Calcular el TPS del GeForce RTX 3060 12 GB en modelos locales de IA
Cada modelo en nuestro catálogo se evalúa según esta tarjeta en la longitud de contexto y la calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de esta tarjeta y el tamaño de cada modelo una vez comprimido..
Calculado para esta tarjeta
679 modelos en nuestro catálogo en conjunto
El modelo más grande que sostiene
ERNIE-4.5-21B-A3B
21B · Q3_K_M · 109 tok/s
Modelo más rápido
Gemma 3 QAT 1B
152 tok/s · 1B
¿Qué modelos de IA pueden ejecutarse en un GeForce RTX 3060 12 GB?
Establecer las entradas, leer la respuesta
Más contexto significa más memoria para la caché de conversación. La velocidad es para una conversación nueva y no cambia con esta configuración..
Oculta modelos que solo encajarían al ser comprimidos por debajo de este punto.
396 modelos coinciden
Calculando| Cuantización | Ajustar | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
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152
tok/s
130–183 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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152
tok/s
130–183 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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152
tok/s
91–244 · baja confianza |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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152
tok/s
91–244 · baja confianza |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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152
tok/s
91–244 · baja confianza |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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152
tok/s
91–244 · baja confianza |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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141
tok/s
85–226 · baja confianza |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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139
tok/s
83–222 · baja confianza |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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139
tok/s
83–222 · baja confianza |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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139
tok/s
83–222 · baja confianza |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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139
tok/s
83–222 · baja confianza |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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127
tok/s
76–203 · baja confianza |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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127
tok/s
76–203 · baja confianza |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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127
tok/s
76–203 · baja confianza |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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127
tok/s
76–203 · baja confianza |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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124
tok/s
105–149 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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122
tok/s
73–196 · baja confianza |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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122
tok/s
73–196 · baja confianza |
DeepSeekMoE-16B | 16B | Jan 2024 | 10.0 GB | 4k tokens | Q4_K_M | Ajustado |
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117
tok/s
70–188 · baja confianza |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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117
tok/s
70–188 · baja confianza |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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117
tok/s
70–188 · baja confianza |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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117
tok/s
70–188 · baja confianza |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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117
tok/s
70–188 · baja confianza |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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117
tok/s
70–188 · baja confianza |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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117
tok/s
70–188 · baja confianza |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..
En registro
GeForce RTX 3060 12 GB especificación completa
Todo lo registrado para esta placa, ordenado por cuánto influye en ejecutar un modelo de lenguaje en lugar de cómo lo enumeraría una hoja de especificaciones. La memoria viene primero porque decide el resultado; el resto es contexto..
Memoria
Las dos especificaciones que deciden qué puede ejecutar esta tarjeta y cuán rápido. La capacidad determina qué modelos encajan; el ancho de banda establece cuántos tokens por segundo producen una vez que lo hacen.
- Tamaño de memoria
- 12 GB
- Ancho de banda de memoria
- 360 GB/s
- Tipo de memoria
- GDDR6
- Ancho de bus de memoria
- 192 bit
- Reloj de memoria
- 1.88 GHz
El chip
Cuál es el procesador en la placa y cómo fue fabricado. Un tamaño de proceso más pequeño generalmente significa más rendimiento para la misma potencia.
- Procesador gráfico
- GA106
- Arquitectura
- Ampere
- Generación
- GeForce 30
- Fundición
- Samsung
- Tamaño del proceso
- 8 nm
- Transistores
- 12 billion
- Densidad de transistores
- 43,500 K/mm²
- Tamaño de die
- 276 mm²
- Paquete
- BGA-2713
- Lanzado
- 12 January 2021
Velocidades de reloj
Qué tan rápido funciona el procesador. Vale mucho menos aquí que en una prueba de rendimiento de juegos: generar texto está limitado por el ancho de banda de memoria, así que una mayor frecuencia apenas mueve el resultado.
