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Melhor LLM na RTX 3070 Ti (8 GB) em 2026

Q: 3070 Ti vs 3070 ?

3070 Ti = GDDR6X 608 GB/s vs 3070 GDDR6 448 GB/s = +35 % de largura de banda. Mistral 7B Q4 : 3070 Ti ~45 tok/s vs 3070 ~32 tok/s. Veja RTX 3070.

Q: 8 GB são uma limitação em 2026?

Sim, para 13B+. Ainda dá conta de 7–9B em Q4/Q5. Se o uso principal for LLMs, optar por 12–16 GB. Ver classificação de 8 GB.

Q: 3070 Ti usada: qual é o preço?

~250 a 300 € na França. Comparável à 5060 nova (~340 €), mas menos moderna. A 3060 de 12 GB (~200 €) continua sendo melhor para LLMs. Ver 3060 de 12 GB.

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Classificação atualizada em 09/10/2026

A RTX 3070 Ti (8 GB GDDR6X, 608 GB/s) é uma versão turbinada da 3070 com GDDR6X. A largura de banda é alta, mas os 8 GB limitam os modelos a 7-9B em Q4 — a VRAM se torna um fator limitante antes da taxa de transferência.

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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 3070 Ti

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 3070 Ti

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 3070 Ti

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 3070 Ti

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.

Por que esta posição 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.

ollama pull granite4.2

Na RTX 3070 Ti

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.

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ollama pull lfm2.5

Na RTX 3070 Ti

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 3070 Ti

7 GB · 32 tok/s

Tabela comparativa

Posição	Modelo	Params	VRAM Q4	Contexto	Licença	Na RTX 3070 Ti
#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 3-9B. 608 GB/s = boa largura de banda para 8 GB.

Critérios considerados:

Q4_K_M ≤ 7 GB
Mistral 7B Q5 a 50 tok/s
GDDR6X 608 GB/s
Limite de 8 GB de VRAM

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

Perguntas frequentes

3070 Ti vs 3070 ?

3070 Ti = GDDR6X 608 GB/s vs 3070 GDDR6 448 GB/s = +35% de largura de banda. Mistral 7B Q4: 3070 Ti ~45 tok/s vs 3070 ~32 tok/s. Veja RTX 3070.

8 GB são uma limitação em 2026?

Sim para 13B+. Ainda adequado para 7-9B Q4/Q5. Se o LLM for o uso principal, buscar 12 a 16 GB. Ver classificação para 8 GB.

Modelos no ponto ideal para 3070 Ti?

Mistral 7B Q5 (~5,5 GB, 50 tok/s), Qwen 3 8B Q4 (~5 GB, 45 tok/s), Llama 3.2 3B Q4 (~2 GB, 90+ tok/s).

3070 Ti usada: qual é o preço?

~250-300 € na França. Comparável à 5060 nova (~340 €), mas menos moderna. A 3060 de 12 GB (~200 €) continua sendo melhor para LLM. Ver 3060 12GB.

Para se aprofundar

Os kits QuelLLM O guia de referência por uso

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