RTX 5060 8GB 能跑 gemma-3-27b-it 吗？

NVIDIA · 8 GB GDDR7 · 带宽 448 GB/s · google · 27.4B · 模型上下文最长 NoneK

CUDA

不能——gemma-3-27b-it 在 Q4 下即使 4K 上下文也约需 18.81 GB，超出 RTX 5060 8GB 的 8 GB GDDR7。只能靠重度 CPU/磁盘 offload 勉强运行。 Q4/8K 解码：≈ 4.1 tok/s（估算，batch 1）。 FP16 约需 61.28 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	18.81 GB	否	5.3 ± 估算
Q4	8K 默认	21.55 GB	否	4.1 ± 估算
Q4	32K	37.99 GB	否	—
FP16	4K	58.54 GB	否	—
FP16	8K 默认	61.28 GB	否	—
FP16	32K	77.72 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 5060 8GB VRAM
Q4	15.07 GB	5.48 GB	1 GB	21.55 GB	8 GB
FP16	54.8 GB	5.48 GB	1 GB	61.28 GB	8 GB

其他能跑 gemma-3-27b-it 的 GPU

• B200 192GB SXM — ≈185.8 tok/s Q4 估算
• MI300X 192GB — ≈123.1 tok/s Q4 估算
• H200 141GB SXM5 — ≈111.5 tok/s Q4 估算
• H100 80GB SXM5 — ≈77.8 tok/s Q4 估算
• Gaudi 3 128GB — ≈76.1 tok/s Q4 估算
• A100 80GB SXM4 — ≈47.4 tok/s Q4 估算
• RTX 5090 32GB — ≈41.6 tok/s Q4 估算
• RTX 4090 24GB — ≈23.4 tok/s Q4 估算

gemma-3-27b-it 的全部 GPU →

RTX 5060 8GB 可跑的其他模型

• MiniCPM5-1B — ≈264.0 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-2B — ≈142.5 tok/s Q4 估算
• DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-layer-mix-bpw-3.8-mlx — ≈124.0 tok/s Q4 估算
• Llama-3.2-3B-Instruct — ≈89.1 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Instruct-2507 — ≈71.3 tok/s Q4 估算
• NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16 — ≈71.3 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Thinking-2507 — ≈71.3 tok/s Q4 估算
• gemma-4-E2B-it — ≈55.9 tok/s Q4 估算

RTX 5060 8GB 上的全部模型 →