- Frecuencia base
- 1.32 GHz
- Reloj de impulso
- 1.78 GHz
Unidades de procesamiento
Qué contiene el chip. Estos impulsan el rendimiento gráfico y son importantes principalmente para procesar un aviso largo en lugar de producir la respuesta.
- Unidades de sombreado
- 3,584
- Unidades de mapeo de texturas
- 112
- Unidades de salida de renderizado
- 48
- Multiprocesadores de streaming
- 28
- Núcleos Tensor
- 112
- Núcleos de trazado de rayos
- 28
- Caché L1
- 128 KB
- Caché L2
- 3 MB
Rendimiento teórico
Tasas aritméticas máximas publicadas para la placa. Estos son techos que ninguna carga de trabajo real alcanza, y la generación de texto alcanza una pequeña fracción de ellas porque está limitada por la memoria en lugar de la aritmética.
- Media precisión (FP16)
- 12.7 TFLOPS
- Precisión simple (FP32)
- 12.7 TFLOPS
- Doble precisión (FP64)
- 199 GFLOPS
- Tasa de píxeles
- 85 GPixel/s
- Tasa de textura
- 199 GTexel/s
La placa
Lo que se necesita para instalar físicamente y alimentar la tarjeta: las limitaciones prácticas que deciden si se ajusta a la máquina que ya posee.
- Consumo de energía (TDP)
- 170 W
- Suministro de energía sugerido
- 450 W
- Conectores de potencia
- 1x 12-pin
- Interfaz de bus
- PCIe 4.0 x16
- Ancho de ranura
- Dual-slot
- Dimensiones
- 242 mm
- Mostrar salidas
- 1x HDMI 2.1, 3x DisplayPort 1.4a
Soporte de software
Qué gráficos y interfaces de computación admite la tarjeta. La capacidad de computación CUDA es la que afecta a la inferencia: por debajo de 7.0 no hay núcleos tensoriales, y el software de inferencia moderno recurre a rutas de código más lentas.
- Capacidad de computación CUDA
- 8.6
- DirectX
- 12.2
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.4
- OpenCL
- 3.0
- Modelo de shader
- 6.8
Listados
Dónde comprar un GeForce RTX 3060 12 GB
Actualmente, ningún vendedor está listando esta tarjeta. Las listaciones provienen de vendedores que las publican aquí directamente. — navegar el directorio de proveedores ver quién está vendiendo qué.
Qué significan los números
Lo que significa el subsistema de memoria para la IA
Memoria
12 GB
Ancho de banda
360 GB/s
Modelo más grande
ERNIE-4.5-21B-A3B
GeForce RTX 3060 12 GB lleva 12 GB de GDDR6. Eso llega cómodamente a modelos pequeños y medianos, aunque los más grandes se quedan fuera de alcance sin dividirlos. La sobrecarga del controlador deja aproximadamente 10.8 GB.
El ancho de banda de VRAM alcanza 360 GB/s a través de un bus de 192 bits. Ese es el número que gobierna la velocidad de generación — la aritmética por byte leído es lo suficientemente pequeña como para que el bus, no los núcleos, sea lo que todos están esperando.
El ancho de banda es la frecuencia multiplicada por el ancho del bus, y esta tarjeta tiene su memoria a 1.88 GHz. Ambas mitades importan, y ninguna es visible en un benchmark de juegos.
La cosa más grande que contiene es ERNIE-4.5-21B-A3B, 21B, comprimido a Q3_K_M y generando alrededor 109 tokens por segundo
El chip y cómo fue construido
GeForce RTX 3060 12 GB está construido en el GPU GA106, usando la arquitectura Ampere desde NVIDIA, como parte de la generación GeForce 30.
El chip es fabricado por Samsung, en un proceso de 8 nm, con un dado que mide 276 mm², sosteniendo 12 billion Transistores. Un proceso más pequeño generalmente significa más rendimiento para la misma potencia, aunque para modelos de lenguaje importa mucho menos que el subsistema de memoria.
