RTX 3060 12GB 与 100K上下文：中文友好模型性价比结论（手工调研版）

结论（先说人话）：
在 RTX 3060 12GB 上，想要"中文友好 + 中英混合强 + 100K上下文"，最有性价比的主力是 Qwen2.5-7B-Instruct (Q4_K_M)。但要说清楚：100K 上下文通常需要 KV 量化/CPU-RAM 或磁盘 offload，速度会明显下降；若追求稳定交互，32K~64K更现实。

关键证据（官方/工具链侧）：
1) Qwen2.5-7B 官方模型卡给出 128K 级长上下文与 29+ 语言（含中文），且 7B 档更适合 12GB 显卡。
2) Qwen3.5-9B 官方页标注 262K 原生上下文（可扩展更高），中文多语能力更强，但 9B 在 3060 上做 100K 长上下文压力更大，吞吐更慢。
3) Llama 3.1 8B 官方发布说明给到 128K 上下文；社区实测普遍反馈在超长上下文下质量衰减、显存/缓存压力上升。
4) llama.cpp 参数与文档明确支持 long context 相关手段：Flash Attention、KV offload、cache-type-k/v（q4_0/q8_0 等），这决定了 100K 能否"跑起来"。

最终排序（3060 12GB 场景，综合中文+成本+可部署性）：

• Top1: Qwen2.5-7B-Instruct Q4_K_M（性价比最优）
• Top2: Qwen3.5-9B Q4_K_M（能力更强但更重）
• Top3: Llama3.1-8B Instruct Q4_K_M（生态强，但中文不如 Qwen）

关键现实：

• 零幻觉模型不存在。只能做到"低幻觉"：选中文强模型 + 检索增强 + 强约束输出 + 结果校验。
• 100K 在 3060 上建议当"可达上限"而非"默认工作位"；默认建议 32K/64K，必要时再切 100K。

推荐部署参数（llama.cpp，3060 12GB 起步）：

• 基线稳态：-c 32768 --flash-attn on -ngl 40 -t 12
• 长上下文尝试：-c 65536 --flash-attn on -ngl 24 -t 12
• 冲 100K（可能慢）：-c 102400 --flash-attn on -ngl 16~24 -t 12 --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0

一句话建议：先把 Qwen2.5-7B 跑稳到 32K/64K，再决定是否为 100K 牺牲吞吐。