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RTX 3060 12GB

NVIDIA · 12 GB GDDR6 · 360 GB/s · 170 W · MSRP $329 · MSI GeForce RTX 3060 Ventus 2X 12G OC (返利链接) · 更多商品

RTX 3060 12GB 是 NVIDIA 的加速器,配备 12 GB GDDR6,峰值显存带宽约 360 GB/s。 AI Hashrate 按 8K 上下文估算本地 LLM 解码速度(batch 1):能否装下 = 权重 + KV cache + 1 GB 运行时开销,而非只看权重。 Q4 下约有 16 个收录模型能完整装进此卡;FP16 下约 6 个。 Q4 速度前列:MiniCPM5-1B ≈ 212.1 tok/s(估算,装得下); Llama-3.2-3B-Instruct ≈ 122.9 tok/s(实测,装得下); Qwen3.5-2B ≈ 114.5 tok/s(估算,装得下); Qwen3-4B-Instruct-2507 ≈ 57.3 tok/s(估算,装得下); Qwen3-4B-Thinking-2507 ≈ 57.3 tok/s(估算,装得下)。 相对排名比绝对 tok/s 更可靠。带宽公式与实测锚点政策见方法论页。 方法论.

表格:解码速度估算(Q4 / FP16)。实测行覆盖估算值。MSRP 为官方标价,非实时售价。默认上下文 8K。

模型参数 (B)量化tok/s装得下?
MiniCPM5-1B1.08Q4212.1 估算
Llama-3.2-3B-Instruct3.2Q4122.9 实测 (geerlingguy-ai-benchmarks)
Qwen3.5-2B2.0Q4114.5 估算
gemma-4-26B-A4B-it25.2Q4101.7 估算
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF1630.0Q495.9 估算
Qwen3-30B-A3B-Instruct-250730.5Q493.0 估算
GLM-4.7-Flash31.2Q489.3 估算
gpt-oss-20b21.5Q484.0 实测 (geerlingguy-ai-benchmarks)
Qwen3.5-35B-A3B34.7Q473.4 估算
Ornith-1.0-35B35.0Q472.3 估算
Qwen3.6-35B-A3B36.0Q468.6 估算
MiniCPM5-1B1.08FP1658.3 估算
Qwen3-4B-Instruct-25074.0Q457.3 估算
Qwen3-4B-Thinking-25074.0Q457.3 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF164.0Q457.3 估算
gemma-4-E2B-it5.1Q444.9 估算
Qwen2.5-14B-Instruct14.8Q443.5 估算
Llama-3.1-8B-Instruct8.0Q442.0 实测 (singhajit-hwcorner)
gemma-4-E2B-it5.1FP1634.0 估算
Mistral-7B-Instruct-v0.37.2Q431.8 估算
Qwen3.5-2B2.0FP1631.5 估算
Qwen2.5-7B-Instruct7.6Q430.1 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B14.8Q429.8 实测 (geerlingguy-ai-benchmarks)
gemma-4-E4B-it8.0Q428.6 估算
Qwen3-8B8.2Q427.9 估算
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B8.2Q427.9 估算
Qwen3.5-9B8.95Q425.6 估算
Ornith-1.0-9B9.0Q425.5 估算
Qwen3-14B14.8Q422.7 实测 (singhajit-hwcorner)
Llama-3.2-3B-Instruct3.2FP1619.7 估算
gemma-4-12b-it11.95Q419.2 估算
Qwen3-4B-Instruct-25074.0FP1615.7 估算
Qwen3-4B-Thinking-25074.0FP1615.7 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF164.0FP1615.7 估算
Qwen3-Coder-Next79.7Q415.2 估算
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct81.3Q414.6 估算
Mistral-7B-Instruct-v0.37.2FP1612.7 估算
Qwen2.5-7B-Instruct7.6FP1610.9 估算
Devstral-Small-2-24B-Instruct-251224.0Q410.9 估算
Llama-3.1-8B-Instruct8.0FP169.4 估算
gemma-4-E4B-it8.0FP169.4 估算
Qwen3-8B8.2FP168.7 估算
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B8.2FP168.7 估算
Qwen3.5-27B27.0Q47.7 估算
Qwen3.6-27B27.8Q47.1 估算
Qwen3.5-9B8.95FP166.8 估算
Ornith-1.0-9B9.0FP166.7 估算
gemma-4-31B-it30.7Q45.3 估算
Qwen2.5-32B-Instruct32.8Q44.4 估算
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct32.8Q44.4 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B32.8Q44.4 估算
gpt-oss-20b21.5FP163.6 估算
gemma-4-12b-it11.95FP162.9 估算
Qwen3-14B14.8FP161.6 估算
Qwen2.5-14B-Instruct14.8FP161.6 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B14.8FP161.6 估算

装机核对

全部 63 个模型的装机核对——见上表「装得下?」列的链接