NVIDIA RTX 4060 (8GB 显存) 是最受欢迎的消费级 GPU 之一。虽然无法全精度运行 Gemma 4 的大模型，但它能出色运行 E2B 和 E4B 变体，甚至可以通过部分卸载运行更大模型的量化版本。
本指南介绍哪些 Gemma 4 模型能在 RTX 4060 上运行、预期性能数据和优化技巧。
VRAM: ~1.5 GB (INT4) / ~4 GB (FP16)
完美运行，显存富余很大。所有量化级别都有很快的推理速度。
VRAM: ~3 GB (INT4) / ~8 GB (FP16)
RTX 4060 的理想模型。INT4 下有足够空间用于大上下文窗口。FP16 很紧但可以运行。
VRAM: ~16 GB (INT4) — 超出 8GB
需要 CPU 卸载。约 50% 的层卸载到 CPU。可以用但明显慢于全 GPU。
VRAM: ~18 GB (INT4) — 超出 8GB
即使 INT4 也太大。CPU 卸载会让速度非常慢。建议改用 E4B 或 26B MoE。
| 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 |
性能因软件（Ollama、vLLM、llama.cpp）、驱动版本和系统配置而异。数据为交互使用的近似值。
两者都能自动检测并利用你的 RTX 4060。Ollama 最简单——只需 'ollama run gemma4:e4b'。
INT4 (Q4_K_M) 是 8GB 显存的最佳选择。保留 ~93-95% 的质量，同时为上下文和 KV 缓存留出空间。
使用 4096-8192 的上下文长度以保持在显存范围内。更大的上下文会消耗 KV 缓存的内存。仅在有余量时才增加。
确保使用最新的 NVIDIA 驱动和 CUDA 工具包。新驱动通常能提升推理性能。
| 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 |
对 E2B 和 E4B 模型来说完全够用。E4B INT4 量化在 RTX 4060 上运行出色，约 25 tok/s——对交互式聊天来说绰绰有余。
实际上不行。即使 INT4 量化，31B 模型也需要 ~18GB 显存。可以用 CPU 卸载，但推理非常慢 (~2-3 tok/s)。E4B 模型是这个 GPU 的更好选择。
RTX 4060 Ti (16GB) 明显更好——它能运行 26B MoE 模型的 INT4 版本。如果你专门为 AI 推理购买，多出的 8GB 显存值得差价。
笔记本 RTX 4060 同样有 8GB 显存，使用方式相同。由于功耗限制，性能会略低。E4B INT4 在笔记本版上也能流畅运行。
可以但预计速度会大幅下降（卸载的层慢 5-10 倍）。更好的做法是使用完全适合显存的模型。E4B 模型就是为这个硬件级别设计的。
E4B 模型 16GB 系统内存就够了。如果你想尝试大模型的 CPU 卸载，建议 32GB+。