RTX 5080
66 AI models fit in 16 GB VRAM at Q4 native. 14 more run with CPU offloading. Real benchmarks below.
llama.cpp 0.2.x · CUDA 12 · Ubuntu 22.04 · Prices verified on Amazon · methodology →
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Full Specifications
NVIDIA · 2025-01
| VRAM | 16 GB GDDR7 |
| Bandwidth | 960 GB/s |
| FP16 TFLOPS | 68 |
| AI Score | 88 / 140 |
| CUDA Cores | 10,752 |
| Tensor Cores | 336 |
| TDP | 360 W |
| PCIe | Gen 5 |
| Slots | 3 |
| Power Connector | 16-pin |
| Price Band | High-end |
| Released | 2025-01 |
AI Benchmarks
Real inference measurements — llama.cpp Q4_K_M
| Task | Result |
|---|---|
| Llama 1B Q4 | 400 tok/s |
| Llama 3B Q4 | 200 tok/s |
| Llama 7B Q4 | 88 tok/s |
| Llama 13B Q4 | 45 tok/s |
| Llama 30B Q4 | VRAM N/A |
| Llama 70B Q4 | Offload or multi-GPU |
| Stable Diffusion 512px | 2s / img |
| Whisper Large RTF | 0.3x |
RTF < 1.0 = faster than real time. For Stable Diffusion and Whisper lower is better; for tokens/s higher is better.
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66 models run fully in VRAM · 14 with CPU offloading
Flux.1 Dev
Whisper Large V3
Stable Diffusion 3.5 Large
Stable Diffusion 3.5 Medium
Gemma 4 27B
Gemma 2 27B
Mistral Small 3
Phi-4
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Also runs with CPU offloading (14)
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RTX 5080 · Amazon
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RTX 5080 para Inteligencia Artificial Local
La RTX 5080 con 16GB de GDDR7 es una opción equilibrada para IA local. Puede correr modelos 7B y 13B en Q4 sin problemas, y modelos 7B en FP16. Es ideal para usuarios que quieren una experiencia fluida con los modelos más populares como Llama 3.1 8B, Mistral 7B, Phi-4 o Qwen2.5 14B.
Los benchmarks reales muestran 88 tokens/segundo en Llama 7B Q4. Para generación de imágenes, Stable Diffusion XL y SD 3.5 Medium caben perfectamente. Whisper Large V3 para transcripción de audio también es compatible.
Con 16GB de VRAM tienes acceso a 66 modelos completos y 14 adicionales con offloading parcial. Usa la calculadora de VRAM para ver las opciones de cuantización disponibles para cada modelo.
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