GeForce RTX 5060 Ti 16GB 能跑哪些本地大模型？

按 32 GB DDR5-5600 系统内存、Windows 系统且由这块显卡负责显示输出、8k 上下文和 f16 KV 缓存计算。

规格

显存: 16 GB
内存带宽: 448.0 GB/s
FP16 算力: 23.7 TFLOPS
发布年份: 2025
价格: 市场价 US$569（截至 2026-08-09）
其他写法: 5060 Ti 16GB, 5060 Ti 16, 5060Ti

判定一览

基于 Q4_K_M（或最接近的可用量化）、8k 上下文。

运行流畅28 个模型运行良好9 个模型运行较慢11 个模型无法运行10 个模型另有 3 个模型可以用更低的量化运行。

判定说明

运行流畅: 全部载入显卡，且达到 20 tok/s 及以上
运行良好: 全部载入显卡且为 8–20 tok/s；MoE 专家放在系统内存且达到 20 tok/s 及以上；或至少 90% 载入显卡且达到 8 tok/s 及以上
运行较慢: 2–8 tok/s；纯 CPU；载入显卡不足 90%；或 MoE 专家放在系统内存且低于 20 tok/s
无法运行: 内存装不下，或低于 2 tok/s

GeForce RTX 5060 Ti 16GB 上的全部模型

稠密模型分摊在 GPU 和 CPU 上运行时，速度会大幅下降，整体速度由 CPU 那一侧决定。只把专家放在系统内存的 MoE 模型，速度下降要温和得多。

左右滑动可查看所有列。

58 个模型，按判定和速度排序
模型	判定	速度	量化	显存/内存	运行方式	上下文	备注
MiniCPM5 1B	运行流畅	估算 351.8 tok/s309.6–394.1校准估算 ±12%	Q4_K_M	1.9 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 128k	思考模式
Llama 3.2 1B	运行流畅	估算 290.8 tok/s255.9–325.7校准估算 ±12%	Q4_K_M	2.2 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 128k	—
Ling-3.0 Tiny	运行流畅	估算 250.3 tok/s175.2–325.4理论估算 ±30%	Q4_K_M	5.9 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 128k	思考模式
EXAONE 4.0 1.2B	运行流畅	估算 238.8 tok/s210.1–267.4校准估算 ±12%	Q4_K_M	2.5 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 64k	思考模式
LFM2.5 2.6B	运行流畅	估算 173.8 tok/s121.7–226.0理论估算 ±30%	Q4_K_M	3.0 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 128k	思考模式
HyperCLOVA X SEED 1.5B	运行流畅	估算 172.8 tok/s152.0–193.5校准估算 ±12%	Q4_K_M	3.0 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 16k	—
MiniCPM5 2B	运行流畅	估算 164.0 tok/s144.3–183.7校准估算 ±12%	Q4_K_M	2.9 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 128k	思考模式
Gemma 4 E2B	运行流畅	估算 158.9 tok/s111.2–206.6理论估算 ±30%	Q4_K_M	2.7 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 128k	思考模式
Mellum2.1 12B-A2.5B Thinking	运行流畅	估算 147.7 tok/s118.2–177.2校准估算 ±20%	Q4_K_M	9.2 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 128k	思考模式
gpt-oss-20b	运行流畅gpt-oss-20b 在 GeForce RTX 5060 Ti 16GB 上的判定	111.6 tok/s8k 估算 104.3 tok/s（83.5–125.2，校准估算 ±20%）实测（1 次，2k 上下文）	MXFP4	12.9 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 64k	思考模式
Spark-X2.5 4B	运行流畅	估算 108.1 tok/s95.1–121.0校准估算 ±12%	Q4_K_M	4.1 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 128k	思考模式
Llama 3.2 3B	运行流畅	估算 106.0 tok/s93.2–118.7校准估算 ±12%	Q4_K_M	4.1 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 64k	—
Qwen3.5 4B	运行流畅	估算 101.2 tok/s89.1–113.4校准估算 ±12%	Q4_K_M	4.2 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 128k	思考模式
Kanana 1.5 15.7B-A3B	运行流畅	估算 89.1 tok/s71.3–106.9校准估算 ±20%	Q4_K_M	12.5 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 32k	—
Gemma 4 E4B	运行流畅	估算 87.2 tok/s61.0–113.3理论估算 ±30%	Q4_K_M	4.3 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 128k	思考模式
DeepSeek R1 Distill Llama 8B	运行流畅	估算 52.3 tok/s46.0–58.6校准估算 ±12%	Q4_K_M	6.9 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 32k	思考模式
