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Radeon RX 9060 XT 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
322.0 GB/s
FP16 算力
51.3 TFLOPS
发布年份
2025
价格
市场价 US$449(截至 2026-08-09)
其他写法
9060 XT, 9060XT

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26 个模型运行良好10 个模型运行较慢12 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

Radeon RX 9060 XT 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 274.6 tok/s241.6–307.5校准估算 ±12%
Q4_K_M1.9 / 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 226.9 tok/s199.7–254.2校准估算 ±12%
Q4_K_M2.2 / 16.0 GB全部载入显卡最长 128k—
EXAONE 4.0 1.2B
运行流畅
估算 186.3 tok/s164.0–208.7校准估算 ±12%
Q4_K_M2.5 / 16.0 GB全部载入显卡最长 64k
  • 思考模式
Ling-3.0 Tiny
运行流畅
估算 162.4 tok/s113.7–211.2理论估算 ±30%
Q4_K_M5.9 / 16.0 GB全部载入显卡最长 128k
  • 思考模式
LFM2.5 2.6B
运行流畅
估算 135.6 tok/s94.9–176.3理论估算 ±30%
Q4_K_M3.0 / 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 134.8 tok/s118.6–151.0校准估算 ±12%
Q4_K_M3.0 / 16.0 GB全部载入显卡最长 16k—
MiniCPM5 2B
运行流畅
估算 128.0 tok/s112.6–143.3校准估算 ±12%
Q4_K_M2.9 / 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 123.7 tok/s86.6–160.8理论估算 ±30%
Q4_K_M2.7 / 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 100.6 tok/s80.5–120.7校准估算 ±20%
Q4_K_M9.2 / 16.0 GB全部载入显卡最长 128k
  • 思考模式
Spark-X2.5 4B
运行流畅
估算 84.3 tok/s74.2–94.4校准估算 ±12%
Q4_K_M4.1 / 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 82.7 tok/s72.8–92.6校准估算 ±12%
Q4_K_M4.1 / 16.0 GB全部载入显卡最长 64k—
Qwen3.5 4B
运行流畅
估算 79.0 tok/s69.5–88.5校准估算 ±12%
Q4_K_M4.2 / 16.0 GB全部载入显卡最长 128k
  • 思考模式
gpt-oss-20b
运行流畅
估算 78.0 tok/s62.4–93.6校准估算 ±20%
MXFP412.9 / 16.0 GB全部载入显卡最长 64k
  • 思考模式
Gemma 4 E4B
运行流畅
估算 67.9 tok/s47.6–88.3理论估算 ±30%
Q4_K_M4.3 / 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 63.2 tok/s50.6–75.8校准估算 ±20%
Q4_K_M12.5 / 16.0 GB全部载入显卡最长 32k—
DeepSeek R1 Distill Llama 8B
运行流畅
估算 40.8 tok/s35.9–45.7校准估算 ±12%
Q4_K_M6.9 / 16.0 GB全部载入显卡最长 16k
  • 思考模式
Kanana 1.5 8B
运行流畅
估算 40.8 tok/s35.9–45.7校准估算 ±12%
Q4_K_M6.9 / 16.0 GB全部载入显卡最长 32k—
Llama 3.1 8B
运行流畅
估算 40.8 tok/s35.9–45.7校准估算 ±12%
Q4_K_M6.9 / 16.0 GB全部载入显卡最长 32k—
Nanbeige4.2 3B
运行流畅
估算 39.9 tok/s28.0–51.9理论估算 ±30%
Q4_K_M5.0 / 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 39.9 tok/s35.1–44.7校准估算 ±12%
Q4_K_M6.6 / 16.0 GB全部载入显卡最长 64k
  • 思考模式
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B
运行流畅
估算 39.2 tok/s34.5–43.9校准估算 ±12%
Q4_K_M7.1 / 16.0 GB全部载入显卡最长 16k
  • 思考模式
Qwen3 8B
运行流畅
估算 39.2 tok/s34.5–43.9校准估算 ±12%
Q4_K_M7.1 / 16.0 GB全部载入显卡最长 16k
  • 思考模式
Gemma 4 12B
运行流畅
38.3 tok/s8k 估算 33.7 tok/s(29.7–37.8,校准估算 ±12%)实测(2 次,512 上下文)
Q4_K_M8.4 / 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 36.0 tok/s31.7–40.3校准估算 ±12%
Q4_K_M7.4 / 16.0 GB全部载入显卡最长 16k
  • 思考模式
Gemma 3 12B
运行流畅
估算 31.2 tok/s27.5–35.0校准估算 ±12%
Q4_K_M9.0 / 16.0 GB全部载入显卡最长 64k—
Phi-4
运行流畅
估算 22.8 tok/s20.1–25.5校准估算 ±12%
Q4_K_M11.6 / 16.0 GB全部载入显卡最长 8k—
MiniCPM-V 4.7 35B-A3B
运行良好
估算 56.7 tok/s39.7–73.8理论估算 ±30%
Q4_K_M15.4 / 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 53.2 tok/s37.2–69.1理论估算 ±30%
Q4_K_M15.1 / 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 48.1 tok/s33.6–62.5理论估算 ±30%
Q4_K_M15.1 / 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 45.7 tok/s32.0–59.4理论估算 ±30%
Q4_K_M15.4 / 16.0 GB + 2.9 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
