Quais LLMs locais cabem em RTX 4060 (8 GB GDDR6)
A RTX 4060 tem 8 GB GDDR6. Depois de reservar 1 GiB para o sistema e a tela, sobram cerca de 7 GiB para um modelo. Com contexto de 8K, o maior modelo da nossa lista que cabe é o Qwen2-7B-Instruct com Q5_K_M (cerca de 6,1 GiB). GLM-4-9B-0414 com Q4_K_M fica no limite (cerca de 6,2 GiB–6,7 GiB).
São estimativas a partir da config do modelo e do tamanho dos arquivos, não medições. Como calculamos
Quais modelos cabem com 8K
Cada modelo usa o arquivo de maior precisão que cabe, com um chat por vez.
Cabe (28)
| Modelo | Quantização | 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 |
Apertado (6)
| Modelo | Quantização | 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 |
Não cabem (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
Verificações específicas
Memória
- NVIDIAGeForce RTX 4060 8GB desktop
- Tipo de memóriaVRAM discreta
- Anunciado8 GB GDDR6
- Bruto8,00 GiB (8.589.934.592 bytes)
- Reserva padrão1,00 GiB (1.073.741.824 bytes)
- Orçamento líquido7,00 GiB (7.516.192.768 bytes)
A reserva é uma suposição ajustável. Numa máquina sem tela você pode reduzi-la na calculadora.
Duas destas placas não viram uma placa maior. Cada cópia do modelo precisa caber numa placa, a menos que a engine divida o modelo com paralelismo de tensores.
Páginas relacionadas
Fontes
- NVIDIA GeForce RTX 40 Series specs — Memory Size 8 GB GDDR6
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