Kanana 1.5 8B	运行流畅	估算 52.3 tok/s46.0–58.6校准估算 ±12%	Q4_K_M	6.9 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 32k	—
Llama 3.1 8B	运行流畅Llama 3.1 8B 在 GeForce RTX 5060 Ti 16GB 上的判定	估算 52.3 tok/s46.0–58.6校准估算 ±12%	Q4_K_M	6.9 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 64k	—
Nanbeige4.2 3B	运行流畅	估算 51.2 tok/s35.8–66.5理论估算 ±30%	Q4_K_M	5.0 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 16k	思考模式
Qwen3.5 9B	运行流畅	估算 51.1 tok/s45.0–57.2校准估算 ±12%	Q4_K_M	6.6 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 128k	思考模式
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B	运行流畅	估算 50.3 tok/s44.2–56.3校准估算 ±12%	Q4_K_M	7.1 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 32k	思考模式
Qwen3 8B	运行流畅	估算 50.3 tok/s44.2–56.3校准估算 ±12%	Q4_K_M	7.1 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 32k	思考模式
K2-Horizon 7B	运行流畅	估算 46.1 tok/s40.6–51.7校准估算 ±12%	Q4_K_M	7.4 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 32k	思考模式
Gemma 4 12B	运行流畅	估算 43.2 tok/s38.0–48.4校准估算 ±12%	Q4_K_M	8.4 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 128k	思考模式
Gemma 3 12B	运行流畅Gemma 3 12B 在 GeForce RTX 5060 Ti 16GB 上的判定	估算 40.0 tok/s35.2–44.8校准估算 ±12%	Q4_K_M	9.0 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 64k	—
HyperCLOVA X SEED Think 14B	运行流畅	估算 30.8 tok/s21.5–40.0理论估算 ±30%	Q4_K_M	11.0 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 8k	思考模式
Qwen3 14B	运行流畅Qwen3 14B 在 GeForce RTX 5060 Ti 16GB 上的判定	估算 30.3 tok/s26.7–34.0校准估算 ±12%	Q4_K_M	11.1 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 8k	思考模式
Phi-4	运行流畅	估算 29.2 tok/s25.7–32.7校准估算 ±12%	Q4_K_M	11.6 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 16k	—
MiniCPM-V 4.7 35B-A3B	运行良好	估算 74.7 tok/s52.3–97.1理论估算 ±30%	Q4_K_M	15.4 / 16.0 GB + 7.1 GB 内存	MoE 专家放在内存	最长 128k	未全部载入显卡：要达到“运行流畅”，整个模型都必须放在显存中思考模式
Qwen3.6 35B-A3B	运行良好	估算 69.5 tok/s48.7–90.4理论估算 ±30%	Q4_K_M	15.1 / 16.0 GB + 8.5 GB 内存	MoE 专家放在内存	最长 128k	未全部载入显卡：要达到“运行流畅”，整个模型都必须放在显存中 Q2_K（质量损失大）：运行流畅思考模式
Qwen3.5 35B-A3B	运行良好	估算 62.4 tok/s43.7–81.1理论估算 ±30%	Q4_K_M	15.1 / 16.0 GB + 8.9 GB 内存	MoE 专家放在内存	最长 128k	未全部载入显卡：要达到“运行流畅”，整个模型都必须放在显存中 UD-Q2_K_XL（质量损失大）：运行流畅思考模式
Gemma 4 26B-A4B	运行良好	估算 59.2 tok/s41.4–76.9理论估算 ±30%	Q4_K_M	15.4 / 16.0 GB + 2.9 GB 内存	MoE 专家放在内存	最长 128k	未全部载入显卡：要达到“运行流畅”，整个模型都必须放在显存中改用 IQ4_XS：运行流畅思考模式
Qwen3 30B-A3B (2507)	运行良好Qwen3 30B-A3B (2507) 在 GeForce RTX 5060 Ti 16GB 上的判定	估算 57.7 tok/s40.4–75.1理论估算 ±30%	Q4_K_M	15.6 / 16.0 GB + 4.9 GB 内存	MoE 专家放在内存	最长 64k	未全部载入显卡：要达到“运行流畅”，整个模型都必须放在显存中 Q2_K（质量损失大）：运行流畅
Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B	运行良好	估算 50.8 tok/s35.6–66.0理论估算 ±30%	Q4_K_M	14.8 / 16.0 GB + 11.9 GB 内存	MoE 专家放在内存	最长 256k	未全部载入显卡：要达到“运行流畅”，整个模型都必须放在显存中思考模式
K2-Horizon MoVA 36B-A4B	运行良好	估算 30.7 tok/s21.5–39.9理论估算 ±30%	Q4_K_M	15.5 / 16.0 GB + 9.6 GB 内存	MoE 专家放在内存	最长 8k	未全部载入显卡：要达到“运行流畅”，整个模型都必须放在显存中思考模式
