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Bestes LLM auf der RTX 3060 Ti (8 GB) im Jahr 2026

Q: 3060 Ti 8 GB vs 3060 12 GB: LLM?

Die 3060 Ti ist bei 7B etwa 25 % schneller. Die 3060 mit 12 GB ermöglicht den Betrieb von 13–14B-Modellen in Q4. Hauptsächlich für LLMs: 3060 mit 12 GB. Für gemischte Nutzung (Gaming + kleinere LLMs): 3060 Ti. Siehe 3060 12GB.

Q: Ist es sinnvoller, in eine neue 5060 zu investieren?

5060 GDDR7 448 GB/s = gleiche Bandbreite, aber moderne Neural Engine. ~340 € neu gegenüber ~180 € gebraucht. Bei knappem Budget sollten Sie eine gebrauchte 3060 Ti bevorzugen. Siehe RTX 5060.

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Rangliste aktualisiert am 09/10/2026

Die RTX 3060 Ti (8 GB GDDR6X, 448 GB/s) ist schneller als die 3060 mit 12 GB, aber auf 8 GB begrenzt. Kompromiss zwischen Leistung und VRAM: Für LLMs liegt die 3060 mit 12 GB häufig vorn.

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Rangliste

🇺🇸 OLMo 3 7B Think (SFT)

zimplex · 7 Mrd. Parameter · Apache 2.0 · 16 000 Tokens ctx

SFT-„thinking“-Variante von OLMo 3 7B: schrittweises Schlussfolgern, 16k Kontext, ca. 4,2 GB VRAM bei Q4. Zu 100 % offen, Apache-2.0-Lizenz.

Warum dieser Rang SFT-„thinking“-Variante von OLMo 3 7B: schrittweises Schlussfolgern, 16k Kontext, ca. 4,2 GB VRAM bei Q4. Zu 100 % offen, Apache-2.0-Lizenz.

# HuggingFace : zimplex/olmo3-7b-think-sft-eosfix-16k-3ep-euc

Auf der RTX 3060 Ti

8 GB · 32 Tok/s

🇨🇳 GLM 5.3 7B

Zhipu AI · 7 Mrd. Parameter · MIT · Kontext: 128 000 Tokens

GLM 5.3 (Zhipu): Dichtes 7B-Modell, spezialisiert auf Code und Reasoning, 128k Kontext, ~4,1 GB VRAM bei Q4. Leicht, läuft auf GPUs mit 6-8 GB, MIT-Lizenz.

Warum dieser Rang GLM 5.3 (Zhipu): Dichtes 7B-Modell, spezialisiert auf Code und Reasoning, 128k Kontext, ~4,1 GB VRAM bei Q4. Leicht, läuft auf GPUs mit 6-8 GB, MIT-Lizenz.

ollama pull glm-5.3

Auf der RTX 3060 Ti

7 GB · 32 tok/s

🇺🇸 Granite 4.1 8B Instruct

IBM · 8 Mrd. Parameter · Apache 2.0 · Kontext: 131 072 Tokens

Dense 8B Apache 2.0, 12 Sprachen inkl. FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. MMLU 73.84, HumanEval 85.37. Veröffentlichung 29. April 2026.

Warum dieser Rang Dense 8B Apache 2.0, 12 Sprachen inkl. FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. MMLU 73.84, HumanEval 85.37. Veröffentlichung 29. April 2026.

# HuggingFace : ibm-granite/granite-4.1-8b

Auf der RTX 3060 Ti

Q5_K_M

6 GB · 12 Tok/s

🇺🇸 OLMo 3 7B

Allen AI · 7 Mrd. Parameter · Apache 2.0 · 8 192 Tokens ctx

Dichtes Modell mit 7B Parametern, zu 100 % offen (Gewichte + Daten + Code). Volle Transparenz für die Forschung.

