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Bestes LLM auf der RTX 4060 (8 GB) im Jahr 2026

Q: RTX 4060 im Vergleich zu 5060?

5060 GDDR7 448 GB/s vs 4060 GDDR6 272 GB/s = ~65 % Zuwachs. Mistral 7B Q4: 5060 ~40 tok/s vs 4060 ~24 tok/s. Bei einem Neukauf: 5060. Siehe RTX 5060.

Q: 4060 oder gebrauchte 3060 mit 12 GB?

3060 12 GB = +4 GB VRAM aber etwa 25 % langsamer (GDDR6 360 GB/s vs 4060 272 GB/s, aber Ada effizienter). 3060 12 GB gewinnt bei LLM (13B verfügbar). Siehe RTX 3060.

Q: Sollte man 2026 eine 4060 wählen?

Für den reinen LLM-Einsatz eine 5060 (Vorteil durch GDDR7) oder eine 4060 Ti 16 GB (Vorteil beim VRAM) anstreben. Die 4060 ist weiterhin in Ordnung, wenn sie bereits im PC steckt. Siehe 4060 Ti 16 GB.

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Ranking aktualisiert am 22.09.2026

Die RTX 4060 (8 GB GDDR6, 272 GB/s) ist die Entry-Level-Variante von Ada Lovelace. 8 GB reichen aus, um die 7- bis 9B in Q4 zu betreiben, jedoch bleibt der Durchsatz gering (~20 Token/s bei 7B).

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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 4060

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 4060

7 GB · 32 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 4060

Q5_K_M

6 GB · 12 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 4060

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 4060

7 GB · 32 tok/s

🇫🇷 Lucie 7B

OpenLLM-France · 7 Mrd. Parameter · Apache 2.0 · 4.096 Tokens ctx

Souveränes französischsprachiges LLM, auf einem französischsprachigen Korpus trainiert.

Warum dieser Rang Souveränes französischsprachiges LLM, auf einem französischsprachigen Korpus trainiert.

ollama run lucie:7b

Auf der RTX 4060

Q5_K_M

6 GB · 12 Tok/s

🇨🇳 Qwen 2.5 Coder 7B

Alibaba · 7 Mrd. Parameter · Apache 2.0 · Kontext: 131 072 Tokens

Spezialisiert auf Code. Hält mit proprietären Modellen auf HumanEval mit.

Warum dieser Rang Spezialisiert auf Code. Hält mit proprietären Modellen auf HumanEval mit.

ollama run qwen2.5-coder:7b

Auf der RTX 4060

Q5_K_M

6 GB · 12 Tok/s

Vergleichstabelle

Rang	Modell	Params	VRAM Q4	Kontext	Lizenz	Auf der RTX 4060
#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	OLMo 3 7B	7B	5 GB	8 192	Apache 2.0	12 tok/s · Q5_K_M
#4	LFM2.5 7B	7B	4.1 GB	32 768	LFM Open License v1.0	32 Tok/s · Q8
#5	LFM2.5 DSpark	7B	4.1 GB	32 768	LFM Open License v1.0	32 Tok/s · Q8
#6	Lucie 7B	7B	5 GB	4 096	Apache 2.0	12 tok/s · Q5_K_M
#7	Qwen 2.5 Coder 7B	7B	5 GB	131 072	Apache 2.0	12 tok/s · Q5_K_M

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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 1–7B und ≤ 3B (schnell). 272 GB/s sind für 7B ordentlich.

Berücksichtigte Kriterien:

Q4_K_M ≤ 7 GB
Phi-4 Mini und 3B sehr schnell
Mistral 7B Q4 ~20 tok/s
Ada-Einstiegsmodell

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

Häufige Fragen

RTX 4060 im Vergleich zu 5060?

5060 GDDR7 448 GB/s vs. 4060 GDDR6 272 GB/s = ~65 % Steigerung. Mistral 7B Q4: 5060 ~40 tok/s vs. 4060 ~24 tok/s. Bei einem Neukauf: 5060. Siehe RTX 5060.

4060 oder gebrauchte 3060 mit 12 GB?

3060 12 GB = +4 GB VRAM, aber etwa 25 % langsamer (GDDR6 360 GB/s gegenüber 4060 272 GB/s, aber Ada ist effizienter). Die 3060 12 GB ist für LLMs die bessere Wahl (13B-Modelle lassen sich betreiben). Siehe RTX 3060.

LLM-Sweet-Spot für die 4060?

Mistral 7B Q5 (~5,5 GB) mit 18 tok/s, Llama 3.2 3B Q4 mit 40+ tok/s, Phi-4 Mini mit 45+ tok/s. Für 13B+ auf 12 GB setzen (RTX 4070).

Sollte man 2026 eine 4060 wählen?

Für die ausschließliche Nutzung von LLMs die 5060 (GDDR7-Vorteil) oder die 4060 Ti mit 16 GB (VRAM-Vorteil) anvisieren. Die 4060 ist weiterhin ordentlich, wenn sie bereits im PC steckt. Siehe 4060 Ti 16 GB.

Weiterführende Informationen

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