RTX 3080 Ti
58 AI models fit in 12 GB VRAM at Q4 native. 21 more run with CPU offloading. Real benchmarks below.
llama.cpp 0.2.x · CUDA 12 · Ubuntu 22.04 · Prices verified on Amazon · methodology →
Execution Context
Calcular con tu modelo →
Calculadora VRAM — comprueba compatibilidad al instante
Check current offer
Amazon affiliate link for RTX 3080 Ti
Full Specifications
NVIDIA · 2021-06
| VRAM | 12 GB GDDR6X |
| Bandwidth | 912 GB/s |
| FP16 TFLOPS | 34.1 |
| AI Score | 62 / 140 |
| CUDA Cores | 10,240 |
| Tensor Cores | 320 |
| TDP | 350 W |
| PCIe | Gen 4 |
| Slots | 3 |
| Power Connector | 2x 8-pin |
| Price Band | High-end |
| Released | 2021-06 |
AI Benchmarks
Real inference measurements — llama.cpp Q4_K_M
| Task | Result |
|---|---|
| Llama 1B Q4 | 400 tok/s |
| Llama 3B Q4 | 181 tok/s |
| Llama 7B Q4 | 60 tok/s |
| Llama 13B Q4 | 33 tok/s |
| Llama 30B Q4 | VRAM N/A |
| Llama 70B Q4 | Offload or multi-GPU |
| Stable Diffusion 512px | 4.2s / img |
| Whisper Large RTF | 0.5x |
RTF < 1.0 = faster than real time. For Stable Diffusion and Whisper lower is better; for tokens/s higher is better.
Comparar RTX 3080 Ti con otra GPU
¿Vale la pena el upgrade? Compara specs y benchmarks reales lado a lado.
Abrir comparador →Compatible AI Models — RTX 3080 Ti
58 models run fully in VRAM · 21 with CPU offloading
Flux.1 Dev
Whisper Large V3
Stable Diffusion 3.5 Large
Stable Diffusion 3.5 Medium
Phi-4
Stable Diffusion 3 Medium
Flux.1 Schnell
DeepSeek R1 Distill 14B
Show all 58 compatible models →
Also runs with CPU offloading (21)
- FLUX.2 Dev 8.8 GB Q2
- Qwen2.5-Coder 32B 9.6 GB Q2 Cómo instalar →
- DeepSeek R1 Distill 32B 9.6 GB Q2 Cómo instalar →
- Qwen2.5 32B 9.6 GB Q2 Cómo instalar →
- Gemma 4 27B 7.4 GB Q2 Cómo instalar →
- Qwen3.5 35B-A3B 9.6 GB Q2 Cómo instalar →
- Gemma 2 27B 8 GB Q2 Cómo instalar →
- Gemma 3 27B 8.1 GB Q2 Cómo instalar →
- Gemma 4 31B 8.5 GB Q2 Cómo instalar →
- Mistral Small 3 7.2 GB Q2 Cómo instalar →
- Qwen3 32B 8.8 GB Q2 Cómo instalar →
- Qwen3-Coder 30B-A3B 8.3 GB Q2 Cómo instalar →
- Qwen3 30B-A3B 8.3 GB Q2 Cómo instalar →
- Devstral Small 2 24B 6.6 GB Q2 Cómo instalar →
- Qwen3.5 27B 7.4 GB Q2 Cómo instalar →
- Magistral Small 24B 6.6 GB Q2 Cómo instalar →
- CodeLlama 34B 10 GB Q2 Cómo instalar →
- Yi 1.5 34B 10 GB Q2 Cómo instalar →
- Mistral Small 3.2 6.6 GB Q2 Cómo instalar →
- Mistral Small 3.1 6.6 GB Q2 Cómo instalar →
- Phi-3.5 MoE 11 GB Q2 Cómo instalar →
RTX 3080 Ti · Amazon
GPU pricing moves frequently across retailers. Check the current offer before you buy.
Check current offerSome links are Amazon affiliate links. We may earn a commission at no extra cost to you. Amazon cookies may last up to 24 hours after your click.
RTX 3080 Ti para Inteligencia Artificial Local
La RTX 3080 Ti con 12GB de GDDR6X es perfecta para empezar con IA local. Cubre todos los modelos 7B populares en Q4 (Llama 3.1 8B, Mistral 7B, Qwen2.5 7B, DeepSeek R1 Distill 8B) con velocidades decentes. Para casos de uso ligeros como chat, coding assistance y transcripción de audio, esta GPU tiene todo lo necesario.
En benchmarks reales, la RTX 3080 Ti genera 60 tokens/segundo con Llama 7B Q4 — suficiente para conversación en tiempo real. Whisper para transcripción de voz funciona perfectamente. Para generación de imágenes, Stable Diffusion 3 Medium y SD 3.5 Medium son compatibles.
Si buscas tu primera GPU para IA local con un presupuesto ajustado, la RTX 3080 Ti es un punto de entrada sólido. Consulta nuestra guía para empezar con IA local y usa la calculadora de VRAM para verificar la compatibilidad con tu modelo favorito.
Plan your full AI build
RTX 3080 Ti · 12 GB VRAM — configure PSU, RAM, storage and check compatible models.
Artículos Relacionados
¿No sabes qué modelo correr en tu RTX 3080 Ti?
La calculadora de VRAM te dice exactamente qué cuantización necesitas.
Consigue el mejor precio para RTX 3080 Ti
Abre Amazon con nuestro enlace afiliado y revisa disponibilidad, variantes y ofertas actuales.