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Melhor LLM na RTX 5050 (8 GB) em 2026

Q: RTX 5050: relevante para LLMs?

Sim, para começar a explorar: Mistral 7B Q4 (~4,5 GB) a 28-32 tok/s, Llama 3.2 3B Q4 a 50+ tok/s. Não serve para uso sério, mas é uma opção de entrada razoável. Para subir um nível, veja a RTX 5060.

Q: É preferível optar por um Mac M4 de 16 GB?

Mac M4 16 GB (~1100 € mini) = 16 GB unificado + silêncio. 5050 (~280 €) em PC existente = bem mais barato. Para descobrir o LLM local, 5050 em PC atual é a via econômica. Veja Mac 16 GB.

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Classificação atualizada em 09/10/2026

A RTX 5050 (8 GB GDDR7, 320 GB/s) é a opção de entrada econômica de 2025 (~280 €). Foi projetada para jogos em 1080p, mas os 8 GB de GDDR7 mais o Neural Engine permitem um desempenho razoável com LLMs de 3 a 7B.

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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 5050

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 5050

7 GB · 32 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 5050

Q5_K_M

6 GB · 12 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 5050

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 5050

7 GB · 32 tok/s

🇺🇸 Granite 4.1 3B Instruct

IBM · 3 bilhões de parâmetros · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

Modelo denso de 3B, Apache 2.0, 12 idiomas incluindo francês, 131k de contexto, GQA 40Q/8KV. Chamada de ferramentas e FIM de código. Lançamento em 29 de abril de 2026.

Por que esta posição Modelo denso de 3B, Apache 2.0, 12 idiomas incluindo francês, 131k de contexto, GQA 40Q/8KV. Chamada de ferramentas e FIM de código. Lançamento em 29 de abril de 2026.

ollama run granite4.1:3b

Na RTX 5050

FP16

6 GB · 25 tok/s

🇺🇸 Gemma 4 E2B

Google · 2 bilhões de parâmetros · Apache 2.0 · 128 000 tokens ctx

Gemma 4 E2B: 2B parâmetros efetivos (5,1B no total), cerca de 3 GB de VRAM em Q4 (pesos no Ollama: 4,3 GB com QAT e 7,2 GB por padrão). Multimodal de texto e imagem, contexto de 128k, Apache 2.0.

Por que esta posição Gemma 4 E2B: 2B parâmetros efetivos (5,1B no total), cerca de 3 GB de VRAM em Q4 (pesos no Ollama: 4,3 GB com QAT e 7,2 GB por padrão). Multimodal de texto e imagem, contexto de 128k, Apache 2.0.

ollama run gemma4:e2b

Na RTX 5050

5 GB · 20 tok/s

Tabela comparativa

Posição	Modelo	Params	VRAM Q4	Contexto	Licença	Na RTX 5050
#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	OLMo 3 7B	7B	5 GB	8 192	Apache 2.0	12 tok/s · Q5_K_M
#4	LFM2.5 7B	7B	4.1 GB	32 768	LFM Open License v1.0	32 tok/s · Q8
#5	LFM2.5 DSpark	7B	4.1 GB	32 768	LFM Open License v1.0	32 tok/s · Q8
#6	Granite 4.1 3B Instruct	3B	2 GB	131 072	Apache 2.0	25 tok/s · FP16
#7	Gemma 4 E2B	2B	3 GB	128 000	Apache 2.0	20 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 ≤ 6 GB (deixa margem de contexto). Bônus 1-7B (orçamento pico) e ≤ 3B (muito rápidos). 320 GB/s é suficiente para os 1-7B.

Critérios considerados:

Q4_K_M ≤ 6 GB
Phi-4 Mini e Llama 3.2 3B ideais
Tokens/segundo ≥ 30 em 7B
LLM econômico de entrada

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

Perguntas frequentes

RTX 5050: relevante para LLMs?

Sim, para experimentar: Mistral 7B Q4 (~4,5 GB) a 28-32 tok/s, Llama 3.2 3B Q4 a 50+ tok/s. Não serve para uso sério, mas é uma opção de entrada razoável. Para um nível acima, veja RTX 5060.

5050 vs 3060 de 12 GB usada?

3060 12 GB (~200 € usada) = +4 GB de VRAM, mas GDDR6 360 GB/s (vs 5050 GDDR7 320 GB/s). Para LLM, a 3060 12 GB vence (modelos 13B acessíveis, modelos mais capazes). Veja RTX 3060.

É preferível optar por um Mac M4 de 16 GB?

Mac M4 16 GB (~1100 € no mínimo) = 16 GB de memória unificada + silêncio. 5050 (~280 €) em um PC existente = bem mais barato. Para conhecer os LLMs locais, uma 5050 no seu PC atual é a opção econômica. Ver Mac 16 GB.

Quais modelos estão no ponto ideal para a 5050?

Phi-4 Mini 3,8B Q4 (40-50 tok/s), Llama 3.2 3B Q4 (50+ tok/s), Mistral 7B Q4 (28-32 tok/s). Evite 13B+: não cabem em 8 GB com contexto amplo.

Para se aprofundar

Os kits QuelLLM O guia de referência por uso

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