Fue liberado en January 2021, aproximadamente 5.5503616825553 hace años. El soporte de software de inferencia tiende a seguir al hardware por uno o dos años, por lo que una CARD de esta edad generalmente tiene rutas de código maduras y bien optimizadas disponibles para ella.
Rendimiento de cómputo y por qué importa menos de lo que parece
FP16
12.7 TFLOPS
FP64
199 GFLOPS
Núcleos Tensor
112
En papel GeForce RTX 3060 12 GB alcanza 12.7 TFLOPS a media precisión, y 12.7 TFLOPS a simple precisión. Estas son cifras pico que ninguna carga de trabajo real sostiene, y generar texto alcanza solo una pequeña fracción de ellas; la decodificación está limitada por la memoria en lugar de la aritmética, por lo que una tarjeta puede parecer enormemente poderosa aquí y aún así producir tokens a una tasa ordinaria.
El rendimiento de doble precisión alcanza 199 GFLOPS. No tiene relevancia para ejecutar un modelo de lenguaje — ninguna ejecución de inferencia lo utiliza — pero separa las partes de los centros de datos de las de consumo, ya que estas últimas lo restringen deliberadamente.
La tarjeta lleva 112 Núcleos Tensor a través 28 Multiprocesadores de streaming. Estos aceleran la aritmética de matrices en el corazón de un transformador, y son lo que hace que el procesamiento de solicitudes — leer un documento largo antes de responder — sea drásticamente más rápido de lo que sería de otra manera.
Las frecuencias funcionan desde una base de 1.32 GHz a un aumento de 1.78 GHz. Vale mucho menos aquí que en un benchmark de juegos: aumentar las velocidades del reloj acelera la aritmética, y la aritmética no es lo que la generación está esperando.
Cache y unidades de procesamiento
GeForce RTX 3060 12 GB tiene una caché L1 de 128 KB, respaldado por una caché L2 de 3 MB. La caché absorbe una parte del tráfico de memoria que de otro modo impactaría en el bus principal, que es el único lugar en esta página donde un número diferente al ancho de banda afecta silenciosamente la velocidad de generación — un gran L2 permite que más del conjunto de trabajo permanezca cerca de los núcleos.
Hay 3,584 Unidades de sombreado, 112 Unidades de mapeo de texturas, y 48 Unidades de salida de renderizado. Estos manejan cargas de trabajo gráficas y contribuyen al procesamiento de prompts, pero permanecen inactivos durante gran parte del tiempo que un modelo pasa generando una respuesta.
Potencia, tamaño e instalación
Consumo de energía
170 W
GeForce RTX 3060 12 GB está clasificado en 170 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 450 . Ejecutar un modelo de lenguaje mantiene una tarjeta ocupada en ráfagas en lugar de continuamente — consume recursos mientras genera e inactiva entre solicitudes — por lo que el consumo sostenido durante un día laboral suele estar muy por debajo de la cifra nominal.
La placa ocupa dual-slot, medir 242 mm largo, y necesita 1x 12-pin. Vale la pena comprobar con el caso y la fuente de alimentación ya en la máquina, ya que las tarjetas más grandes necesitan considerablemente más de ambos que lo que proporciona un escritorio típico.
Se conecta a través de PCIe 4.0 x16. La interfaz determina qué tan rápido se carga un modelo desde el disco en la tarjeta, no qué tan rápido se ejecuta una vez allí, así que un enlace más estrecho cuesta unos segundos al inicio y nada después.
Los extremos
Los modelos de IA más grandes que se ejecutan en una GeForce RTX 3060 12 GB
Los modelos más grandes de peso abierto que caben en esta tarjeta, los más nuevos primero. Cada uno se muestra con la mejor compresión que la tarjeta puede contener..
Los modelos de IA más rápidos en un GeForce RTX 3060 12 GB
Donde esta tarjeta produce tokens más rápido. Modelos más pequeños dominan aquí, porque generar cada token significa leer todo el modelo de la memoria una vez..
