HARDWARE / IA LOCAL

RTX 4060 Ti · 16 GB de VRAM

Use a versão de 16 GB, não a placa de 8 GB. O computador e a RAM do sistema são requisitos adicionais.

Memória: 16 GB · VRAM
Plataforma: CUDA · host PC
Banda de memória: 288 GB/s

Especificações e fontes ↓

Foto oficial da família.

Algumas fontes indisponíveis; últimos dados válidos preservados. Consulta do catálogo: 2026-09-26.

Sua configuração

Modelos candidatos

Explore modelos dentro do seu limite de memória, priorizando os que têm score.

Capacidade de planejamento16 GB

Recomendações

Modelos dentro desta estimativa de memória

116 candidatos dentro da estimativa · 197 conferidos · 16 GB

Memória estimada, sem compatibilidade testada. Este LiveBench não cobre estes candidatos; a ordem não é um ranking de inteligência.

Buscar modelo neste hardware

Modelos de linguagem · mesmos ajustes de estimativa para todas as linhas
	Q4 · GB	Limite de contexto	Seleção / fonte
Alibaba · 9B parâmetros · revisado	Margem: 5 GB	262.144
Qwen · 14,77B elementos · automático	Margem: 0 GB	32.768	Fonte ↗
meta-llama · 8,03B elementos · automático · acesso condicionado	Margem: 5 GB	128.000	Fonte ↗
Qwen · 8,19B elementos · automático	Margem: 5 GB	32.768	Fonte ↗
Qwen · 4,02B elementos · automático	Margem: 8 GB	32.768	Fonte ↗

Execute um teste opcional no seu computador e importe o arquivo JSON. Este site não executa inferência nem envia o arquivo. Os resultados ficam nesta aba e não são associados automaticamente às recomendações.

llama-bench -m /path/to/model.gguf -p 512 -n 128 -d 8192 -r 5 -o json > benchmark.json

Substitua o caminho de exemplo por um checkpoint GGUF existente. Requer llama-bench instalado localmente. Tokenização e amostragem não entram na medição de tempo.

Importar JSON do llama-bench

Velocidade neste hardware

Ainda não incluímos uma medição verificável desta configuração exata. As estimativas de memória acima não indicam tokens por segundo ou tempo até o primeiro token.

Consultar ensaios da comunidade llama.cpp ↗

Imagem, vídeo e áudio

Requisitos de memória documentados pelos publicadores abaixo desta capacidade. Arquitetura exata da GPU, suporte a ARM64, precisão e runtime ainda precisam de conferência.

Wan2.1 T2V 1.3B · 8.19 GB · Configuração oficial T2V 1.3B · evidência ↗

Especificações do hardware

Chip: Ada Lovelace · RTX 4060 Ti
Memória física: 16 GB GDDR6 · 128-bit
Plataforma de execução: CUDA · host PC
Banda de memória: 288 GB/s · fabricante ↗

A NVIDIA lista uma configuração da RTX 4060 Ti com 16 GB de memória GDDR6 dedicada. Confira abaixo os checkpoints candidatos e suas contagens de parâmetros; reserve espaço adicional para contexto maior, componentes de mídia e sobrecarga do runtime.

Especificações oficiais ↗

A banda é uma especificação teórica do hardware, não uma medição de velocidade do modelo. Compatibilidade de runtime e checkpoint precisa ser conferida separadamente.

Fontes, atualizações e estimativa

Candidatos revisados usam contagens publicadas do modelo. Candidatos automáticos usam contagens de tensores em ponto flutuante de repositórios oficiais no Hugging Face, com a revisão da fonte preservada. Pesos quantizados empacotados, arquiteturas não reconhecidas e metadados multimodais ficam fora da estimativa automática. Nenhum desses critérios comprova que existe um checkpoint quantizado ou que ele roda nesta máquina.

A rotina de descoberta adiciona modelos elegíveis sem criar outra página de hardware. A página consulta o catálogo salvo a cada cinco minutos enquanto está visível. Metadados incompletos continuam no catálogo geral; uma falha de atualização preserva os últimos dados válidos.

Planejamento = pesos estimados + 20% de margem de trabalho + cache informado + reserva heurística (8 GB unificados ou 2 GB por GPU dedicada). As reservas são hipóteses de planejamento, não mínimos do fabricante. Tokens de contexto não calculam automaticamente o cache KV.

Catálogo completo de modelos · Dados e metodologia

Especificação de hardware revisada: 2026-09-26. Fontes de modelos e medições têm datas próprias.