Qué LLM locales caben en RTX 4060 (8 GB GDDR6)
La RTX 4060 tiene 8 GB GDDR6. Tras reservar 1 GiB para el sistema y la pantalla, quedan unos 7 GiB para un modelo. Con un contexto de 8K, el modelo más grande de nuestra lista que cabe es Qwen2-7B-Instruct con Q5_K_M (unos 6,1 GiB). GLM-4-9B-0414 con Q4_K_M va justo (unos 6,2 GiB–6,7 GiB).
Son estimaciones a partir de la config del modelo y del tamaño de los archivos, no mediciones. Cómo calculamos
Qué modelos caben con 8K
Cada modelo usa el archivo de mayor precisión que cabe, con un chat a la vez.
Cabe (28)
| Modelo | Cuantización | Total |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | GGUF Q4_K_M (Unsloth) | 5,7 GiB–6,2 GiB |
| Qwen2.5-Math-7B-Instruct | GGUF Q4_K_M (bartowski) | 4,9 GiB–6,2 GiB |
| Qwen2.5-Coder-7B | GGUF Q5_K_M (mradermacher) | 5,6 GiB–6,1 GiB |
| Qwen2.5-7B-Instruct | GGUF Q5_K_M | 5,6 GiB–6,1 GiB |
| Qwen2.5-Coder-7B-Instruct | GGUF Q5_K_M (Qwen) | 5,6 GiB–6,1 GiB |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | GGUF Q5_K_M (Unsloth) | 5,6 GiB–6,1 GiB |
| OpenMath-Nemotron-7B | GGUF Q5_K_M (mradermacher) | 5,6 GiB–6,1 GiB |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct | GGUF Q5_K_M (Unsloth) | 5,6 GiB–6,1 GiB |
| Qwen2-7B-Instruct | GGUF Q5_K_M (Qwen) | 5,6 GiB–6,1 GiB |
| Phi-3.5-mini-instruct | GGUF Q4_K_M (bartowski) | 5,4 GiB–6,0 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 |
| Mistral-7B-Instruct-v0.3 | GGUF Q4_K_M (bartowski) | 5,2 GiB–5,7 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 |
Ajustado (6)
| Modelo | Cuantización | Total |
|---|---|---|
| Llama 3.2 3B Instruct | Official BF16 safetensors | 7,0 GiB–7,5 GiB |
| GLM-4-9B-0414 | GGUF Q4_K_M (Unsloth) | 6,2 GiB–6,7 GiB |
| granite-3.3-8b-instruct | GGUF Q4_K_M (IBM) | 6,0 GiB–6,5 GiB |
| Qwen3-VL-8B-Instruct | GGUF Q4_K_M (Qwen) | 5,9 GiB–6,5 GiB |
| Qwen3-8B-Base | GGUF Q4_K_M (mradermacher) | 5,9 GiB–6,5 GiB |
| Qwen3-8B | GGUF Q4_K_M | 5,9 GiB–6,5 GiB |
No caben (52)
- Mistral-Nemo-Instruct-2407 · Q4_K_M · 8,9 GiB
- Gemma 3 12B IT · Q4_0 · 9 GiB
- Qwen3-14B · Q4_K_M · 10,4 GiB
- phi-4 · Q4_K_M · 10,6 GiB
- OpenMath-Nemotron-14B · Q4_K_M · 10,6 GiB
- Qwen2.5-Coder-14B-Instruct · Q4_K_M · 10,6 GiB
- Qwen2.5-14B-Instruct · Q4_K_M · 10,6 GiB
- Phi-4-reasoning · Q4_K_M · 10,8 GiB
- DeepSeek-V2-Lite-Chat · Q4_K_M · 12,2 GiB
- Qwen3.8-27B · UD-IQ3_XXS · 13,3 GiB
- 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
Comprobaciones concretas
- ¿Puede Qwen2.5-7B-Instruct ejecutarse en RTX 4060?
- ¿Puede Phi-3.5-mini-instruct ejecutarse en RTX 4060?
- ¿Puede Qwen3-8B ejecutarse en RTX 4060?
- ¿Puede Qwen3-14B ejecutarse en RTX 4060?
- ¿Puede DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B ejecutarse en RTX 4060?
- ¿Puede Mistral-7B-Instruct-v0.3 ejecutarse en RTX 4060?
- ¿Puede Mistral-Nemo-Instruct-2407 ejecutarse en RTX 4060?
- ¿Puede GLM-4-9B-0414 ejecutarse en RTX 4060?
Memoria
- NVIDIAGeForce RTX 4060 8GB desktop
- Tipo de memoriaVRAM discreta
- Comercializado8 GB GDDR6
- Bruto8,00 GiB (8.589.934.592 bytes)
- Reserva predeterminada1,00 GiB (1.073.741.824 bytes)
- Presupuesto neto7,00 GiB (7.516.192.768 bytes)
La reserva es una suposición ajustable. En un equipo sin pantalla puedes bajarla en la calculadora.
Dos de estas tarjetas no suman una tarjeta más grande. Cada copia del modelo tiene que caber en una tarjeta, salvo que el motor lo reparta con paralelismo de tensores.
Páginas relacionadas
Fuentes
- NVIDIA GeForce RTX 40 Series specs — Memory Size 8 GB GDDR6
Calculadora
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