Paso a paso
Cómo calcular los tokens por segundo de un GeForce RTX 3060 12 GB
No tienes que calcular nada a mano: la calculadora de gputps.com en esta página ya lo ha resuelto para cada modelo que esta tarjeta puede contener. Leer la respuesta lleva seis pasos..
-
01
Busca el modelo que deseas
La tabla enumera 396 modelos que esta tarjeta puede ejecutar. Buscar por nombre o por tamaño — escribir 27b coincide con el conteo de parámetros incluso cuando el nombre nunca lo indica.
-
02
Establece la longitud de contexto que realmente usarás
Las conversaciones más largas cuestan memoria además de los pesos. En contra 12 GB así que la configuración vale la pena ajustarla.
-
03
Fija la comparación a un nivel de calidad
Por defecto, la tabla selecciona la copia menos comprimida que cabe. Establecer un límite elimina modelos que solo califican a través de una compresión fuerte.
-
04
Toma el rango como la respuesta
Las velocidades vienen con barras de error por una razón. El mejor caso aquí es 152 tok/s en Gemma 3 QAT 1B. La misma CARD y modelo varían entre el treinta y el cincuenta por ciento entre los tiempos de ejecución de inferencia.
-
05
Verifica el margen antes de decidir
Tight significa que funciona hoy; comfortable significa que aún funciona cuando la conversación crece. Comparar lo que cada modelo necesita contra un disponible. 12 GB.
-
06
Abre el modelo para comparar tarjetas
Cada página del modelo repite este cálculo para todo el catálogo. Vale la pena echar un vistazo antes de decidir: muestra qué más ejecuta el mismo modelo, junto a GeForce RTX 3060 12 GB.
Respuestas
GeForce RTX 3060 12 GB — preguntas comunes
GeForce RTX 3060 12 GB— ¿Cuál es el modelo de IA más grande que puede ejecutar?
El modelo más grande en nuestro catálogo que se ajusta es ERNIE-4.5-21B-A3B en 21B parámetros, comprimido a Q3_K_M. Genera aproximadamente 109 tokens por segundo y necesita aproximadamente 10.1 GB de la memoria de la tarjeta.
GeForce RTX 3060 12 GB— cuántos tokens por segundo produce?
Depende del modelo. El modelo más rápido que seguimos aquí es Gemma 3 QAT 1B a aproximadamente 152 tokens por segundo, mientras que los modelos más grandes funcionan proporcionalmente más lentos porque cada token requiere leer todo el modelo de la memoria una vez. Las velocidades son estimaciones para una sola conversación a la vez.
GeForce RTX 3060 12 GB— ¿Puede ejecutarse? 7B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. DeepSeek Coder 6.7B en Q6_K, usando alrededor 9.9 GB de VRAM y generando alrededor 33.1 tokens por segundo
GeForce RTX 3060 12 GB— ¿Puede ejecutarse? 13B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. DeepSeekMoE-16B en Q4_K_M, usando alrededor 10.0 GB de VRAM y generando alrededor 122 tokens por segundo
GeForce RTX 3060 12 GB— ¿Cuánta VRAM tiene?
Esta tarjeta tiene 12 GB de GDDR6. Alrededor de una décima es reservada por el tiempo de ejecución de inferencia y el controlador, dejando aproximadamente 10.8 GB disponible para un modelo y su conversación.
GeForce RTX 3060 12 GB— ¿Cuál es su ancho de banda de VRAM?
El ancho de banda de VRAM alcanza 360 GB/s a través de un bus de 192 bits. Este es el único mejor predictor de qué tan rápido genera texto, porque producir cada token significa leer todo el modelo fuera de la memoria una vez.
GeForce RTX 3060 12 GB— ¿qué tipo de memoria utiliza?
Utiliza GDDR6 funcionando a 1.88 GHz. Los tipos de HBM se encuentran en aceleradores de datacenters y llevan mucho más ancho de banda que el GDDR utilizado en tarjetas de escritorio, razón por la cual generan tokens considerablemente más rápido a la misma capacidad.
