8GB 显存能跑什么大模型?(2026年10月)

GeForce RTX 3060 8GB (desktop) 是这个 8GB 独立显存档里净预算最小的目录显卡,扣掉已记录预留后为 7.00 GiB。有 32 个目录模型能用带文件体积的量化装下。月份来自数据集 2026-10-02.1(2026年10月),不是构建时刻。

目录数据集 2026-10-02.1(2026年10月)。

这一档里的目录显卡

显卡标称容量净预算
GeForce RTX 3060 8GB (desktop)
净预算最小
8 GB GDDR67.00 GiB
GeForce RTX 3070 8GB (desktop)8 GB GDDR67.00 GiB
GeForce RTX 4060 8GB (desktop)8 GB GDDR67.00 GiB
GeForce RTX 5060 Ti 8GB (desktop)8 GB GDDR77.00 GiB

能装下的目录模型

每一行都是代表显卡上、带文件体积的一个量化,缺了的量化不会被替换。上下文最多搜到已记录的上限。没有这个上限时,只给出 8192 的判定。

目录里没有带宽时,解码上限记为没有数据。这不是显存够不够的判定。

模型量化文件能装下的最长上下文含紧张档的最长上下文8192 的判定解码上限链接
Qwen2.5-0.5B-InstructGGUF Q4_K_M (Qwen)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
32,76832,768
8192
余量充足
0.68 GiB–1.07 GiB
没有数据
Qwen3-0.6BGGUF Q4_K_M (Unsloth)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
40,96040,960
8192
余量充足
1.37 GiB–1.81 GiB
没有数据
Gemma 3 1B ITGGUF Q4_0 (Google QAT)
gguf-q4_0 · llama.cpp
32,76832,768
8192
余量充足
1.10 GiB–1.50 GiB
没有数据
Llama 3.2 1B InstructOfficial BF16 safetensors
bf16 · vllm
47,659131,072
8192
放得下
3.18 GiB–5.06 GiB
没有数据
Qwen2.5-1.5B-InstructGGUF Q4_K_M (Qwen)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
32,76832,768
8192
余量充足
1.38 GiB–1.80 GiB
没有数据
Qwen2.5-Coder-1.5B-InstructGGUF Q4_K_M (Qwen)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
32,76832,768
8192
余量充足
1.38 GiB–1.80 GiB
没有数据
SmolLM2-1.7B-InstructGGUF Q4_K_M (Hugging Face)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
8,1928,192
8192
余量充足
2.61 GiB–3.11 GiB
没有数据
Qwen3-1.7B-BaseGGUF Q4_K_M (mradermacher)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
32,76832,768
8192
余量充足
2.03 GiB–2.49 GiB
没有数据
Qwen3-1.7BGGUF Q4_K_M (Unsloth)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
40,96040,960
8192
余量充足
2.03 GiB–2.49 GiB
没有数据
Qwen2.5-3B-InstructGGUF Q4_K_M
gguf-q4_k_m · llama.cpp
32,76832,768
8192
余量充足
2.37 GiB–2.80 GiB
没有数据
Qwen2.5-Coder-3B-InstructGGUF Q4_K_M (Qwen)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
32,76832,768
8192
余量充足
2.37 GiB–2.80 GiB
没有数据
Qwen2.5-VL-3B-InstructGGUF Q4_K_M (Unsloth)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
107,979128,000
8192
余量充足
2.20 GiB–2.63 GiB
没有数据
Phi-3.5-mini-instructGGUF Q4_K_M (bartowski)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
8,99912,687
8192
放得下
5.35 GiB–5.98 GiB
没有数据
Phi-4-mini-instructGGUF Q4_K_M (Unsloth)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
26,28237,308
8192
余量充足
3.45 GiB–3.94 GiB
没有数据
Qwen3-4BGGUF Q4_K_M
gguf-q4_k_m · llama.cpp
23,32633,126
8192
余量充足
3.58 GiB–4.08 GiB
没有数据
Qwen3-4B-Instruct-2507GGUF Q4_K_M (Unsloth)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
23,32633,126
8192
余量充足
3.58 GiB–4.08 GiB
没有数据
Gemma 3 4B ITGGUF Q4_0 (Google QAT)
gguf-q4_0 · llama.cpp
131,072131,072
8192
余量充足
3.33 GiB–3.79 GiB
没有数据
Qwen3-VL-4B-InstructGGUF Q4_K_M (Qwen)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
23,32633,126
8192
余量充足
3.58 GiB–4.08 GiB
没有数据
Mistral-7B-Instruct-v0.3GGUF Q4_K_M (bartowski)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
12,60222,958
8192
放得下
5.20 GiB–5.72 GiB
没有数据
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7BGGUF Q4_K_M (Unsloth)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
23,64747,065
8192
放得下
4.92 GiB–5.42 GiB
没有数据
OpenMath-Nemotron-7BGGUF Q4_K_M (mradermacher)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
23,64747,065
8192
放得下
4.92 GiB–5.42 GiB
没有数据
Qwen2-7B-InstructGGUF Q4_K_M (Qwen)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
23,64732,768
8192
放得下
4.92 GiB–5.42 GiB
没有数据
Qwen2.5-7B-InstructGGUF Q4_K_M
gguf-q4_k_m · llama.cpp
23,64732,768
8192
放得下
4.92 GiB–5.42 GiB
没有数据
Qwen2.5-Coder-7BGGUF Q4_K_M (mradermacher)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
23,64732,768
8192
放得下
4.92 GiB–5.42 GiB
没有数据
Qwen2.5-Coder-7B-InstructGGUF Q4_K_M (Qwen)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
23,64732,768
8192
放得下
4.92 GiB–5.42 GiB
没有数据
Qwen2.5-Math-7B-InstructGGUF Q4_K_M (bartowski)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
4,0964,096
8192
放得下 · 粗估
4.92 GiB–6.23 GiB
没有数据
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8BGGUF Q4_K_M (Unsloth)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
8,61718,777
8192
放得下
5.71 GiB–6.24 GiB
没有数据
granite-3.3-8b-instructGGUF Q4_K_M (IBM)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
7,09614,887
8192
勉强放得下
5.98 GiB–6.53 GiB
没有数据
Qwen3-8BGGUF Q4_K_M
gguf-q4_k_m · llama.cpp
7,30915,965
8192
勉强放得下
5.93 GiB–6.48 GiB
没有数据
Qwen3-8B-BaseGGUF Q4_K_M (mradermacher)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
7,30915,965
8192
勉强放得下
5.93 GiB–6.48 GiB
没有数据
Qwen2.5-VL-7B-InstructGGUF Q4_K_M (Unsloth)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
23,64747,065
8192
放得下
4.92 GiB–5.42 GiB
没有数据
Qwen3-VL-8B-InstructGGUF Q4_K_M (Qwen)
gguf-q4_k_m · llama.cpp
7,30915,965
8192
勉强放得下
5.93 GiB–6.48 GiB
没有数据