  • 改用 IQ4_XS:运行流畅
  • 思考模式
Qwen3 30B-A3B (2507)
运行良好
估算 44.5 tok/s31.1–57.8理论估算 ±30%
Q4_K_M15.6 / 16.0 GB + 4.9 GB 内存MoE 专家放在内存最长 32k
  • 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 43.9 tok/s30.7–57.0理论估算 ±30%
Q4_K_M14.8 / 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
HyperCLOVA X SEED Think 14B
运行良好
估算 24.0 tok/s16.8–31.2理论估算 ±30%
Q4_K_M11.0 / 16.0 GB全部载入显卡最长 32k
  • 思考模式
Qwen3 14B
运行良好
估算 23.7 tok/s20.8–26.5校准估算 ±12%
Q4_K_M11.1 / 16.0 GB全部载入显卡最长 32k
  • Q2_K(质量损失大):运行流畅
  • 思考模式
DeepSeek R1 Distill Qwen 14B
运行良好
估算 23.1 tok/s20.3–25.9校准估算 ±12%
Q4_K_M11.3 / 16.0 GB全部载入显卡最长 16k
  • Q2_K(质量损失大):运行流畅
  • 思考模式
Mistral Small 3.2 24B
运行良好
估算 12.4 tok/s9.9–14.8校准估算 ±20%
Q4_K_M16.0 / 16.0 GB + 0.8 GB 内存部分卸载最长 8k
  • Q2_K(质量损失大):运行流畅
K2-Horizon MoVA 36B-A4B
运行较慢
估算 25.6 tok/s17.9–33.2理论估算 ±30%
Q4_K_M15.5 / 16.0 GB + 9.6 GB 内存MoE 专家放在内存最长 32k
  • 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”
  • 思考模式
Gemma 3 27B
运行较慢
估算 8.6 tok/s6.9–10.4校准估算 ±20%
Q4_K_M16.0 / 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 8.4 tok/s6.7–10.1校准估算 ±20%
Q4_K_M16.0 / 16.0 GB + 2.5 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
Muse Glimmer 30B
运行较慢
估算 8.4 tok/s6.7–10.1校准估算 ±20%
Q4_K_M16.0 / 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 8.0 tok/s6.4–9.6校准估算 ±20%
Q4_K_M16.0 / 16.0 GB + 2.8 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
Qwen3.8 27B
运行较慢
估算 7.5 tok/s6.0–9.0校准估算 ±20%
Q4_K_M16.0 / 16.0 GB + 3.2 GB 内存部分卸载最长 64k
  • Q2_K(质量损失大):运行良好
  • 思考模式
Gemma 4 31B
运行较慢
估算 6.4 tok/s5.1–7.7校准估算 ±20%
Q4_K_M16.0 / 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 5.7 tok/s4.5–6.8校准估算 ±20%
Q4_K_M16.0 / 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 5.4 tok/s4.3–6.5校准估算 ±20%
Q4_K_M16.0 / 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 5.2 tok/s4.2–6.2校准估算 ±20%
Q4_K_M16.0 / 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 4.3 tok/s3.4–5.2校准估算 ±20%
Q4_K_M16.0 / 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 4.3 tok/s3.4–5.1校准估算 ±20%
Q4_K_M16.0 / 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 49.1 tok/s34.4–63.8理论估算 ±30%
Q2_K15.0 / 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 16.5 tok/s11.6–21.5理论估算 ±30%
Q2_K14.7 / 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/s2.0–3.0校准估算 ±20%
Q2_K16.0 / 16.0 GB + 14.2 GB 内存部分卸载最长 8k—
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
—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:运行较慢
  • 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。

Radeon RX 9060 XT 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。

Radeon RX 9060 XT 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
Gemma 4 12BQ4_K_Mllama.cpp5121,509.039.0Vulkangithub.com2026-10-02
Gemma 4 12BQ4_K_Mllama.cpp5121,467.037.6ROCmgithub.com2026-10-02
Qwen3.8 27BUD-IQ4_XSllama.cpp512709.020.1Vulkangithub.com2026-10-02
Qwen3.8 27BUD-IQ4_XSllama.cpp512738.019.5HIPgithub.com2026-10-02

常见问题

能完全在 Radeon RX 9060 XT 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 15.7 tok/s(13.8–17.6,校准估算 ±12%)。

Radeon RX 9060 XT 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,26 个运行流畅、10 个运行良好、12 个运行较慢,10 个无法运行。

Radeon RX 9060 XT 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(2.0–3.0,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。