NVIDIA RTX 3060 Laptop GPU
6 GB · Ampere
Prix cloud en direct du GPU NVIDIA RTX 3060 Laptop GPU chez 1 fournisseur, mis à jour .
1 offre chez 1 fournisseurs
| Fournisseur | Par GPU / heure | Action | |
|---|---|---|---|
2 GPU · 0,05 € au total | dès0,027 € | Lancer | |
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Historique des prix du GPU NVIDIA RTX 3060 Laptop GPU
Le prix médian du GPU NVIDIA RTX 3060 Laptop GPU a baissé de 6 % depuis le 11 mai 2026.
LLM qui tiennent sur le GPU NVIDIA RTX 3060 Laptop GPU
LLM populaires à poids ouverts face à 6 GB par GPU : poids plus la place pour le cache KV, dans la meilleure précision qui tient. Affichage des 12 plus grands qui tiennent.
Tient sur un seul GPU NVIDIA RTX 3060 Laptop GPU
- Granite 4.1 8B4 bits · juste, 6 % de marge
- Qwen3 8B4 bits · juste, 14 % de marge
- Llama 3.1 8B Instruct4 bits · juste, 16 % de marge
- Mistral 7B Instruct v0.34 bits · 5,6 GB
Demande plusieurs GPU NVIDIA RTX 3060 Laptop GPU
- Qwen3.6 35B-A3B8 GPU · 8 bits
- Qwen3 32B8 GPU · 8 bits
- Gemma 4 31B8 GPU · 8 bits
- GLM-4.7 Flash8 GPU · 8 bits
- Qwen3.6 27B8 GPU · 8 bits
- Mistral Small 3.2 24B8 GPU · 8 bits
- gpt-oss-20b3 GPU · 4 bits
- Gemma 3 12B2 GPU · 4 bits
Tableau complet avec toutes les précisions
VRAM estimée des LLM à poids ouverts populaires en précision 16 bits (FP16/BF16), 8 bits (FP8/INT8) et 4 bits (INT4/MXFP4), pour 6 GB par GPU.
| Modèle | Paramètres | 16 bits | 8 bits | 4 bits |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35B 3B actifs | 86 GB Trop grand | 47 GB Tient tout juste sur 8× | 28 GB 8× · 20 GB libres |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8B | 79 GB Trop grand | 43 GB 8× · 4,8 GB libres | 25 GB 8× · 23 GB libres |
| Gemma 4 31B Google | 31,3B | 75 GB Trop grand | 41 GB 8× · 6,7 GB libres | 24 GB 8× · 24 GB libres |
| GLM-4.7 Flash Z.ai | 31,2B | 75 GB Trop grand | 41 GB 8× · 6,8 GB libres | 24 GB 8× · 24 GB libres |
| Qwen3.6 27B Alibaba | 27,8B | 67 GB Trop grand | 37 GB 8× · 11 GB libres | 21 GB 8× · 27 GB libres ou 3× · 1 % de marge |
| Mistral Small 3.2 24B Mistral AI | 24B | 58 GB Trop grand | 32 GB 8× · 16 GB libres | 18 GB 8× · 30 GB libres ou 3× · 17 % de marge |
| gpt-oss-20b OpenAI | 21B 3,6B actifs | — Non publié | — Non publié | 17 GB 3× · 1,5 GB libres |
| Gemma 3 12B Google | 12,2B | 29 GB 8× · 19 GB libres | 16 GB 3× · 1,9 GB libres | 9,4 GB 2× · 2,6 GB libres |
| Granite 4.1 8B IBM | 8,8B | 21 GB 8× · 27 GB libres ou 3× · 2 % de marge | 12 GB Tient tout juste sur 2× | 6,8 GB 2× · 5,2 GB libres ou 1× · 6 % de marge |
| Qwen3 8B Alibaba | 8,2B | 20 GB 8× · 28 GB libres ou 3× · 9 % de marge | 11 GB 2× · 1,2 GB libres | 6,3 GB 2× · 5,7 GB libres ou 1× · 14 % de marge |
| Llama 3.1 8B Instruct Meta | 8B | 19 GB 8× · 29 GB libres ou 3× · 12 % de marge | 11 GB 2× · 1,4 GB libres | 6,2 GB 2× · 5,8 GB libres ou 1× · 16 % de marge |
| Mistral 7B Instruct v0.3 Mistral AI | 7,2B | 17 GB Tient tout juste sur 3× | 9,6 GB 2× · 2,4 GB libres | 5,6 GB Tient tout juste sur 1× |
Estimations : poids du modèle plus 20 % pour le cache KV et le surcoût du runtime, avec des contextes courts. Les contextes longs et les lots importants demandent davantage. Les lignes marquées « juste » contiennent les poids, mais pas toute cette marge. Une valeur ×N correspond à la VRAM totale de N de ces GPU et ne préjuge en rien du débit de l'interconnexion. Notre méthode d'estimation · Partir plutôt d'un modèle
Caractéristiques du GPU NVIDIA RTX 3060 Laptop GPU
Carte grand public, le GPU NVIDIA RTX 3060 Laptop GPU repose sur l'architecture Ampere et dispose de 6 GB de mémoire, avec une bande passante mémoire de 336 GB/s et un TDP de 115 W.
- Bande passante mémoire
- 336 GB/s
- Architecture
- Ampere
- TDP
- 115 W
- Marque
- NVIDIA
- Série
- GeForce RTX