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RTX2060 Ollama Benchmark: Best GPU for 3B LLMs Inference

随着本地大语言模型（LLM）推理的兴起，许多 AI 爱好者和开发者都在寻找性价比高的解决方案。其中一个广受欢迎的选择，就是在 Nvidia RTX2060 显卡上通过 Ollama 运行模型。在本次基准测试中，我们评估了多种 LLM 在独立 RTX2060 服务器上的性能，分析其推理速度、GPU 利用率，以及在小规模部署中的整体可行性。本次 RTX2060 Ollama 基准测试旨在回答这样一个问题：Nvidia RTX2060 能否高效运行 DeepSeek、Llama 3、Mistral 和 Qwen 等 LLM？如果可以，哪种模型在性能与资源消耗之间提供了最佳平衡？

测试服务器配置

在深入了解 Ollama RTX 2060 基准测试之前，我们先来看看这台服务器的配置：

服务器配置:

价格: ￥1393/月
CPU：Intel 双路 10 核 E5-2660 v2
内存: 128GB
存储: 120GB + 960GB SSD
网络: 100Mbps Unmetered
操作系统: Windows 11 Pro

GPU 详情:

GPU: Nvidia GeForce RTX 2060
计算能力 7.5
微架构: Ampere
CUDA 核心数: 1920
Tensor 核心数: 240
显存: 6GB GDDR6
FP32 性能: 5.0 TFLOPS

该配置使我们能够在 RTX2060 上探索小规模 LLM 推理，但由于显存限制为 6GB，重点放在参数量不超过 30 亿的模型上。

基准测试结果：在 Nvidia RTX2060 上运行 Ollama

在测试中，我们使用 Ollama 0.5.11 对多种 LLM 在 Nvidia RTX 2060 GPU 上进行了基准测试。结果为该显卡在处理小型语言模型时的性能提供了宝贵参考。

模型	deepseek-r1	deepseek-r1	deepseek-r1	deepseek-coder	llama3.2	llama3.1	codellama	mistral	gemma	codegemma	qwen2.5	qwen2.5
参数	1.5b	7b	8b	6.7b	3b	8b	7b	7b	7b	7b	3b	7b
大小(GB)	1.1	4.7	4.9	3.8	2.0	4.9	3.8	4.1	5.0	5.0	1.9	4.7
量化	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4
运行于	Ollama0.5.11	Ollama0.5.11	Ollama0.5.11	Ollama0.5.11	Ollama0.5.11	Ollama0.5.11	Ollama0.5.11	Ollama0.5.11	Ollama0.5.11	Ollama0.5.11	Ollama0.5.11	Ollama0.5.11
下载速度(兆字节/秒)	12	12	12	12	12	12	12	12	12	12	12	12
CPU 使用率	7%	46%	46%	42%	7%	51%	41%	7%	51%	53%	7%	45%
内存使用率	5%	6%	6%	5%	5%	6%	5%	5%	7%	7%	5%	6%
GPU 利用率	39%	35%	32%	35%	56%	31%	35%	21%	12%	11%	43%	36%
评估速度（tokens/秒）	43.12	8.84	7.52	13.62	50.41	7.39	13.21	48.57	3.70	3.69	36.02	8.98

一段用于记录 RTX 2060 GPU 服务器实时资源消耗数据的视频：

在 Nvidia RTX2060 GPU 服务器上使用 Ollama 对 LLM 进行基准测试的截图

ollama run deepseek-r1:1.5b

ollama run deepseek-r1:7b

ollama run deepseek-r1:8b

ollama run deepseek-coder:6.7b

ollama run llama3.2:3b

ollama run llama3.1:8b

ollama run codellama:7b

ollama run mistral:7b

ollama run gemma:7b

ollama run codegemma:7b

ollama run qwen2.5:3b

ollama run qwen2.5:7b

基准测试的主要发现

1️⃣.RTX2060 在 30 亿参数模型上表现良好

Llama 3.2（3B）提供了最快的推理速度（50.41 tokens/秒），是 RTX2060 小型 LLM 推理的最佳选择。Qwen 2.5（3B）也表现不错，速度为 36.02 tokens/秒，略慢于 Llama 3.2。

2️⃣.RTX2060 在 70 亿以上模型上表现吃力

像 Mistral 7B、DeepSeek 7B 和 Llama 3.1（8B）这样的模型推理速度较低（7-9 tokens/秒），显存使用接近 80%。虽然技术上可以运行，但性能对于实时应用来说过慢。

3️⃣.30 亿参数模型的高效利用

对于参数量 ≤3B 的模型，GPU 利用率保持在 50-60% 之间。RAM 和 CPU 使用率仍然很低（CPU <10%，内存 <6%）。

开始使用 RTX2060 主机部署小型 LLM

对于在 Ollama 上部署 LLM 的用户，选择合适的 NVIDIA RTX2060 主机方案可以显著影响性能和成本。如果您使用的是 0.5B–3B 参数的模型，RTX2060 是一个价格实惠、适合 AI 推理的可靠选择。

GPU云服务器 - A4000

￥ 1109.00/月

月付季付年付两年付

配置： 24核32GB, 独立IP
存储： 320GB SSD系统盘
带宽： 300Mbps 不限流
赠送：每2周一次自动备份
系统： Win10/Linux
其他： 1个独立IP

独显： Nvidia RTX A4000
显存： 16GB GDDR6
CUDA核心： 6144
单精度浮点： 19.2 TFLOPS

GPU物理服务器 - RTX 2060

￥ 1239.00/月

月付季付年付两年付

CPU： 16核E5-2660*2
内存： 128GB DDR3
系统盘： 120GB SSD
数据盘： 960GB SSD
系统： Win10/Linux
其他：独立IP，100M-1G带宽

独显： Nvidia RTX 2060
显存： 6GB GDDR6
CUDA核心： 1920
单精度浮点： 6.5 TFLOPS

GPU物理服务器 - RTX 4060

￥ 1109.00/月

月付季付年付两年付

CPU： 8核E5-2690
内存： 64GB DDR3
系统盘： 120GB SSD
数据盘： 960GB SSD
系统： Win10/Linux
其他：独立IP，100M-1G带宽

独显：RTX4060
显存： 8GB GDDR6
CUDA核心： 3072
单精度浮点： 15.11 TFLOPS

国庆特惠

GPU物理服务器 - RTX 3060 Ti

￥ 755.55/月

立省55% (原价￥1679.00)

月付季付年付两年付

CPU： 24核E5-2697v2*2
内存： 128GB DDR3
系统盘： 240GB SSD
数据盘： 2TB SSD
系统： Win10/Linux
其他：独立IP，100M-1G带宽

独显：RTX 3060 Ti
显存： 8GB GDDR6
CUDA核心： 4864
单精度浮点： 16.2 TFLOPS

结论：RTX2060 最适合 30 亿参数模型

如果您希望使用 RTX2060 在 Ollama 上搭建经济实惠的 LLM 服务器，最佳选择是 30 亿参数的模型，如 Llama 3.2 和 Qwen 2.5。

最终推荐

追求快速推理 → Llama 3.2（3B）
替代选择 → Qwen 2.5（3B）
避免使用超过 70 亿参数的模型，因为速度慢且显存占用高

本次 RTX2060 Ollama 基准测试表明，Nvidia RTX2060 主机适合小型 LLM 推理，但不适合参数量超过 30 亿的模型。如果您需要运行 70 亿以上的模型，建议选择更高端的显卡，如 RTX 3060 或 A4000 服务器。

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