Lokale LLMs für RTX 4070 (12 GB GDDR6X): Was passt?
Die RTX 4070 hat 12 GB GDDR6X. Nach 1 GiB Reserve für Betriebssystem und Anzeige sind etwa 11 GiB für ein Modell nutzbar. Bei 8K Kontext ist das größte Modell aus unserer Liste, das passt, Mistral-Nemo-Instruct-2407 mit Q4_K_M (etwa 8,9 GiB). Qwen3.8-27B mit UD-IQ3_XXS wird knapp (etwa 11 GiB–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 (36)
| Modell | Quantisierung | Summe |
|---|---|---|
| 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-Nemo-Instruct-2407 | GGUF Q4_K_M (Unsloth) | 8,3 GiB–8,9 GiB |
| Mistral-7B-Instruct-v0.3 | GGUF Q8_0 (bartowski) | 8,3 GiB–8,9 GiB |
| GLM-4-9B-0414 | GGUF Q6_K (Unsloth) | 8,1 GiB–8,7 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 |
| granite-3.3-8b-instruct | GGUF Q6_K (IBM) | 7,6 GiB–8,2 GiB |
| Qwen3-VL-8B-Instruct | GGUF Q6_K (Unsloth) | 7,5 GiB–8,1 GiB |
| Qwen3-8B-Base | GGUF Q6_K (mradermacher) | 7,5 GiB–8,1 GiB |
| Qwen3-8B | GGUF Q6_K (Qwen) | 7,5 GiB–8,1 GiB |
| Qwen2.5-Math-7B-Instruct | GGUF Q6_K (bartowski) | 6,4 GiB–7,9 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 (8)
| Modell | Quantisierung | Summe |
|---|---|---|
| Qwen3.8-27B | GGUF UD-IQ3_XXS (Unsloth) | 11,0 GiB–13,3 GiB |
| DeepSeek-V2-Lite-Chat | GGUF Q4_K_M (mradermacher) | 10,0 GiB–12,2 GiB |
| Phi-4-reasoning | GGUF Q4_K_M (Unsloth) | 10,1 GiB–10,8 GiB |
| Qwen2.5-14B-Instruct | GGUF Q4_K_M | 10,0 GiB–10,6 GiB |
| Qwen2.5-Coder-14B-Instruct | GGUF Q4_K_M (Qwen) | 10,0 GiB–10,6 GiB |
| OpenMath-Nemotron-14B | GGUF Q4_K_M (mradermacher) | 10,0 GiB–10,6 GiB |
| phi-4 | GGUF Q4_K_M (Unsloth) | 10,0 GiB–10,6 GiB |
| Qwen3-14B | GGUF Q4_K_M | 9,8 GiB–10,4 GiB |
Passt nicht (42)
- gpt-oss-20b · MXFP4 · 13,8 GiB
- Mistral-Small-24B-Instruct-2501 · Q4_K_M · 15,5 GiB
- 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 4070 12GB desktop
- SpeicherartDiskreter VRAM
- Vermarktet12 GB GDDR6X
- Brutto12,00 GiB (12.884.901.888 bytes)
- Standardreserve1,00 GiB (1.073.741.824 bytes)
- Nettobudget11,00 GiB (11.811.160.064 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.
Verwandte Seiten
Quellen
- NVIDIA GeForce RTX 40 Series specs — Original 12 GB GDDR6X SKU, not the later GDDR6 variant
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