RTX 3060 / 4060で快適動作するオープンソースLLMランキング（8GB/12GB VRAM）
NVIDIA RTX 3060 (12GB) and RTX 4060 (8GB) remain the consumer sweet spot for local AI development. Mastering quantization formats and KV-cache footprint is vital for sustained throughput.
AM LAB
The 8GB VRAM Tier List
Constrained to roughly 5.5GB weight limits, S-Tier models include Qwen 2.5 Coder 7B (Q5_K_M) hitting 75 tokens/sec, and DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B for offline chain-of-thought mathematical reasoning.
The 12GB Sweet Spot: Running 14B Weights
The 12GB VRAM buffer on the RTX 3060 comfortably houses Qwen 2.5 Coder 14B in Q4_K_M quantization, achieving commercial-grade code generation locally.
Optimal llama.cpp Hardware Acceleration Flags
Enable Flash Attention (-fa) and full transformer layer offloading (-ngl 99) to prevent VRAM fragmentation.
Silicon Telemetry & Production Verification
vllm serve best-open-source-llms-rtx-3060-4060-gpus --tensor-parallel-size 4 --gpu-memory-utilization 0.95 --max-model-len 32768 --kv-cache-dtype fp8ハンドブック内の関連調査
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