DeepSeek R1 Distill Qwen 14B	运行良好	估算 29.6 tok/s26.0–33.1校准估算 ±12%	Q4_K_M	11.3 / 16.0 GB	全部载入显卡	最长 16k	改用 IQ4_XS：运行流畅思考模式
Mistral Small 3.2 24B	运行良好	估算 14.8 tok/s11.8–17.7校准估算 ±20%	Q4_K_M	16.0 / 16.0 GB + 0.8 GB 内存	部分卸载	最长 8k	改用 IQ4_XS：运行流畅
Gemma 3 27B	运行较慢	估算 9.7 tok/s7.8–11.7校准估算 ±20%	Q4_K_M	16.0 / 16.0 GB + 2.4 GB 内存	部分卸载	最长 64k	载入显卡不足 90%：由显卡和 CPU 分担运行时，最高只能判为“运行较慢” 改用 IQ4_XS：运行良好 Q2_K（质量损失大）：运行流畅
Qwen3.6 27B	运行较慢	估算 9.5 tok/s7.6–11.4校准估算 ±20%	Q4_K_M	16.0 / 16.0 GB + 2.5 GB 内存	部分卸载	最长 64k	改用 IQ4_XS：运行良好思考模式
Muse Glimmer 30B	运行较慢	估算 9.5 tok/s7.6–11.4校准估算 ±20%	Q4_K_M	16.0 / 16.0 GB + 2.6 GB 内存	部分卸载	最长 128k	改用 IQ4_XS：运行良好思考模式
Qwen3.5 27B	运行较慢	估算 8.9 tok/s7.1–10.7校准估算 ±20%	Q4_K_M	16.0 / 16.0 GB + 2.8 GB 内存	部分卸载	最长 64k	改用 IQ4_XS：运行良好思考模式
Qwen3.8 27B	运行较慢	估算 8.4 tok/s6.7–10.0校准估算 ±20%	Q4_K_M	16.0 / 16.0 GB + 3.2 GB 内存	部分卸载	最长 64k	改用 IQ4_XS：运行良好思考模式
Gemma 4 31B	运行较慢	估算 7.0 tok/s5.6–8.4校准估算 ±20%	Q4_K_M	16.0 / 16.0 GB + 4.2 GB 内存	部分卸载	最长 64k	UD-Q2_K_XL（质量损失大）：运行良好思考模式
EXAONE 4.0 32B	运行较慢	估算 6.1 tok/s4.9–7.4校准估算 ±20%	Q4_K_M	16.0 / 16.0 GB + 5.1 GB 内存	部分卸载	最长 64k	思考模式
Granite 4.2 30B	运行较慢	估算 5.8 tok/s4.7–7.0校准估算 ±20%	Q4_K_M	16.0 / 16.0 GB + 5.0 GB 内存	部分卸载	最长 16k	Q2_K（质量损失大）：运行良好思考模式
EXAONE 4.5 33B	运行较慢	估算 5.6 tok/s4.5–6.7校准估算 ±20%	Q4_K_M	16.0 / 16.0 GB + 5.8 GB 内存	部分卸载	最长 64k	思考模式
Qwen3 32B	运行较慢	估算 4.5 tok/s3.6–5.5校准估算 ±20%	Q4_K_M	16.0 / 16.0 GB + 7.1 GB 内存	部分卸载	最长 16k	Q2_K（质量损失大）：运行良好思考模式
DeepSeek R1 Distill Qwen 32B	运行较慢	估算 4.5 tok/s3.6–5.4校准估算 ±20%	Q4_K_M	16.0 / 16.0 GB + 7.2 GB 内存	部分卸载	最长 16k	Q2_K（质量损失大）：运行良好思考模式
Kolibri 1	无法运行改用 Q2_K（质量损失大）：运行良好	估算 63.3 tok/s44.3–82.3理论估算 ±30%	Q2_K	15.0 / 16.0 GB + 16.3 GB 内存	MoE 专家放在内存	最长 128k	未全部载入显卡：要达到“运行流畅”，整个模型都必须放在显存中配 64 GB 内存时：运行良好思考模式
Solar Open 100B	无法运行改用 Q2_K（质量损失大）：运行较慢	估算 18.7 tok/s13.1–24.4理论估算 ±30%	Q2_K	14.7 / 16.0 GB + 25.8 GB 内存	MoE 专家放在内存	最长 16k	专家在系统内存中运行：这种方式需要达到 30 tok/s 及以上才算“运行良好” 配 64 GB 内存时：运行较慢思考模式
Llama 3.3 70B	无法运行改用 Q2_K（质量损失大）：运行较慢	估算 2.5 tok/s2.0–3.1校准估算 ±20%	Q2_K	16.0 / 16.0 GB + 14.2 GB 内存	部分卸载	最长 16k	—
DeepSeek V4 Flash 0731	无法运行	—	MXFP4	需要 155.1 GB	—	—	约需 155.1 GB；可用显存 15.4 GB，可用内存 28.0 GB 思考模式
GLM-5.3 Flash	无法运行	—	Q4_K_M	需要 181.4 GB	—	—	约需 181.4 GB；可用显存 15.4 GB，可用内存 28.0 GB 思考模式
gpt-oss-120b	无法运行gpt-oss-120b 在 GeForce RTX 5060 Ti 16GB 上的判定	—	MXFP4	需要 63.6 GB	—	—	约需 63.6 GB；可用显存 15.4 GB，可用内存 28.0 GB 配 64 GB 内存时：运行较慢思考模式
Laguna S 2.1	无法运行	—	Q4_K_M	需要 68.5 GB	—	—	约需 68.5 GB；可用显存 15.4 GB，可用内存 28.0 GB 配 64 GB 内存时：运行较慢思考模式
Ling-3.0 Flash	无法运行	—	Q4_K_M	需要 75.4 GB	—	—	约需 75.4 GB；可用显存 15.4 GB，可用内存 28.0 GB 配 96 GB 内存时：运行良好思考模式
Qwen3.5 122B-A10B	无法运行	—	Q4_K_M	需要 76.6 GB	—	—	约需 76.6 GB；可用显存 15.4 GB，可用内存 28.0 GB 配 96 GB 内存时：运行较慢思考模式
Solar Open 2 250B	无法运行	—	IQ4_XS	需要 136.5 GB	—	—	约需 136.5 GB；可用显存 15.4 GB，可用内存 28.0 GB 思考模式

