Calcular el TPS del GeForce RTX 3060 Max-Q en modelos locales de IA

NVIDIA 6 GB GDDR6 288 GB/s January 2021

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

266 modelos que puede ejecutar

679 modelos en nuestro catálogo en conjunto

El modelo más grande que sostiene

Qwen-VL

9.6B · Q3_K_M · 34.3 tok/s

Modelo más rápido

Gemma 3 QAT 1B

122 tok/s · 1B

¿Qué modelos de IA pueden ejecutarse en un GeForce RTX 3060 Max-Q?

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.

266 modelos coinciden

Calculando
Cuantización Ajustar
122 tok/s

104–146

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k tokens Q8_0 Cómodo
122 tok/s

104–146

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k tokens Q8_0 Cómodo
122 tok/s

73–195 · baja confianza

HGRN 1B (WT 103) 1B Nov 2023 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
122 tok/s

73–195 · baja confianza

LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B Dec 2024 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
122 tok/s

73–195 · baja confianza

OLMo-1B 1B Feb 2024 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
122 tok/s

73–195 · baja confianza

Pythia-1b 1B Apr 2023 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
113 tok/s

68–181 · baja confianza

OpenELM-1.1B 1.1B May 2024 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
111 tok/s

67–177 · baja confianza

DeciCoder-1B 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
111 tok/s

67–177 · baja confianza

SantaCoder 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
111 tok/s

67–177 · baja confianza

TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
111 tok/s

67–177 · baja confianza

TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
102 tok/s

61–163 · baja confianza

EXAONE 4.0 (1.2B) 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
102 tok/s

61–163 · baja confianza

MinerU2.5 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
102 tok/s

61–163 · baja confianza

Pleias 1.0 1.2B 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
102 tok/s

61–163 · baja confianza

Pleias-RAG-1B 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
99.2 tok/s

84–119

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 113k tokens Q8_0 Cómodo
97.8 tok/s

59–156 · baja confianza

MiniCPM-1.2B 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
93.8 tok/s

56–150 · baja confianza

DeepSeek Coder 1.3B 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
93.8 tok/s

56–150 · baja confianza

DeepSeek-VL-1.3B 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
93.8 tok/s

56–150 · baja confianza

DigiRL 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
93.8 tok/s

56–150 · baja confianza

GLA Transformer 1.3B 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
93.8 tok/s

56–150 · baja confianza

Janus 1.3B 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
93.8 tok/s

56–150 · baja confianza

Kosmos-2.5 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
93.8 tok/s

56–150 · baja confianza

Otter 1.3B May 2023 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
93.8 tok/s

56–150 · baja confianza

Phi-1 1.3B Oct 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 Max-Q 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
6 GB
Ancho de banda de memoria
288 GB/s
Tipo de memoria
GDDR6
Ancho de bus de memoria
192 bit
Reloj de memoria
1.5 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 Mobile
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
817 MHz
Reloj de impulso
1.28 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
3,840
Unidades de mapeo de texturas
120
Unidades de salida de renderizado
48
Multiprocesadores de streaming
30
Núcleos Tensor
120
Núcleos de trazado de rayos
30
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)
9.8 TFLOPS
Precisión simple (FP32)
9.8 TFLOPS
Doble precisión (FP64)
153.8 GFLOPS
Tasa de píxeles
62 GPixel/s
Tasa de textura
154 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)
60 W
Conectores de potencia
None
Interfaz de bus
PCIe 4.0 x16

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 Max-Q

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

Memoria: la especificación que decide todo

Memoria

6 GB

Ancho de banda

288 GB/s

Modelo más grande

Qwen-VL

GeForce RTX 3060 Max-Q carga solo 6 GB de GDDR6. Eso lo limita al extremo más pequeño del catálogo, y un modelo debe caber completamente dentro antes de que genere algo en absoluto. Un runtime en realidad obtiene alrededor de 5.4 GB.

El ancho de banda de VRAM alcanza 288 GB/s a través de un bus de 192 bits. El ancho de banda es la verdadera limitación de esta tarjeta. Cada token requiere leer todo el modelo de la memoria, por lo que un modelo grande se sentirá lento aquí incluso cuando quepa.

El ancho de banda es la frecuencia multiplicada por el ancho del bus, y esta tarjeta tiene su memoria a 1.5 GHz. Ampliar el bus y aumentar el reloj son las dos palancas que tiene un fabricante, por eso una card con núcleos poco destacables aún puede generar rápidamente.

El techo práctico es Qwen-VL, 9.6B, comprimido a Q3_K_M y generando alrededor 34.3 tokens por segundo

El chip y cómo fue construido

GeForce RTX 3060 Max-Q está construido en el GPU GA106, usando la arquitectura Ampere desde NVIDIA, como parte de la generación GeForce 30 Mobile.

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 5.5505345285922 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

9.8 TFLOPS

FP64

153.8 GFLOPS

Núcleos Tensor

120

En papel GeForce RTX 3060 Max-Q alcanza 9.8 TFLOPS a media precisión, y 9.8 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 153.8 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 120 Núcleos Tensor a través 30 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 817 MHz a un aumento de 1.28 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 Max-Q 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 3,840 Unidades de sombreado, 120 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

60 W

GeForce RTX 3060 Max-Q está clasificado en 60 . 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.

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 Max-Q

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..

