Classificação atualizada em 09/10/2026
A RTX 5060 Ti 16 GB (GDDR7, 448 GB/s) é a placa de entrada de 16 GB mais barata. A relação entre largura de banda e VRAM é baixa, mas os 16 GB permitem rodar modelos de 24B em Q4. Uma boa opção de entrada para LLMs em 2026.
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Denso 14B com raciocínio híbrido. Empata com Qwen 2.5 32B Base em STEM/código.
ollama run qwen3:14b
Modelo de raciocínio de 14B sob licença MIT. Supera o R1-Distill-Llama-70B no AIME/GPQA com 50× menos parâmetros.
ollama run phi4-reasoning:14b
Raciocínio excepcional para o seu tamanho. Focado em STEM.
ollama run phi4:14b
Coder 14B. HumanEval 89.6, LiveCodeBench 37.1. Ponto ideal de VRAM para programação com um modelo auto-hospedado.
ollama run qwen2.5-coder:14b
R1 destilado no Qwen 14B. AIME24 69.7, MATH-500 93.9. Supera o o1-mini em muitos benchmarks.
ollama run deepseek-r1:14b
Denso 14B Apache 2.0. MMLU 79.7, HumanEval 83.5. 29+ idiomas. Bom equilíbrio.
ollama run qwen2.5:14b
Denso 8B Apache 2.0, 12 idiomas incluindo FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. MMLU 73.84, HumanEval 85.37. Lançado em 29 de abril de 2026.
# HuggingFace: ibm-granite/granite-4.1-8b
| Posição | Modelo | Params | VRAM Q4 | Contexto | Licença | Na RTX 5060 Ti 16GB |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Qwen 3 14B | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 20 tok/s · Q8 |
| #2 | Phi-4 Reasoning 14B | 14B | 9 GB | 32 768 | MIT | 20 tok/s · Q8 |
| #3 | Phi-4 14B | 14B | 9 GB | 16 384 | MIT | 20 tok/s · Q8 |
| #4 | Qwen 2.5 Coder 14B Instruct | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 20 tok/s · Q8 |
| #5 | DeepSeek R1 Distill Qwen 14B | 14B | 9 GB | 131 072 | MIT | 20 tok/s · Q8 |
| #6 | Qwen 2.5 14B Instruct | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 20 tok/s · Q8 |
| #7 | Granite 4.1 8B Instruct | 8B | 5 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 35 tok/s · FP16 |
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| Sua VRAM | GPU / Mac típicos | Modelo de código recomendado | Comando Ollama |
|---|---|---|---|
| 8 GB | RTX 4060 / 3060 · M1-M2 16 GB | Qwen 3.5 9B (Q4, 6,6 GB — 256k ctx) | ollama run qwen3.5:9b |
| 12 GB | RTX 3060 12 GB / 4070 / 5070 | Qwen 3.5 9B (Q8, 11 GB) ou Gemma 4 12B (7,6 GB) | ollama run qwen3.5:9b-q8_0 |
| 16 GB | RTX 5070 Ti / 4080 / 5080 · RX 9070 XT · M4 24 GB | Devstral 24B (Q4, 14 GB) — especialista em agentes de código | ollama run devstral:24b |
| 24 GB | RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 GB | Qwen 3.8 27B (Q4, 18 GB) — o “quase Copilot” | ollama run qwen3.8:27b |
| 32 GB | RTX 5090 | Qwen 3.6 35B-A3B (Q4, 23 GB) — MoE rápido | ollama run qwen3.6:35b |
| 48 GB+ | Mac M4 Max 64 GB · M2 Ultra 128 GB | Qwen3-Coder 30B-A3B (Q8, 32 GB — 256k ctx) | ollama run qwen3-coder:30b-a3b-q8_0 |
-base: ollama run qwen2.5-coder:7b-base — ainda é a referência neste caso específico. ⚠️ Qwen 3.8: seu nível de raciocínio é definido como muito alto por padrão e ele “pensa demais” em solicitações simples — reduza-o para low (ou desative-o) na primeira execução. ⚠️ Armadilha de licença: Codestral 22B = Mistral Non-Production License → proibido para programar no trabalho. Qwen 3.5/3.8, Gemma 4 e Devstral são disponibilizados sob a licença Apache 2.0. 💡 Está travando por falta de memória? Mantenha ~1,5 GB de VRAM livre para o contexto, ou passe para um nível menor de quantização.🔌 Para conectá-lo no VS Code: Cline (agente que trabalha com vários arquivos), Aider (CLI) ou Tabby/Twinny (autocompletação FIM) — todos se conectam ao Ollama localmente. O kit Copiloto Local — configs prontas para colar + setup testado — está disponível: /copilote-local.
Filtro: Q4_K_M ≤ 14 GB. Bônus para 7-14B. A largura de banda de 448 GB/s limita a taxa de transferência (~25-35 tok/s em 7B contra 60+ na 5070 Ti).
Critérios considerados:
A pontuação é totalmente transparente: consulte nossa metodologia para os detalhes de cálculo de VRAM/tokens/seg.
RTX 5060 Ti 16 vs 4060 Ti 16?
5060 Ti GDDR7 448 GB/s vs 4060 Ti GDDR6 288 GB/s = ganho de ~50% na largura de banda. Mistral 7B Q4: 5060 Ti ~28 tok/s vs 4060 Ti ~20 tok/s. Veja RTX 4060 Ti 16GB.
Por que 5060 Ti 16 e não 8?
Para LLMs, 16 GB permitem acessar uma classe inteira de modelos (24B Q4). 8 GB continuam limitados a 7-9B. O custo adicional de ~150 € se justifica se os LLMs forem o uso principal. Veja RTX 5060 para a versão de 8 GB.
5060 Ti 16 ou 5070?
5070 = 12 GB, mas 672 GB/s + 6144 CUDA cores contra 4608. Mais rápida nos modelos que cabem em 12 GB. 5060 Ti 16 = mais VRAM (24B acessível), mas mais lenta com muitos tokens. Depende da prioridade.
Orçamento de 500 €: 5060 Ti 16 ou Mac mini M4 24 GB?
Mac mini M4 = 24 GB de memória unificada + silêncio, mas 120 GB/s. 5060 Ti 16 = 16 GB + 448 GB/s. Para velocidade, 5060 Ti. Para servidor silencioso, Mac mini. Ver Mac mini M4.
Aprofunde-se com nossos duelos detalhados dos finalistas: