RTX 5060 Ti 16GB 能跑 Mistral-7B-Instruct-v0.3 吗？

NVIDIA · 16 GB GDDR7 · 带宽 448 GB/s · Mistral · 7.2B · 模型上下文最长 32K

能——RTX 5060 Ti 16GB（16 GB GDDR7）可以运行 Mistral-7B-Instruct-v0.3。Q4、默认 8K 上下文下约需 6.4 GB VRAM（权重 3.96 GB + KV cache 1.44 GB + 运行时开销 1 GB），在 16 GB 之内。 Q4/8K 解码：≈ 91.1 tok/s（实测，batch 1）。 FP16 约需 16.84 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	5.68 GB	是	91.1 实测
Q4	8K 默认	6.4 GB	是	91.1 实测
Q4	32K	10.72 GB	是	91.1 实测
FP16	4K	16.12 GB	否	30.6 估算
FP16	8K 默认	16.84 GB	否	28.1 估算
FP16	32K	21.16 GB	否	17.8 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 5060 Ti 16GB VRAM
Q4	3.96 GB	1.44 GB	1 GB	6.4 GB	16 GB
FP16	14.4 GB	1.44 GB	1 GB	16.84 GB	16 GB

其他能跑 Mistral-7B-Instruct-v0.3 的 GPU

• B200 192GB SXM — ≈707.1 tok/s Q4 估算
• MI300X 192GB — ≈468.4 tok/s Q4 估算
• H200 141GB SXM5 — ≈424.2 tok/s Q4 估算
• H100 80GB SXM5 — ≈296.1 tok/s Q4 估算
• Gaudi 3 128GB — ≈289.5 tok/s Q4 估算
• RTX 5090 32GB — ≈255.9 tok/s Q4 实测
• RTX 4090 24GB — ≈183.3 tok/s Q4 实测
• A100 80GB SXM4 — ≈180.2 tok/s Q4 估算

Mistral-7B-Instruct-v0.3 的全部 GPU →

RTX 5060 Ti 16GB 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
• gpt-oss-20b — ≈111.5 tok/s Q4 实测
• Llama-3.2-3B-Instruct — ≈89.1 tok/s Q4 估算
• Llama-3.1-8B-Instruct — ≈74.7 tok/s Q4 实测
• Qwen3-4B-Instruct-2507 — ≈71.3 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Thinking-2507 — ≈71.3 tok/s Q4 估算
• NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16 — ≈71.3 tok/s Q4 估算

RTX 5060 Ti 16GB 上的全部模型 →