Welke open-source AI-modellen draaien het beste op een RTX 4060?
Je hebt een RTX 4060 met 8GB VRAM en wilt lokale AI-modellen draaien. Privacy, geen API-kosten, volledige controle. Maar welke modellen presteren goed binnen die hardwarebeperking?
Waarom Qwen voor tekst en chat?
De Qwen-modellen domineren in de praktijk. Qwen 2.5 7B is snel, Qwen3 8B (Q4- of Q5-quantisatie) past in 8GB VRAM en levert sterke prestaties voor algemene chat, studie-ondersteuning en teksttaken.
Voor code is Qwen2.5-coder de standaard: de 7B-variant draait vlot, de 14B-versie is trager maar haalbaar met de juiste configuratie.
DeepSeek en alternatieven
DeepSeek-R1-Distill 7B/8B scoort bij redeneertaken — wiskundeproblemen, stapsgewijze analyses — maar is trager dan Qwen. Gebruik het niet als standaard-chatbot, maar voor taken waar redeneren centraal staat.
Phi-4 duikt regelmatig op als alternatief. Mistral wordt opvallend weinig genoemd in deze context, terwijl dat elders populair is.
Beeldgeneratie: kwaliteit of snelheid?
Voor lokale beeldgeneratie heb je Janus 7B, Stable Diffusion of Lumina 2.0. Flux levert hogere kwaliteit, maar is traag op 8GB — minuten in plaats van seconden per afbeelding.
Praktisch: wil je snel conceptschetsen voor een presentatie, kies Janus of Stable Diffusion. Heb je tijd voor één high-fidelity afbeelding, dan is Flux de moeite.
Audio en embeddings
Whisper is de standaard voor audio-transcriptie — betrouwbaar en breed ondersteund. Voor embeddings (bij een RAG-systeem met vectordatabase) wordt nomic-embed-text vaak genoemd, maar check de MTEB-leaderboard voor een model dat past bij jouw datatype.
Hoe haal je meer uit 8GB VRAM?
Quantisatie is cruciaal. 7B-modellen draaien comfortabel in 8GB. Voor grotere modellen (14B+) heb je Q4- of Q5-quantisatie nodig — dat comprimeert met minimaal kwaliteitsverlies. Voorbeeld: Qwen3-vl-thinking-30B haalt 36 tokens per seconde op een Ryzen 9 7900x met RTX 3060Ti (8GB).
Configuratie-trucjes:
- GPU offload maximaliseren: zoveel mogelijk modellagen naar de GPU
- KV cache naar GPU (bij context onder 30k tokens)
- Expert weights naar CPU forceren (bij MoE-modellen): verdubbelt soms de snelheid
- Flash attention inschakelen: scheelt geheugen bij langere contexten
Handige tools
Ollama Grid Search laat je modellen side-by-side vergelijken en prompts opslaan. OpenWebUI is populair voor RAG-implementaties. Unsloth maximaliseert GPU-efficiëntie en ondersteunt fine-tuning.
Upgraden naar meer VRAM?
Gebruikers met 8GB overwegen vaak een tweedehands RTX 3090 (24GB VRAM) — dat opent de deur naar 30B+ modellen zonder quantisatie. De 4xxx/5xxx-serie is te duur voor de prestatiestap die je krijgt.
Fine-tuning boven RAG
Zoek je een model voor een specifiek vakgebied (medisch, juridisch)? Check of er al een fine-tuned variant bestaat. De MMLU-Pro benchmark geeft inzicht in academische prestaties per model.
Voor gespecialiseerde taken kan fine-tuning effectiever zijn dan RAG — een klein, goed getraind model presteert vaak beter dan een groot algemeen model met opgelapte context.
Wat ontbreekt nog?
Muziekgeneratie en video zijn zwakke punten. Er is geen volwaardige Riffusion/Suno-kloon, en videogeneratie-modellen zijn schaars of zwaar. Verwacht hier de komende maanden beweging.
Conclusie: Voor 8GB VRAM kies je Qwen voor tekst, DeepSeek voor redeneren, en Janus of Stable Diffusion voor snelle beeldgeneratie. Quantisatie en slimme configuratie halen het maximum uit je hardware.
Categorie: open-source