GeForce RTX 3060 12 GB— ¿Quién lo hace?
Este es un producto de NVIDIA, con el chip fabricado por Samsung, en un proceso de 8 nm.
GeForce RTX 3060 12 GB— ¿cuándo fue lanzado?
Fue liberado en January 2021.
GeForce RTX 3060 12 GB— ¿Cuánta potencia utiliza?
La potencia nominal de la placa es 170 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 450 . Generar texto consume mucho en ráfagas y permanece inactivo entre solicitudes, por lo que el consumo promedio durante una sesión de trabajo está normalmente muy por debajo de la cifra nominal.
GeForce RTX 3060 12 GB— cuánta caché tiene?
La caché L1 es 128 KB, y la caché L2 es 3 MB. La caché absorbe parte del tráfico de memoria que de otro modo alcanzaría el bus principal, por lo que un L2 más grande proporciona un leve aumento en la velocidad de generación más allá de lo que la banda ancha por sí sola predice.
GeForce RTX 3060 12 GB— ¿cuáles son sus TFLOPS?
Está calificado en 12.7 TFLOPS a media precisión y 12.7 TFLOPS a precisión simple. Estos son techos aritméticos máximos en lugar de tasas alcanzables, y la generación de texto alcanza solo una pequeña fracción de ellos porque está limitada por el ancho de banda de memoria en su lugar.
GeForce RTX 3060 12 GB— ¿Cuántos núcleos Tensor tiene?
Tiene 112 Núcleos Tensor a través 28 Multiprocesadores de streaming. Aceleran la aritmética matricial de la que se construye un TRANSFORMADOR, lo que principalmente acelera el procesamiento de un PROMPT largo en lugar de producir la respuesta.
GeForce RTX 3060 12 GB— ¿Soporta CUDA?
Sí. Informa sobre la capacidad de cómputo CUDA. 8.6. La capacidad 7.0 y superior tiene núcleos tensor, que el software de inferencia moderno utiliza; por debajo de eso, se retrocede a rutas de código más lentas para modelos cuantizados.
GeForce RTX 3060 12 GB— ¿Qué interfaz de bus utiliza?
Utiliza PCIe 4.0 x16. Esto rige qué tan rápido se carga un modelo en la tarjeta en lugar de qué tan rápido se ejecuta una vez cargado, por lo que cuesta unos segundos al inicio y nada durante la generación.
GeForce RTX 3060 12 GB— ¿Es bueno para ejecutar modelos de IA locales?
Su memoria cubre modelos pequeños y medianos, aunque los más grandes están fuera de alcance, aunque su ancho de banda significa que la generación se sentirá lenta en modelos más grandes. En total, se ejecuta 396 de los modelos que seguimos. Si eso es suficiente depende completamente de qué modelo quieras — la tabla anterior responde eso directamente.
GeForce RTX 3060 12 GB— ¿Puede ejecutar un modelo que no cabe en su VRAM?
Solo parcialmente. Capas más allá de la tarjeta. 12 GB es posible y generalmente una falsa economía: la parte de memoria del sistema es lo suficientemente lenta como para dominar el resultado.
¿Serían dos GeForce RTX 3060 12 GB ¿Las tarjetas serán dos veces más rápidas?
La capacidad se suma, el rendimiento no. Dos de ellos te dan 24 GB que te permite mantener modelos que ninguno podría sostener solo, pero la generación no se divide de esa manera. Estas cifras describen una tarjeta.
GeForce RTX 3060 12 GB— ¿Qué modelos de IA puede ejecutar?
396 de la 679 modelos de lenguaje de open-weight que seguimos se ajustan en esta card y pueden ser ejecutados localmente. La tabla en esta página lista cada uno, con la memory que necesita, la cuantificación a la que funciona y una velocidad de generación estimada.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el hardware. Si ya sabes qué modelo quieres y necesitas saber qué se necesita para ejecutarlo., Comienza desde el modelo en su lugar..