Warum dieser Rang Dichtes Modell mit 7B Parametern, zu 100 % offen (Gewichte + Daten + Code). Volle Transparenz für die Forschung.

ollama run olmo-3:7b

Auf der RTX 3060 Ti

Q5_K_M

6 GB · 12 Tok/s

🇺🇸 Granite 4.2 8B

IBM · 8 Mrd. Parameter · Apache 2.0 · Kontext: 128 000 Tokens

Granite 4.2 8B (IBM): Dichtes Modell unter Apache 2.0, 128k Kontext, ~4,6 GB VRAM bei Q4. Chat, Code und Reasoning in mehreren Sprachen für Unternehmen.

Warum dieser Rang Granite 4.2 8B (IBM): Dichtes Modell unter Apache 2.0, 128k Kontext, ~4,6 GB VRAM bei Q4. Chat, Code und Reasoning in mehreren Sprachen für Unternehmen.

ollama pull granite4.2

Auf der RTX 3060 Ti

Q5_K_M

6 GB · 32 tok/s

🇺🇸 LFM2.5 7B

Liquid AI · 7 Mrd. Parameter · LFM Open License v1.0 · 32 768 Tokens ctx

LFM2.5 7B (Liquid AI): Denses Liquid Foundation Model, 32k Kontext, 4,1 GB VRAM bei Q4. Optimiert für CPU und Edge. Veröffentlichung im Mai 2026.

Warum dieser Rang LFM2.5 7B (Liquid AI): Denses Liquid Foundation Model, 32k Kontext, 4,1 GB VRAM bei Q4. Optimiert für CPU und Edge. Veröffentlichung im Mai 2026.

ollama pull lfm2.5

Auf der RTX 3060 Ti

7 GB · 32 tok/s

🇺🇸 LFM2.5 DSpark

Liquid AI · 7 Mrd. Parameter · LFM Open License v1.0 · 32 768 Tokens ctx

LFM2.5 DSpark (Liquid AI): Denses Liquid Foundation Model mit 7B, 32k Kontext, ~4,1 GB VRAM bei Q4. Vielseitiges Chat-Modell, optimiert für Edge/CPU.

Warum dieser Rang LFM2.5 DSpark (Liquid AI): Denses Liquid Foundation Model mit 7B, 32k Kontext, ~4,1 GB VRAM bei Q4. Vielseitiges Chat-Modell, optimiert für Edge/CPU.

# HuggingFace : LiquidAI/LFM2.5-DSpark

Auf der RTX 3060 Ti

7 GB · 32 tok/s

Vergleichstabelle

Rang	Modell	Params	VRAM Q4	Kontext	Lizenz	Auf der RTX 3060 Ti
#1	OLMo 3 7B Think (SFT)	7B	4,2 GB	16 000	Apache 2.0	32 Tok/s · Q8
#2	GLM 5.3 7B	7B	4.1 GB	128 000	MIT	32 Tok/s · Q8
#3	Granite 4.1 8B Instruct	8B	5 GB	131 072	Apache 2.0	12 tok/s · Q5_K_M
#4	OLMo 3 7B	7B	5 GB	8 192	Apache 2.0	12 tok/s · Q5_K_M
#5	Granite 4.2 8B	8B	4,6 GB	128 000	Apache 2.0	32 Tok/s · Q5_K_M
#6	LFM2.5 7B	7B	4.1 GB	32 768	LFM Open License v1.0	32 Tok/s · Q8
#7	LFM2.5 DSpark	7B	4.1 GB	32 768	LFM Open License v1.0	32 Tok/s · Q8

