NVIDIA RTX 3060 Ti
8 GB · Ampere
Prix cloud en direct du GPU NVIDIA RTX 3060 Ti chez 3 fournisseurs, mis à jour .
3 offres chez 3 fournisseurs
| Fournisseur | Par GPU / heure | Action | |
|---|---|---|---|
1 GPU | dès0,027 € | Lancer | |
| |||
1 GPU | dès0,089 € | Lancer | |
| |||
Akash NetworkJusqu'à89 €de crédit 1 GPU | 0,134 € | Lancer | |
| |||
* Nous pouvons percevoir une commission d'apport ou une commission de certains fournisseurs lorsque vous vous inscrivez via nos liens. Cela n'influence ni le classement ni l'ordre.
Historique des prix du GPU NVIDIA RTX 3060 Ti
Le prix médian du GPU NVIDIA RTX 3060 Ti a augmenté de 150 % depuis le 2 mars 2026.
LLM qui tiennent sur le GPU NVIDIA RTX 3060 Ti
LLM populaires à poids ouverts face à 8 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 Ti
- Gemma 3 12B4 bits · juste, 2 % de marge
- Granite 4.1 8B4 bits · 6,8 GB
- Qwen3 8B4 bits · 6,3 GB
- Llama 3.1 8B Instruct4 bits · 6,2 GB
- Mistral 7B Instruct v0.34 bits · 5,6 GB
Demande plusieurs GPU NVIDIA RTX 3060 Ti
- Qwen3.6 35B-A3B4 GPU · 4 bits
- Qwen3 32B4 GPU · 4 bits
- Gemma 4 31B4 GPU · 4 bits
- GLM-4.7 Flash3 GPU · 4 bits
- Qwen3.6 27B3 GPU · 4 bits
- Mistral Small 3.2 24B3 GPU · 4 bits
- gpt-oss-20b3 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 8 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 Trop grand | 28 GB 4× · 4,4 GB libres ou 3× · 4 % de marge |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8B | 79 GB Trop grand | 43 GB Trop grand | 25 GB 4× · 6,8 GB libres ou 3× · 14 % de marge |
| Gemma 4 31B Google | 31,3B | 75 GB Trop grand | 41 GB Trop grand | 24 GB 4× · 8 GB libres ou 3× · 19 % de marge |
| GLM-4.7 Flash Z.ai | 31,2B | 75 GB Trop grand | 41 GB Trop grand | 24 GB Tient tout juste sur 3× |
| Qwen3.6 27B Alibaba | 27,8B | 67 GB Trop grand | 37 GB Juste sur 4× · 4 % de marge | 21 GB 3× · 2,7 GB libres |
| Mistral Small 3.2 24B Mistral AI | 24B | 58 GB Trop grand | 32 GB Tient tout juste sur 4× | 18 GB 3× · 5,6 GB libres ou 2× · 4 % de marge |
| gpt-oss-20b OpenAI | 21B 3,6B actifs | — Non publié | — Non publié | 17 GB 3× · 7,5 GB libres ou 2× · 16 % de marge |
| Gemma 3 12B Google | 12,2B | 29 GB 4× · 2,8 GB libres | 16 GB 3× · 7,9 GB libres ou 2× · 19 % de marge | 9,4 GB 2× · 6,6 GB libres ou 1× · 2 % de marge |
| Granite 4.1 8B IBM | 8,8B | 21 GB 3× · 2,9 GB libres | 12 GB 2× · 4,4 GB libres | 6,8 GB 1× · 1,2 GB libres |
| Qwen3 8B Alibaba | 8,2B | 20 GB 3× · 4,3 GB libres | 11 GB 2× · 5,2 GB libres | 6,3 GB 1× · 1,7 GB libres |
| Llama 3.1 8B Instruct Meta | 8B | 19 GB 3× · 4,7 GB libres | 11 GB 2× · 5,4 GB libres | 6,2 GB 1× · 1,8 GB libres |
| Mistral 7B Instruct v0.3 Mistral AI | 7,2B | 17 GB 3× · 6,6 GB libres ou 2× · 10 % de marge | 9,6 GB 2× · 6,4 GB libres ou 1× · 0 % de marge | 5,6 GB 1× · 2,4 GB libres |
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 Ti
Carte grand public, le GPU NVIDIA RTX 3060 Ti repose sur l'architecture Ampere et dispose de 8 GB de mémoire, avec une bande passante mémoire de 448 GB/s et un TDP de 200 W. Il offre 16,2 TFLOPS de performances FP32.
- Bande passante mémoire
- 448 GB/s
- Performances FP32
- 16,2 TFLOPS
- Architecture
- Ampere
- TDP
- 200 W
- Marque
- NVIDIA
- Série
- GeForce RTX
