RTX 4060 Ti 8GB 能跑 qwen35b-a3b-fable-sft-abliterated 吗？

NVIDIA · 8 GB GDDR6 · 带宽 288 GB/s · hotdogs · 34.7B（激活 3.0B） · MoE · 模型上下文最长 32K

CUDA

不能——qwen35b-a3b-fable-sft-abliterated 在 Q4 下即使 4K 上下文也约需 20.39 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：≈ 25.9 tok/s（估算，batch 1）。 FP16 约需 71.0 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	20.39 GB	否	26.7 ± 估算
Q4	8K 默认	20.69 GB	否	25.9 ± 估算
Q4	32K	22.49 GB	否	21.9 ± 估算
FP16	4K	70.7 GB	否	—
FP16	8K 默认	71.0 GB	否	—
FP16	32K	72.8 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	19.09 GB	0.6 GB	1 GB	20.69 GB	8 GB
FP16	69.4 GB	0.6 GB	1 GB	71.0 GB	8 GB

其他能跑 qwen35b-a3b-fable-sft-abliterated 的 GPU

• B200 192GB SXM — ≈1697.0 tok/s Q4 估算
• MI300X 192GB — ≈1124.2 tok/s Q4 估算
• H200 141GB SXM5 — ≈1018.2 tok/s Q4 估算
• H100 80GB SXM5 — ≈710.6 tok/s Q4 估算
• Gaudi 3 128GB — ≈694.9 tok/s Q4 估算
• A100 80GB SXM4 — ≈432.5 tok/s Q4 估算
• RTX 5090 32GB — ≈380.1 tok/s Q4 估算
• RTX 4090 24GB — ≈213.8 tok/s Q4 估算

qwen35b-a3b-fable-sft-abliterated 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
• DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-layer-mix-bpw-3.8-mlx — ≈79.7 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
• NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16 — ≈45.8 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Thinking-2507 — ≈45.8 tok/s Q4 估算
• gemma-4-E2B-it — ≈35.9 tok/s Q4 估算

RTX 4060 Ti 8GB 上的全部模型 →