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Ihr VRAM	Typische GPUs / Macs	Empfohlenes Code-Modell	Ollama-Befehl
8 GB	RTX 4060 / 3060 · M1-M2 16 GB	Qwen 3.5 9B (Q4, 6,6 GB — 256k ctx)	`ollama run qwen3.5:9b`
12 GB	RTX 3060 12 GB / 4070 / 5070	Qwen 3.5 9B (Q8, 11 GB) oder Gemma 4 12B (7,6 GB)	`ollama run qwen3.5:9b-q8_0`
16 GB	RTX 5070 Ti / 4080 / 5080 · RX 9070 XT · M4 24 GB	Devstral 24B (Q4, 14 GB) — Code-Agent-Spezialist	`ollama run devstral:24b`
24 GB	RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 GB	Qwen 3.8 27B (Q4, 18 GB) — „nahe an Copilot“	`ollama run qwen3.8:27b`
32 GB	RTX 5090	Qwen 3.6 35B-A3B (Q4, 23 GB) — schnelles MoE	`ollama run qwen3.6:35b`
48 GB+	Mac M4 Max 64 GB · M2 Ultra 128 GB	Qwen3-Coder 30B-A3B (Q8, 32 GB — 256k ctx)	`ollama run qwen3-coder:30b-a3b-q8_0`

💡 Chat/Agent ≠ Autovervollständigung. In der obigen Tabelle finden Sie Ihr Modell für Chat und Agent. Für die Inline-Autovervollständigung (FIM) behalten Sie ein kleines, dafür vorgesehenes Modell in der Variante -base : ollama run qwen2.5-coder:7b-base — das ist in diesem speziellen Fall immer noch der Referenzstandard. ⚠️ Qwen 3.8: sein Reasoning ist standardmäßig sehr hoch eingestellt, und es „denkt“ bei einfachen Anfragen zu viel nach — stellen Sie es auf low (oder schalten Sie es ab) beim ersten Start. ⚠️ Lizenzfalle: Codestral 22B = Mistral Non-Production License → zum Programmieren bei der Arbeit verboten. Qwen 3.5/3.8, Gemma 4 und Devstral sind unter Apache 2.0 lizenziert. 💡 Abstürze wegen Speicherproblemen? Halten Sie ca. 1,5 GB VRAM für den Kontext frei oder gehen Sie eine Quantisierungsstufe herunter.

🔌 Zum Einbinden in VS Code: Cline (Agent für mehrere Dateien), Aider (CLI) oder Tabby/Twinny (FIM-Autovervollständigung) — alle verbinden sich lokal mit Ollama. Das Kit Lokaler Copilot — Configs zum Einfügen + getestetes Setup — ist verfügbar: /copilote-local.

Methodik des Rankings

Filter: Q4_K_M ≤ 7 GB. Bonus für 3–9B-Modelle. 448 GB/s = ordentlich, aber 8 GB sind begrenzend.

Berücksichtigte Kriterien:

Q4_K_M ≤ 7 GB
Mistral 7B Q4 mit 28 tok/s
~25 % schneller als 3060
VRAM begrenzt auf 8 GB

Die Bewertung ist vollständig transparent: konsultieren Sie unsere Methodik für Details zur Berechnung des VRAM-Bedarfs und der Tokens pro Sekunde.

Häufige Fragen

3060 Ti 8 GB vs 3060 12 GB: LLM?

Die 3060 Ti ist bei 7B-Modellen schneller (~25 %). Die 3060 12 GB ermöglicht den Betrieb von 13–14B-Modellen in Q4. Hauptsächlich für LLMs: 3060 12 GB. Für eine gemischte Nutzung (Gaming + kleine LLMs): 3060 Ti. Siehe 3060 12GB.

3060 Ti gebraucht: Preis?

~150–200 € in Frankreich. Eines der besten Angebote für den Einstieg in lokale LLMs. Mistral 7B Q4 ist mit 28 tok/s für Chat und Code nutzbar.

Welche Modelle bieten den besten Kompromiss auf der 3060 Ti?

Mistral 7B Q5 (~5,5 GB, 35 tok/s), Qwen 3 8B Q4 (~5 GB, 32 tok/s), Llama 3.2 3B Q4 (~2 GB, 70+ tok/s).

Ist es sinnvoller, in eine neue 5060 zu investieren?

5060 mit GDDR7 und 448 GB/s = gleiche Bandbreite, aber moderne Neural Engine. ~340 € neu gegenüber ~180 € gebraucht. Bei knappem Budget bevorzugen Sie eine gebrauchte 3060 Ti. Siehe RTX 5060.

Weiterführende Informationen

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