RTX 4060 Ti 8GB 能跑 gemma-4-12b-it 吗？

NVIDIA · 8 GB GDDR6 · 带宽 288 GB/s · Google · 11.95B · 模型上下文最长 256K

不能——gemma-4-12b-it 在 Q4 下即使 4K 上下文也约需 8.77 GB，超出 RTX 4060 Ti 8GB 的 8 GB GDDR6。只能靠重度 CPU/磁盘 offload 勉强运行。 Q4/8K 解码：≈ 28.3 tok/s（估算，batch 1）。 FP16 约需 27.29 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	8.77 GB	否	36.5 估算
Q4	8K 默认	9.96 GB	否	28.3 估算
Q4	32K	17.13 GB	否	9.6 估算
FP16	4K	26.09 GB	否	1.1 估算
FP16	8K 默认	27.29 GB	否	1.0 估算
FP16	32K	34.46 GB	否	—

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 4060 Ti 8GB VRAM
Q4	6.57 GB	2.39 GB	1 GB	9.96 GB	8 GB
FP16	23.9 GB	2.39 GB	1 GB	27.29 GB	8 GB

其他能跑 gemma-4-12b-it 的 GPU

• B200 192GB SXM — ≈426.0 tok/s Q4 估算
• MI300X 192GB — ≈282.2 tok/s Q4 估算
• H200 141GB SXM5 — ≈255.6 tok/s Q4 估算
• H100 80GB SXM5 — ≈178.4 tok/s Q4 估算
• Gaudi 3 128GB — ≈174.5 tok/s Q4 估算
• A100 80GB SXM4 — ≈108.6 tok/s Q4 估算
• RTX 5090 32GB — ≈95.4 tok/s Q4 估算
• RTX 4090 24GB — ≈53.7 tok/s Q4 估算

gemma-4-12b-it 的全部 GPU →

RTX 4060 Ti 8GB 可跑的其他模型

• MiniCPM5-1B — ≈169.7 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-2B — ≈91.6 tok/s Q4 估算
• Llama-3.2-3B-Instruct — ≈57.3 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Instruct-2507 — ≈45.8 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Thinking-2507 — ≈45.8 tok/s Q4 估算
• NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16 — ≈45.8 tok/s Q4 估算
• gemma-4-E2B-it — ≈35.9 tok/s Q4 估算
• Mistral-7B-Instruct-v0.3 — ≈25.5 tok/s Q4 估算

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