- GLM-5.3-Flash · Q8_0 · 373,6 GiB
- DeepSeek-V3 · Q4_K_M · 443,1 GiB
- DeepSeek-R1 · Q4_K_M · 443,1 GiB
- DeepSeek-V3-0324 · Q4_K_M · 443,1 GiB
- DeepSeek-R1-0528 · Q4_K_M · 443,7 GiB
- DeepSeek-V3.1 · Q4_K_M · 444,2 GiB
- Muse Spark Open · NVFP4 · 508,9 GiB
- DeepSeek-V4.1-Flash · FP8 · 558,8 GiB
- Ling-3.1-flash · FP8 · 628,3 GiB
- Kimi-K2-Instruct · Q4_K_M · 679,5 GiB
- Kimi-K2-Thinking · Q4_K_M · 680 GiB
- GLM-5.3 · Q8_0 · 877 GiB
Einzelne Kombinationen
Speicher
- NVIDIAGeForce RTX 4060 Ti 16GB desktop
- SpeicherartDiskreter VRAM
- Vermarktet16 GB GDDR6
- Brutto16,00 GiB (17.179.869.184 bytes)
- Standardreserve1,00 GiB (1.073.741.824 bytes)
- Nettobudget15,00 GiB (16.106.127.360 bytes)
Die Reserve ist eine einstellbare Annahme. Auf einem Rechner ohne Bildschirm kannst du sie im Rechner senken.
Zwei dieser Karten ergeben keine größere Karte. Jede Kopie eines Modells muss auf eine Karte passen, außer die Engine teilt es per Tensor-Parallelismus auf.
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Quellen
- NVIDIA GeForce RTX 40 Series specs — RTX 4060 Ti Memory Size 16 GB / 8 GB — this record is the 16 GB SKU only
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