  1. 01 Qwen3.5-9B 9B · Q3_K_M · Feb 2026 36.6 tok/s
  2. 02 NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2 9B · Q3_K_M · Aug 2025 36.6 tok/s
  3. 03 Ovis2.5 9B 9B · Q3_K_M · Aug 2025 36.6 tok/s
  4. 04 GLM-4.1V-Thinking 9B · Q3_K_M · Aug 2025 36.6 tok/s
  5. 05 MamayLM 9B · Q3_K_M · Apr 2025 36.6 tok/s
  6. 06 GLM-4-9B-0414 9B · Q3_K_M · Apr 2025 36.6 tok/s
  7. 07 SimPO 9B · Q3_K_M · Nov 2024 36.6 tok/s
  8. 08 GLM-4V-9B 9B · Q3_K_M · Jun 2024 36.6 tok/s
  9. 09 Persimmon-8B 9.3B · Q3_K_M · Sep 2023 35.4 tok/s
  10. 10 Qwen-VL 9.6B · Q3_K_M · Aug 2023 34.3 tok/s

Los modelos de IA más rápidos en un GeForce RTX 3060 Max-Q

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..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 122 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 122 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 122 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 122 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 122 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 122 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 113 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 111 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 111 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 111 tok/s

Paso a paso

Cómo calcular los tokens por segundo de un GeForce RTX 3060 Max-Q

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..

  1. 01

    Busca el modelo que deseas

    La tabla enumera 266 modelos que esta tarjeta ejecuta. La búsqueda reduce la lista por nombre o por tamaño.

  2. 02

    Decide cuánto duran tus conversaciones.

    Arrastre el control deslizante a la longitud de conversación en la que planea trabajar. La caché crece con la conversación, y contra una tarjeta que sostiene 6 GB Esa es frecuentemente la diferencia entre un modelo que se ajusta y uno que no.

  3. 03

    Fija la comparación a un nivel de calidad

    La compresión es lo que permite que modelos más grandes quepan. El control de calidad descarta cualquier modelo que necesite más de esto de lo que estás dispuesto a dar.

  4. 04

    Toma el rango como la respuesta

    Cada velocidad es una estimación para una sola conversación, con un rango por debajo de ella. El extremo superior aquí es 122 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.

  5. 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. 6 GB.

  6. 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 Max-Q.

Respuestas

GeForce RTX 3060 Max-Q — preguntas comunes

01

GeForce RTX 3060 Max-Q— ¿cuándo fue lanzado?

Fue liberado en January 2021.

02

GeForce RTX 3060 Max-Q— ¿Cuánta potencia utiliza?

La potencia nominal de la placa es 60 . 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.

03

GeForce RTX 3060 Max-Q— 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.

04

GeForce RTX 3060 Max-Q— ¿cuáles son sus TFLOPS?

Está calificado en 9.8 TFLOPS a media precisión y 9.8 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.

05

GeForce RTX 3060 Max-Q— ¿Cuántos núcleos Tensor tiene?

Tiene 120 Núcleos Tensor a través 30 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.

06

GeForce RTX 3060 Max-Q— ¿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.

07

GeForce RTX 3060 Max-Q— ¿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.

08

GeForce RTX 3060 Max-Q— ¿Es bueno para ejecutar modelos de IA locales?

Su memoria lo limita a modelos más pequeños, aunque su ancho de banda significa que la generación se sentirá lenta en modelos más grandes. En total, se ejecuta 266 de los modelos que seguimos. Si eso es suficiente depende completamente de qué modelo quieras — la tabla anterior responde eso directamente.

09

GeForce RTX 3060 Max-Q— ¿Puede ejecutar un modelo que no cabe en su VRAM?

Descarga más allá de la tarjeta 6 GB arrastra todo hacia abajo, y ninguna de las cifras en esta página lo asume.

10

¿Serían dos GeForce RTX 3060 Max-Q ¿Las tarjetas serán dos veces más rápidas?

Emparejarlos compra margen en lugar de ritmo: 12 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.

11

GeForce RTX 3060 Max-Q— ¿Qué modelos de IA puede ejecutar?

266 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.

12

GeForce RTX 3060 Max-Q— ¿Cuál es el modelo de IA más grande que puede ejecutar?

El modelo más grande en nuestro catálogo que se ajusta es Qwen-VL en 9.6B parámetros, comprimido a Q3_K_M. Genera aproximadamente 34.3 tokens por segundo y necesita aproximadamente 5.4 GB de la memoria de la tarjeta.

13

GeForce RTX 3060 Max-Q— cuántos tokens por segundo produce?

Depende del modelo. El modelo más rápido que seguimos aquí es Gemma 3 QAT 1B a aproximadamente 122 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.

14

GeForce RTX 3060 Max-Q— ¿Puede ejecutarse? 7B modelos?

Sí. Por ejemplo, se ejecuta. MetaMath 7B (Mistral finetune) en IQ4_XS, usando alrededor 5.1 GB de VRAM y generando alrededor 42.8 tokens por segundo

15

GeForce RTX 3060 Max-Q— ¿Cuánta VRAM tiene?

Esta tarjeta tiene 6 GB de GDDR6. Alrededor de una décima es reservada por el tiempo de ejecución de inferencia y el controlador, dejando aproximadamente 5.4 GB disponible para un modelo y su conversación.

16

GeForce RTX 3060 Max-Q— ¿Cuál es su ancho de banda de VRAM?

El ancho de banda de VRAM alcanza 288 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.

17

GeForce RTX 3060 Max-Q— ¿qué tipo de memoria utiliza?

Utiliza GDDR6 funcionando a 1.5 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.

18

GeForce RTX 3060 Max-Q— ¿Quién lo hace?

Este es un producto de NVIDIA, con el chip fabricado por Samsung, en un proceso de 8 nm.

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..

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