RTX 3060 12GB 能跑 gemma-4-E2B-it 吗？

NVIDIA · 12 GB GDDR6 · 带宽 360 GB/s · Google · 5.1B · 模型上下文最长 128K

能——RTX 3060 12GB（12 GB GDDR6）可以运行 gemma-4-E2B-it。Q4、默认 8K 上下文下约需 4.83 GB VRAM（权重 2.81 GB + KV cache 1.02 GB + 运行时开销 1 GB），在 12 GB 之内。 Q4/8K 解码：≈ 44.9 tok/s（估算，batch 1）。 FP16 约需 12.22 GB——此卡装不下。 估算来自显存带宽公式；标注「实测」的行覆盖估算。相对排名比绝对 tok/s 更可靠。 方法论.

各量化与上下文下的装机与速度

量化	上下文	所需 VRAM	装得下？	tok/s（解码）
Q4	4K	4.32 GB	是	44.9 估算
Q4	8K 默认	4.83 GB	是	44.9 估算
Q4	32K	7.88 GB	是	44.9 估算
FP16	4K	11.71 GB	否	37.1 估算
FP16	8K 默认	12.22 GB	否	34.0 估算
FP16	32K	15.28 GB	否	21.8 估算

装得下 = 权重 + KV(上下文) + 1 GB 开销 ≤ 95% VRAM。实测锚点与上下文无关；装机结论按上下文分别计算。tok/s 缺失表示模型远超此卡能力（只能纯 offload）。

8K 上下文 VRAM 明细

量化	权重	KV cache	开销	合计所需	RTX 3060 12GB VRAM
Q4	2.81 GB	1.02 GB	1 GB	4.83 GB	12 GB
FP16	10.2 GB	1.02 GB	1 GB	12.22 GB	12 GB

其他能跑 gemma-4-E2B-it 的 GPU

• B200 192GB SXM — ≈998.2 tok/s Q4 估算
• MI300X 192GB — ≈661.3 tok/s Q4 估算
• H200 141GB SXM5 — ≈598.9 tok/s Q4 估算
• H100 80GB SXM5 — ≈418.0 tok/s Q4 估算
• Gaudi 3 128GB — ≈408.8 tok/s Q4 估算
• A100 80GB SXM4 — ≈254.4 tok/s Q4 估算
• RTX 5090 32GB — ≈223.6 tok/s Q4 估算
• RTX 4090 24GB — ≈125.8 tok/s Q4 估算

gemma-4-E2B-it 的全部 GPU →

RTX 3060 12GB 可跑的其他模型

• MiniCPM5-1B — ≈212.1 tok/s Q4 估算
• Llama-3.2-3B-Instruct — ≈122.9 tok/s Q4 实测
• Qwen3.5-2B — ≈114.5 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Instruct-2507 — ≈57.3 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Thinking-2507 — ≈57.3 tok/s Q4 估算
• NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16 — ≈57.3 tok/s Q4 估算
• Llama-3.1-8B-Instruct — ≈42.0 tok/s Q4 实测
• Mistral-7B-Instruct-v0.3 — ≈31.8 tok/s Q4 估算

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