带思考模式的模型会额外花 token 来思考，所以速度门槛按 1.5 倍从严设定（30 / 12 / 3 tok/s）。关闭思考模式后，判定可能会高一级。

GeForce RTX 5060 Ti 16GB 的实测结果

我们用于校准的公开基准测试。它们的测试条件（上下文、后端、运行参数）可能与上方的估算不同。

GeForce RTX 5060 Ti 16GB 的实测结果
模型	量化	后端	上下文	提示词处理（tok/s）	生成（tok/s）	运行参数	来源	测量日期
llama-2-7b	Q4_0	llama.cpp	512	3,737.0	90.9	—	github.com	2025-08-02
gpt-oss-20b	MXFP4	llama.cpp	2k	3,821.0	111.6	—	github.com	2025-08-20
Qwen3.8 27B	UD-IQ4_XS	llama.cpp	8k	—	27.6	KV q8_0	github.com	2026-10-11
Qwen3 8B	Q4_K_XL	llama.cpp	4k	2,965.0	69.2	CUDA	hardware-corner.net	2025-12-09

常见问题

能完全在 GeForce RTX 5060 Ti 16GB 上运行的最大模型是什么？

Muse Glimmer 30B IQ4_XS（15.44 GB 文件）在 8k 上下文下可完整装入 16 GB，估算 20.2 tok/s（17.7–22.6，校准估算 ±12%）。

GeForce RTX 5060 Ti 16GB 上有多少本地大模型能运行良好？

按 Q4_K_M、8k 上下文计算，在 58 个已收录的模型中，28 个运行流畅、9 个运行良好、11 个运行较慢，10 个无法运行。

GeForce RTX 5060 Ti 16GB 能运行 Llama 3.3 70B 这样的 70B 模型吗？

运行较慢——部分卸载，Q2_K（质量损失大）：估算 2.5 tok/s（2.0–3.1，校准估算 ±20%）。

速度是根据内存带宽得出的估算值，并用公开基准测试结果校准，每个数值都附有误差范围和可信度标签。实际结果会因驱动、后端、上下文长度和散热情况而有所不同。

规格