RTX 3080
58 modèles IA tiennent dans 10 GB de VRAM en Q4 natif. 22 autres fonctionnent avec offloading CPU. Benchmarks réels ci-dessous.
llama.cpp 0.2.x · CUDA 12 · Ubuntu 22.04 · Prices verified on Amazon · méthodologie →
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Spécifications complètes
NVIDIA · 2020-09
| VRAM | 10 GB GDDR6X |
| Bande passante | 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 |
| Fourchette de prix | Milieu de gamme |
| Sortie | 2020-09 |
Benchmarks IA
Mesures réelles d’inférence — llama.cpp Q4_K_M
| Tâche | Résultat |
|---|---|
| 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 | Offloading ou multi-GPU |
| Stable Diffusion 512px | 5s / img |
| Whisper Large RTF | 0.6x |
RTF < 1.0 = plus rapide que le temps réel. Pour Stable Diffusion et Whisper, plus bas est meilleur ; pour les tokens/s, plus haut est meilleur.
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Ouvrir le comparateur →Modèles IA compatibles — RTX 3080
58 modèles fonctionne entièrement en VRAM · 22 avec 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
Voir les 58 modèles compatibles →
Fonctionne aussi avec offloading CPU (22)
- Flux.1 Dev 8 GB Q2
- FLUX.2 Dev 8.8 GB Q2
- Qwen2.5-Coder 32B 9.6 GB Q2 Comment installer →
- DeepSeek R1 Distill 32B 9.6 GB Q2 Comment installer →
- Qwen2.5 32B 9.6 GB Q2 Comment installer →
- Gemma 4 27B 7.4 GB Q2 Comment installer →
- Qwen3.5 35B-A3B 9.6 GB Q2 Comment installer →
- Gemma 2 27B 8 GB Q2 Comment installer →
- Gemma 3 27B 8.1 GB Q2 Comment installer →
- Gemma 4 31B 8.5 GB Q2 Comment installer →
- Mistral Small 3 7.2 GB Q2 Comment installer →
- Flux.1 Schnell 8 GB Q2
- Qwen3 32B 8.8 GB Q2 Comment installer →
- Qwen3-Coder 30B-A3B 8.3 GB Q2 Comment installer →
- Qwen3 30B-A3B 8.3 GB Q2 Comment installer →
- Devstral Small 2 24B 6.6 GB Q2 Comment installer →
- Qwen3.5 27B 7.4 GB Q2 Comment installer →
- Magistral Small 24B 6.6 GB Q2 Comment installer →
- CodeLlama 34B 10 GB Q2 Comment installer →
- Yi 1.5 34B 10 GB Q2 Comment installer →
- Mistral Small 3.2 6.6 GB Q2 Comment installer →
- Mistral Small 3.1 6.6 GB Q2 Comment installer →
RTX 3080 · Amazon
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RTX 3080 pour l’intelligence artificielle locale
RTX 3080 avec 10GB de GDDR6X est une option solide pour l'IA locale. Cette carte couvre les modèles populaires en quantification Q4 et permet d'aller plus loin selon la VRAM disponible.
En benchmarks réels, RTX 3080 atteint 45 tokens/seconde sur Llama 7B Q4. Vous pouvez aussi exécuter 58 modèles entièrement en VRAM, avec 22 modèles supplémentaires en offloading CPU.
Pour vérifier précisément la compatibilité de chaque modèle, utilisez le calculateur VRAM. Vous pouvez également consulter les guides de démarrage pour configurer votre environnement local.
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