A NVIDIA RTX 4060 com 8GB de VRAM é uma das GPUs de consumidor mais populares. Embora não possa rodar os modelos maiores do Gemma 4 em precisão total, ela lida excelentemente com as variantes E2B e E4B e pode até rodar versões quantizadas de modelos maiores com algum offloading.
Este guia cobre quais modelos Gemma 4 funcionam na RTX 4060, números de desempenho esperados e dicas de otimização para obter a melhor experiência.
VRAM: ~1.5 GB (INT4) / ~4 GB (FP16)
Roda perfeitamente com bastante folga de VRAM. Inferência rápida em todos os níveis de quantização.
VRAM: ~3 GB (INT4) / ~8 GB (FP16)
O modelo ideal para a RTX 4060. INT4 deixa espaço para grandes janelas de contexto. FP16 cabe apertado, mas funciona.
VRAM: ~16 GB (INT4) — excede 8GB
Requer offloading para CPU. Descarregue ~50% das camadas para a CPU. Usável, mas significativamente mais lento do que GPU completa.
VRAM: ~18 GB (INT4) — excede 8GB
Muito grande mesmo em INT4. O offloading para CPU o torna muito lento. Considere o E4B ou 26B MoE em vez disso.
| Gemma 4 E2B (Q4) | ~85 t/s | ~45 t/s |
| Gemma 4 E4B (Q4) | ~55 t/s | ~30 t/s |
| Gemma 4 E4B (Q8) | ~35 t/s | ~20 t/s |
| Gemma 4 27B MoE (Q4) | ~12 t/s | ~8 t/s |
O desempenho varia por software (Ollama, vLLM, llama.cpp), versão do driver e configuração do sistema. Os números são aproximados para uso interativo.
Ambos detectam e utilizam automaticamente sua RTX 4060. O Ollama é a opção mais simples — apenas 'ollama run gemma4:e4b'.
INT4 (Q4_K_M) é o ponto ideal para 8GB de VRAM. Preserva ~93-95% da qualidade enquanto deixa espaço para contexto e cache KV.
Use comprimento de contexto de 4096-8192 para ficar dentro da VRAM. Contextos maiores consomem memória para o cache KV. Aumente apenas se tiver folga.
Certifique-se de ter os drivers NVIDIA e o toolkit CUDA mais recentes. Drivers mais novos frequentemente melhoram o desempenho de inferência.
| RTX 4060 (8 GB) | E2B, E4B (Q4) | Best value for small models |
| RTX 4060 Ti (16 GB) | E4B (FP16), 27B MoE (Q4) | Sweet spot for most users |
| RTX 4070 (12 GB) | E4B (Q8), 27B MoE (Q4 partial) | Good mid-range option |
| RTX 4080 (16 GB) | 27B MoE (Q4), 31B (Q4 partial) | Handles larger models |
| RTX 4090 (24 GB) | All models up to 31B Q4 | Best consumer GPU |
Sim, para os modelos E2B e E4B. O E4B em quantização INT4 roda excelentemente na RTX 4060, entregando ~25 tokens/segundo — mais do que rápido o suficiente para chat interativo.
Não praticamente. Mesmo em INT4, o modelo 31B precisa de ~18GB de VRAM. Você poderia usar offloading para CPU, mas a inferência seria muito lenta (~2-3 tok/s). O modelo E4B é uma escolha muito melhor para esta GPU.
A RTX 4060 Ti (16GB) é significativamente melhor — pode rodar o modelo 26B MoE em INT4. Se você está comprando especificamente para inferência de IA, os 8GB extras de VRAM valem a diferença de preço.
A RTX 4060 laptop também tem 8GB de VRAM e funciona da mesma forma. O desempenho será ligeiramente mais baixo devido aos limites de energia. E4B em INT4 também roda bem em variantes laptop.
Você pode, mas espere uma queda significativa de velocidade (5-10x mais lento para camadas descarregadas). É melhor usar um modelo que caiba inteiramente na VRAM. O modelo E4B é projetado especificamente para este nível de hardware.
16GB de RAM do sistema é suficiente para o modelo E4B. Se você quiser tentar offloading para CPU com modelos maiores, 32GB+ é recomendado.
Obtenha o modelo E4B e comece a conversar. Basta um comando.