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Melhor LLM para RTX 2080 (8 GB) em 2026

Q: 2080 versus 3060 de 12 GB?

Banda passante semelhante (448 vs 360 GB/s). 3060 12 GB = +4 GB de VRAM = 13-14B acessíveis. A 3060 12 GB vence para LLMs. Veja 3060 12GB.

Q: Quais modelos oferecem o melhor equilíbrio para a 2080?

Mistral 7B Q5 (~5,5 GB, 30 tok/s), Qwen 3 8B Q4 (~5 GB, 27 tok/s), Llama 3.2 3B Q4 (~2 GB, 60+ tok/s)

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Classificação atualizada em 09/10/2026

A RTX 2080 (8 GB GDDR6, 448 GB/s) continua funcional para modelos de 7-9B em Q4. Largura de banda adequada, mas os 8 GB são uma limitação. Boa opção de entrada no mercado de usados por ~150-200 €.

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Classificação

🇺🇸 OLMo 3 7B Think (SFT)

zimplex · 7 bilhões de parâmetros · Apache 2.0 · 16 000 tokens ctx

Ajuste fino SFT «thinking» do OLMo 3 7B: raciocínio passo a passo, contexto de 16k, cerca de 4,2 GB de VRAM em Q4. 100% aberto, licença Apache 2.0.

Por que esta posição Ajuste fino SFT «thinking» do OLMo 3 7B: raciocínio passo a passo, contexto de 16k, cerca de 4,2 GB de VRAM em Q4. 100% aberto, licença Apache 2.0.

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

Na RTX 2080

8 GB · 32 tok/s

🇨🇳 GLM 5.3 7B

Zhipu AI · 7 bilhões de parâmetros · MIT · 128 000 tokens ctx

GLM 5.3 (Zhipu): denso 7B especializado em código e raciocínio, 128k de contexto, ~4,1 GB de VRAM em Q4. Leve, roda em GPU de 6-8 GB, licença MIT.

Por que esta posição GLM 5.3 (Zhipu): denso 7B especializado em código e raciocínio, 128k de contexto, ~4,1 GB de VRAM em Q4. Leve, roda em GPU de 6-8 GB, licença MIT.

ollama pull glm-5.3

Na RTX 2080

7 GB · 32 tok/s

🇺🇸 Granite 4.1 8B Instruct

IBM · 8 bilhões de parâmetros · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

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.

Por que esta posição 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

Na RTX 2080

Q5_K_M

6 GB · 12 tok/s

🇺🇸 OLMo 3 7B

Allen AI · 7 bilhões de parâmetros · Apache 2.0 · 8 192 tokens ctx

Denso 7B 100% aberto (pesos + dados + código). Transparência total para pesquisa.

Por que esta posição Denso 7B 100% aberto (pesos + dados + código). Transparência total para pesquisa.

ollama run olmo-3:7b

Na RTX 2080

Q5_K_M

6 GB · 12 tok/s

🇺🇸 Granite 4.2 8B

IBM · 8 bilhões de parâmetros · Apache 2.0 · 128 000 tokens ctx

Granite 4.2 8B (IBM): modelo denso sob a licença Apache 2.0, 128k de contexto, ~4,6 GB de VRAM em Q4. Chat, código e raciocínio multilíngues para empresas.

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ollama pull granite4.2

Na RTX 2080

Q5_K_M

6 GB · 32 tok/s

🇺🇸 LFM2.5 7B

Liquid AI · 7 bilhões de parâmetros · LFM Open License v1.0 · 32 768 tokens ctx

LFM2.5 7B (Liquid AI): Liquid Foundation Model denso, contexto de 32k, 4,1 GB de VRAM em Q4. Otimizado para CPU e edge. Lançamento em maio de 2026.

Por que esta posição LFM2.5 7B (Liquid AI): Liquid Foundation Model denso, contexto de 32k, 4,1 GB de VRAM em Q4. Otimizado para CPU e edge. Lançamento em maio de 2026.

ollama pull lfm2.5

Na RTX 2080

7 GB · 32 tok/s

🇺🇸 LFM2.5 DSpark

Liquid AI · 7 bilhões de parâmetros · LFM Open License v1.0 · 32 768 tokens ctx

LFM2.5 DSpark (Liquid AI): Liquid Foundation Model denso de 7B, contexto de 32k, ~4,1 GB de VRAM em Q4. Chat versátil otimizado para edge/CPU.

Por que esta posição LFM2.5 DSpark (Liquid AI): Liquid Foundation Model denso de 7B, contexto de 32k, ~4,1 GB de VRAM em Q4. Chat versátil otimizado para edge/CPU.

# HuggingFace : LiquidAI/LFM2.5-DSpark

Na RTX 2080

7 GB · 32 tok/s

Tabela comparativa

Posição	Modelo	Params	VRAM Q4	Contexto	Licença	Na RTX 2080
#1	OLMo 3 7B Think (SFT)	7B	4.2 GB	16 000	Apache 2.0	32 tok/s · Q8
#2	GLM 5.3 7B	7B	4.1 GB	128 000	MIT	32 tok/s · Q8
#3	Granite 4.1 8B Instruct	8B	5 GB	131 072	Apache 2.0	12 tok/s · Q5_K_M
#4	OLMo 3 7B	7B	5 GB	8 192	Apache 2.0	12 tok/s · Q5_K_M
#5	Granite 4.2 8B	8B	4.6 GB	128 000	Apache 2.0	32 tok/s · Q5_K_M
#6	LFM2.5 7B	7B	4.1 GB	32 768	LFM Open License v1.0	32 tok/s · Q8
#7	LFM2.5 DSpark	7B	4.1 GB	32 768	LFM Open License v1.0	32 tok/s · Q8

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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`

💡 Chat/agente ≠ autocompletação. A tabela acima traz o seu modelo de chat e de agente. Para a autocompletação inline (FIM), mantenha um pequeno modelo dedicado na variante -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.

Metodologia do ranking

Filtro: Q4_K_M ≤ 7 GB. Bônus para 3-9B. 448 GB/s = nível de entrada razoável.

Critérios considerados:

Q4_K_M ≤ 7 GB
Mistral 7B Q4 a 28 tok/s
GDDR6 448 GB/s
Usada ~150-200 €

A pontuação é totalmente transparente: consulte nossa metodologia para os detalhes de cálculo de VRAM/tokens/seg.

Perguntas frequentes

RTX 2080 de 8 GB em 2026?

Ainda utilizável para 7-9B em Q4. Mistral 7B Q4 (~4,5 GB) a 28 tok/s, Phi-4 Mini a 45+ tok/s. Para 13B+, optar por 12 GB. Ver guide.

2080 versus 3060 de 12 GB?

Largura de banda semelhante (448 vs 360 GB/s). 3060 12 GB = +4 GB de VRAM = modelos de 13-14B acessíveis. A 3060 12 GB leva vantagem para LLM. Veja 3060 12GB.

Vale a pena comprar uma 2080 usada em 2026?

Apenas se custar < 150 €. Caso contrário, prefira a 3060 12 GB (~200 €), que permite rodar modelos de 13–14B em Q4. Veja RTX 3060 12GB.

Quais modelos oferecem o melhor equilíbrio para a 2080?

Mistral 7B Q5 (~5,5 GB, 30 tok/s), Qwen 3 8B Q4 (~5 GB, 27 tok/s), Llama 3.2 3B Q4 (~2 GB, 60+ tok/s)

Para se aprofundar

Os kits QuelLLM O guia de referência por uso

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