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Miglior LLM su RTX 2060 (6 GB) nel 2026

Q: 6 GB sono sufficienti nel 2026?

A malapena — Mistral 7B Q4 occupa 4,5 GB + 1 GB per il contesto + 0,5 GB per il sistema operativo = margine ridotto. Preferisci Phi-4 Mini o Llama 3.2 3B (2-3 GB). Vedi la guida per 6 GB.

Q: 2060 vs 3050 8 GB di seconda mano?

3050 8 GB = +2 GB di VRAM ma vecchio (224 GB/s vs 2060 336 GB/s). Il 2060 è più veloce su 7B ma il 3050 offre più modelli. A seconda delle priorità. Vedi RTX 3050 8GB.

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Classifica aggiornata il 22/09/2026

La RTX 2060 (6 GB GDDR6, 336 GB/s), usata a circa 100 €, è la GPU entry-level più economica per gli LLM. I 6 GB limitano la scelta ai modelli da 3-7B in Q4, ma permettono di scoprire gli LLM in locale.

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Classifica

🇺🇸 OLMo 3 7B Think (SFT)

zimplex · 7B parametri · Apache 2.0 · 16 000 token ctx

Versione ottenuta tramite fine-tuning SFT «thinking» di OLMo 3 7B: ragionamento passo per passo, contesto 16k, circa 4,2 GB di VRAM in Q4. 100% aperto, licenza Apache 2.0.

Perché questa posizione Versione ottenuta tramite fine-tuning SFT «thinking» di OLMo 3 7B: ragionamento passo per passo, contesto 16k, circa 4,2 GB di VRAM in Q4. 100% aperto, licenza Apache 2.0.

# HuggingFace : zimplex/olmo3-7b-think-sft-eosfix-16k-3ep-euc

Su RTX 2060

Q5_K_M

5 GB · 32 token/s

🇨🇳 GLM 5.3 7B

Zhipu AI · 7B parametri · MIT · 128 000 token ctx

GLM 5.3 (Zhipu): denso 7B specializzato in codice e ragionamento, contesto 128k, ~4,1 GB di VRAM in Q4. Leggero, gira su GPU da 6-8 GB, licenza MIT.

Perché questa posizione GLM 5.3 (Zhipu): denso 7B specializzato in codice e ragionamento, contesto 128k, ~4,1 GB di VRAM in Q4. Leggero, gira su GPU da 6-8 GB, licenza MIT.

ollama pull glm-5.3

Su RTX 2060

Q5_K_M

5 GB · 32 token/s

🇺🇸 Gemma 4 E2B

Google · 2B parametri · Apache 2.0 · 128 000 token ctx

Gemma 4 E2B: 2B parametri effettivi (5,1B totali), circa 3 GB di VRAM in Q4 (pesi Ollama: 4,3 GB con QAT, 7,2 GB predefiniti). Multimodale testo e immagini, contesto 128k, Apache 2.0.

Perché questa posizione Gemma 4 E2B: 2B parametri effettivi (5,1B totali), circa 3 GB di VRAM in Q4 (pesi Ollama: 4,3 GB con QAT, 7,2 GB predefiniti). Multimodale testo e immagini, contesto 128k, Apache 2.0.

ollama run gemma4:e2b

Su RTX 2060

5 GB · 20 tok/s

🇺🇸 OLMo 3 7B

Allen AI · 7B parametri · Apache 2.0 · 8 192 token ctx

Modello denso 7B aperto al 100% (pesi + dati + codice). Trasparenza totale per la ricerca.

Perché questa posizione Modello denso 7B aperto al 100% (pesi + dati + codice). Trasparenza totale per la ricerca.

ollama run olmo-3:7b

Su RTX 2060

Q5_K_M

6 GB · 12 tok/s

🇺🇸 LFM2.5 7B

Liquid AI · 7B parametri · LFM Open License v1.0 · 32 768 token ctx

LFM2.5 7B (Liquid AI): Liquid Foundation Model denso, contesto da 32k, 4.1 GB di VRAM in Q4. Ottimizzato per CPU ed edge. Uscita a maggio 2026.

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ollama pull lfm2.5

Su RTX 2060

Q5_K_M

5 GB · 32 token/s

🇺🇸 LFM2.5 DSpark

Liquid AI · 7B parametri · LFM Open License v1.0 · 32 768 token ctx

LFM2.5 DSpark (Liquid AI): Liquid Foundation Model denso 7B, contesto da 32k, ~4,1 GB di VRAM in Q4. Chat versatile ottimizzata per edge/CPU.

Perché questa posizione LFM2.5 DSpark (Liquid AI): Liquid Foundation Model denso 7B, contesto da 32k, ~4,1 GB di VRAM in Q4. Chat versatile ottimizzata per edge/CPU.

# HuggingFace : LiquidAI/LFM2.5-DSpark

Su RTX 2060

Q5_K_M

5 GB · 32 token/s

🇺🇸 Granite 4.1 3B Instruct

IBM · 3B parametri · Apache 2.0 · 131 072 token ctx

Denso 3B Apache 2.0, 12 lingue tra cui FR, 131k ctx, GQA 40Q/8KV. Tool calling e FIM per il codice. Rilascio 29 aprile 2026.

