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Melhor LLM para a RTX 3080 12 GB em 2026

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Classificação atualizada em 09/10/2026

A RTX 3080 de 12 GB (GDDR6X, 912 GB/s) corrige o defeito da RTX 3080 de 10 GB. A largura de banda recorde para essa capacidade + 2 GB adicionais permitem rodar Qwen 3 14B Q4 com folga.

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Classificação

1

🇺🇸 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 3080 12GB
Q8
9 GB · 35 tok/s
2

🇺🇸 Gemma 4 12B

Google · 12 bilhões de parâmetros · Apache 2.0 · 262 144 tokens ctx

Gemma 4 12B (Google): modelo denso multimodal (texto, visão, áudio), contexto de 256k, ~7 GB de VRAM em Q4. Apache 2.0, multilíngue.

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# HuggingFace : google/gemma-4-12B
Na RTX 3080 12GB
Q5_K_M
9 GB · 28 tok/s
3

🇨🇳 Qwen 3 14B

Alibaba · 14 bilhões de parâmetros · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

Denso 14B com raciocínio híbrido. Empata com Qwen 2.5 32B Base em STEM/código.

Por que esta posição Denso 14B com raciocínio híbrido. Empata com Qwen 2.5 32B Base em STEM/código.
ollama run qwen3:14b
Na RTX 3080 12GB
Q5_K_M
11 GB · 20 tok/s
4

🇺🇸 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 3080 12GB
Q8
9 GB · 50 tok/s
5

🇺🇸 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 3080 12GB
Q8
8 GB · 50 tok/s
6

🇨🇳 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 3080 12GB
Q8
7 GB · 50 tok/s
7

🇺🇸 Phi-4 Reasoning 14B

Microsoft · 14 bilhões de parâmetros · MIT · 32 768 tokens ctx

Modelo de raciocínio de 14B com licença MIT. Supera o R1-Distill-Llama-70B nas avaliações AIME24/25 da Microsoft com um quinto dos parâmetros.

Por que esta posição Modelo de raciocínio de 14B com licença MIT. Supera o R1-Distill-Llama-70B nas avaliações AIME24/25 da Microsoft com um quinto dos parâmetros.
ollama run phi4-reasoning:14b
Na RTX 3080 12GB
Q5_K_M
11 GB · 20 tok/s

Tabela comparativa

Posição Modelo Params VRAM Q4 Contexto Licença Na RTX 3080 12GB
#1 Granite 4.1 8B Instruct 8B 5 GB 131 072 Apache 2.0 35 tok/s · Q8
#2 Gemma 4 12B 12B 7 GB 262 144 Apache 2.0 28 tok/s · Q5_K_M
#3 Qwen 3 14B 14B 9 GB 131 072 Apache 2.0 20 tok/s · Q5_K_M
#4 Granite 4.2 8B 8B 4.6 GB 128 000 Apache 2.0 50 tok/s · Q8
#5 OLMo 3 7B Think (SFT) 7B 4.2 GB 16 000 Apache 2.0 50 tok/s · Q8
#6 GLM 5.3 7B 7B 4.1 GB 128 000 MIT 50 tok/s · Q8
#7 Phi-4 Reasoning 14B 14B 9 GB 32 768 MIT 20 tok/s · Q5_K_M
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Metodologia do ranking

Filtro: Q4_K_M ≤ 11 GB. Bônus 7-14B (pico 12 GB). 912 GB/s = recorde de velocidade.

Critérios considerados:

  • Q4_K_M ≤ 11 GB
  • Qwen 3 14B Q4 a 60 tok/s
  • +20 % VRAM vs 3080 10 GB
  • GDDR6X 912 GB/s

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

Perguntas frequentes

3080 12 GB vs 3080 10 GB ?

+2 GB de VRAM fazem uma diferença crucial para LLM: Qwen 3 14B Q4 (~8 GB) roda com folga + contexto de 32k. 10 GB ficam no limite para 7B Q5 + 14B Q4 sem contexto amplo. Veja RTX 3080 10 GB.

3080 12 GB versus 3080 Ti?

Quase idêntico: os mesmos 12 GB + 912 GB/s + o mesmo chip GA102. A 3080 Ti tem cerca de 5% mais núcleos CUDA. Prefira a mais barata no mercado de usados. Veja 3080 Ti.

3080 12 GB rara na França: alternativa?

Modelo pouco comum na Europa. A 3080 Ti (também com 12 GB) é mais fácil de encontrar. Ou a 4070 Super para comprar nova. Ver 4070 Super.

Velocidade na 3080 de 12 GB?

Mistral 7B Q5: ~70 tok/s. Qwen 3 14B Q4: ~60 tok/s. Excelente largura de banda para a categoria de 12 GB.

Para se aprofundar

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