RTX 3080
58 modelli IA entrano in 10 GB di VRAM in Q4 nativo. 22 altri funzionano con offloading CPU. Benchmark reali qui sotto.
llama.cpp 0.2.x · CUDA 12 · Ubuntu 22.04 · Prices verified on Amazon · metodologia →
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Specifiche complete
NVIDIA · 2020-09
| VRAM | 10 GB GDDR6X |
| Banda | 760 GB/s |
| FP16 TFLOPS | 29.8 |
| AI Score | 55 / 140 |
| CUDA Cores | 8,704 |
| Tensor Cores | 272 |
| TDP | 320 W |
| PCIe | Gen 4 |
| Slots | 2.5 |
| Power Connector | 2x 8-pin |
| Fascia di prezzo | Fascia media |
| Rilascio | 2020-09 |
Benchmark IA
Misurazioni reali di inferenza — llama.cpp Q4_K_M
| Attivita | Risultato |
|---|---|
| Llama 1B Q4 | 399 tok/s |
| Llama 3B Q4 | 160 tok/s |
| Llama 7B Q4 | 45 tok/s |
| Llama 13B Q4 | 35 tok/s |
| Llama 30B Q4 | VRAM N/D |
| Llama 70B Q4 | Offload o multi-GPU |
| Stable Diffusion 512px | 5s / img |
| Whisper Large RTF | 0.6x |
RTF < 1.0 = piu veloce del tempo reale. Per Stable Diffusion e Whisper, piu basso e meglio; per tokens/s, piu alto e meglio.
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Apri comparatore →Modelli IA compatibili — RTX 3080
58 modelli entrano interamente in VRAM · 22 con offloading CPU
Whisper Large V3
Stable Diffusion 3.5 Large
Stable Diffusion 3.5 Medium
Phi-4
Stable Diffusion 3 Medium
DeepSeek R1 Distill 14B
Gemma 4 12B
Stable Diffusion XL
Vedi tutti i 58 modelli compatibili →
Funziona anche con offloading CPU (22)
- Flux.1 Dev 8 GB Q2
- FLUX.2 Dev 8.8 GB Q2
- Qwen2.5-Coder 32B 9.6 GB Q2 Come installare →
- DeepSeek R1 Distill 32B 9.6 GB Q2 Come installare →
- Qwen2.5 32B 9.6 GB Q2 Come installare →
- Gemma 4 27B 7.4 GB Q2 Come installare →
- Qwen3.5 35B-A3B 9.6 GB Q2 Come installare →
- Gemma 2 27B 8 GB Q2 Come installare →
- Gemma 3 27B 8.1 GB Q2 Come installare →
- Gemma 4 31B 8.5 GB Q2 Come installare →
- Mistral Small 3 7.2 GB Q2 Come installare →
- Flux.1 Schnell 8 GB Q2
- Qwen3 32B 8.8 GB Q2 Come installare →
- Qwen3-Coder 30B-A3B 8.3 GB Q2 Come installare →
- Qwen3 30B-A3B 8.3 GB Q2 Come installare →
- Devstral Small 2 24B 6.6 GB Q2 Come installare →
- Qwen3.5 27B 7.4 GB Q2 Come installare →
- Magistral Small 24B 6.6 GB Q2 Come installare →
- CodeLlama 34B 10 GB Q2 Come installare →
- Yi 1.5 34B 10 GB Q2 Come installare →
- Mistral Small 3.2 6.6 GB Q2 Come installare →
- Mistral Small 3.1 6.6 GB Q2 Come installare →
RTX 3080 · Amazon
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RTX 3080 per IA locale
RTX 3080 con 10GB di GDDR6X e un'opzione solida per IA locale. Questa GPU copre i modelli piu usati in quantizzazione Q4 e permette carichi piu grandi in base alla VRAM disponibile.
Nei benchmark reali, RTX 3080 raggiunge 45 token/secondo su Llama 7B Q4. Puoi eseguire 58 modelli interamente in VRAM, con altri 22 modelli in offloading CPU.
Per verificare in dettaglio la compatibilita di ogni modello, usa il calcolatore VRAM. Puoi anche consultare le guide introduttive per configurare il tuo ambiente locale.
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