Perché questa posizione Denso 3B Apache 2.0, 12 lingue tra cui FR, 131k ctx, GQA 40Q/8KV. Tool calling e FIM per il codice. Rilascio 29 aprile 2026.

ollama run granite4.1:3b

Su RTX 2060

FP16

6 GB · 25 tok/s

Tabella comparativa

Posizione	Modello	Params	VRAM Q4	Contesto	Licenza	Su RTX 2060
#1	OLMo 3 7B Think (SFT)	7B	4.2 GB	16 000	Apache 2.0	32 tok/s · Q5_K_M
#2	GLM 5.3 7B	7B	4.1 GB	128 000	MIT	32 tok/s · Q5_K_M
#3	Gemma 4 E2B	2B	3 GB	128 000	Apache 2.0	20 tok/s · Q8
#4	OLMo 3 7B	7B	5 GB	8 192	Apache 2.0	12 tok/s · Q5_K_M
#5	LFM2.5 7B	7B	4.1 GB	32 768	LFM Open License v1.0	32 tok/s · Q5_K_M
#6	LFM2.5 DSpark	7B	4.1 GB	32 768	LFM Open License v1.0	32 tok/s · Q5_K_M
#7	Granite 4.1 3B Instruct	3B	2 GB	131 072	Apache 2.0	25 tok/s · FP16

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La tua VRAM	GPU / Mac tipici	Modello consigliato per la programmazione	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) o 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) — specialista negli agenti di programmazione	`ollama run devstral:24b`
24 GB	RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 GB	Qwen 3.8 27B (Q4, 18 GB) — il « quasi Copilot »	`ollama run qwen3.8:27b`
32 GB	RTX 5090	Qwen 3.6 35B-A3B (Q4, 23 GB) — MoE veloce	`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`

💡 Chat/agente ≠ autocompletamento. La tabella qui sopra riguarda il tuo modello di chat e di agent. Per l'autocompletamento inline (FIM), tieni un piccolo modello dedicato in variante -base : ollama run qwen2.5-coder:7b-base — è ancora il riferimento per questo caso specifico. ⚠️ Qwen 3.8: il suo livello di ragionamento è impostato su un valore molto alto per impostazione predefinita e « ragiona troppo » sulle richieste semplici — abbassalo a low (o disattivalo) al primo avvio. ⚠️ Insidia della licenza: Codestral 22B = Mistral Non-Production License → vietato per programmare al lavoro. Qwen 3.5/3.8, Gemma 4 e Devstral sono distribuiti sotto licenza Apache 2.0. 💡 Va in crash per problemi di memoria? Tieni circa 1,5 GB di VRAM libera per il contesto, oppure scendi di un livello di quantizzazione.

🔌 Per integrarlo in VS Code: Cline (agente che opera su più file), Aider (CLI) o Tabby/Twinny (autocompletamento FIM) — tutti si collegano a Ollama in locale. Il kit Copilota Locale — configurazioni pronte da incollare + setup testato — è disponibile: /copilote-local.

Metodologia della classifica

Filtro: Q4_K_M ≤ 5 GB. Bonus per 1-7B e forte bonus per ≤ 3B. 336 GB/s: discreti per la fascia entry-level.

Criteri presi in considerazione:

Q4_K_M ≤ 5 GB
Phi-4 Mini ideale
Llama 3.2 3B molto veloce
Budget iniziale ~100 €

Il sistema di assegnazione dei punteggi è completamente trasparente: consulta la nostra metodologia per i dettagli sul calcolo della VRAM e dei token/sec.

Domande frequenti

RTX 2060 6 GB: possibile utilizzare un LLM?

Sì per 1-7B. Phi-4 Mini 3,8B Q4 a 35-40 tok/s, Llama 3.2 3B Q4 a 50+ tok/s, Mistral 7B Q4 a 15-18 tok/s. Vedi guide.

6 GB sono sufficienti nel 2026?

Ci sta appena — Mistral 7B Q4 occupa 4,5 GB + 1 GB per il contesto + 0,5 GB per il sistema operativo = margine minimo. Preferisci Phi-4 Mini o Llama 3.2 3B (2-3 GB). Vedi guida 6 GB.

2060 vs 3050 8 GB di seconda mano?

3050 8 GB = +2 GB VRAM ma ma modello vecchio (224 GB/s vs 2060 336 GB/s). 2060 più veloce su 7B ma 3050 permette di caricare più modelli. A seconda della priorità. Vedi RTX 3050 8GB.

È meglio passare a una 5050?

5050 8 GB nuova ~280 € vs 2060 6 GB usata ~100 €. Se l'uso principale sono gli LLM, 5050 (GDDR7, +8 GB, Neural Engine moderno). Altrimenti la 2060 rimane funzionale. Vedi RTX 5050.

Per approfondire

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