RTX 4060 Ti 16GB
68 modelli IA entrano in 16 GB di VRAM in Q4 nativo. 15 altri funzionano con offloading CPU. Benchmark reali qui sotto.
llama.cpp 0.2.x · CUDA 12 · Ubuntu 22.04 · Prices verified on Amazon · metodologia →
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Specifiche complete
NVIDIA · 2023-07
| VRAM | 16 GB GDDR6 |
| Banda | 288 GB/s |
| FP16 TFLOPS | 22.1 |
| AI Score | 45 / 140 |
| CUDA Cores | 4,352 |
| Tensor Cores | 136 |
| TDP | 165 W |
| PCIe | Gen 4 |
| Slots | 2 |
| Power Connector | 8-pin |
| Fascia di prezzo | Buon rapporto qualita-prezzo |
| Rilascio | 2023-07 |
Benchmark IA
Misurazioni reali di inferenza — llama.cpp Q4_K_M
| Attivita | Risultato |
|---|---|
| Llama 1B Q4 | 151 tok/s |
| Llama 3B Q4 | 60 tok/s |
| Llama 7B Q4 | 35 tok/s |
| Llama 13B Q4 | 13 tok/s |
| Llama 30B Q4 | VRAM N/D |
| Llama 70B Q4 | Offload o multi-GPU |
| Stable Diffusion 512px | 5s / img |
| Whisper Large RTF | 0.7x |
RTF < 1.0 = piu veloce del tempo reale. Per Stable Diffusion e Whisper, piu basso e meglio; per tokens/s, piu alto e meglio.
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68 modelli entrano interamente in VRAM · 15 con offloading CPU
Flux.1 Dev
Whisper Large V3
Stable Diffusion 3.5 Large
Stable Diffusion 3.5 Medium
Gemma 4 27B
Gemma 2 27B
Mistral Small 3
Phi-4
Vedi tutti i 68 modelli compatibili →
Funziona anche con offloading CPU (15)
- FLUX.2 Dev 8.8 GB Q2
- Qwen2.5-Coder 32B 9.6 GB Q2 Come installare →
- DeepSeek R1 Distill 32B 9.6 GB Q2 Come installare →
- Qwen2.5 32B 9.6 GB Q2 Come installare →
- Qwen3.5 35B-A3B 9.6 GB Q2 Come installare →
- Gemma 3 27B 8.1 GB Q2 Come installare →
- Gemma 4 31B 8.5 GB Q2 Come installare →
- Mixtral 8x7B 14 GB Q2 Come installare →
- Qwen3 32B 8.8 GB Q2 Come installare →
- Qwen3-Coder 30B-A3B 8.3 GB Q2 Come installare →
- Qwen3 30B-A3B 8.3 GB Q2 Come installare →
- CodeLlama 34B 10 GB Q2 Come installare →
- Yi 1.5 34B 10 GB Q2 Come installare →
- Nous Hermes 2 Mixtral 8x7B 13 GB Q2 Come installare →
- Phi-3.5 MoE 11 GB Q2 Come installare →
RTX 4060 Ti 16GB · Amazon
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RTX 4060 Ti 16GB per IA locale
RTX 4060 Ti 16GB con 16GB di GDDR6 e un'opzione solida per IA locale. Questa GPU copre i modelli piu usati in quantizzazione Q4 e permette carichi piu grandi in base alla VRAM disponibile.
Nei benchmark reali, RTX 4060 Ti 16GB raggiunge 35 token/secondo su Llama 7B Q4. Puoi eseguire 68 modelli interamente in VRAM, con altri 15 modelli in offloading CPU.
Per verificare in dettaglio la compatibilita di ogni modello, usa il calcolatore VRAM. Puoi anche consultare le guide introduttive per configurare il tuo ambiente locale.
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