在RTX 4080 / 4080 Super（16 GB）上运行哪个LLM？ ?

#RTX 4080用于本地LLM：16 GB显存和716 GB/s带宽能带来什么？

RTX 4080 或 RTX 4080 Super 可在 VRAM 中加载 4B 至 24B 模型（Q4 量化）：Gemma 4 12B（7.7 至 8 GB）、gpt-oss 20B（14 GB）以及 Mistral Small 24B（14 GB）均可运行，后者在上下文方面约有 2 GB 的余量。下方引用的第三方测试数据显示，RTX 4080 在 Q4 8B 模型生成时的吞吐量为 106 tokens/s，表明该显卡在交互式使用中属于高速级别。但容量是限制因素：Qwen 3.5 27B 根据 Ollama 的数据，体积高达 17 GB，无法容纳。对于此类大模型，需要 24 GB 的 VRAM。因此，RTX 4080 仅适用于中等规模模型的性能需求，而非容量需求。

架构

Ada Lovelace 架构，AD103 芯片。

内存

16 GB GDDR6X 显存，256 位总线：根据维基百科，4080 显卡为 716.8 GB/s，4080 Super 显卡为 736 GB/s。

CUDA 核心

根据 NVIDIA 的数据，4080 为 9 728，4080 Super 为 10 240。

功耗

两款型号的显卡总功耗均为 320 W；NVIDIA 标明，电脑电源功率至少应为 750 W。

首发价格

2022年11月4080显卡售价1199美元，2024年1月4080 Super显卡售价999美元。

#4080或4080 Super：LLM的实际性能差距

Super 版本的 CUDA 核心数增加了 5%（10 240 对比 9 728），带宽增加了 2.7%（736 对比 716.8 GB/s）。在文本生成中，真正重要的只有带宽：因此理论提升低于 3%，实际使用时察觉不到。两款显卡的显存容量同为 16 GB，功耗同为 320 W，因此能加载的模型也相同。只有当 4080 Super 售价相同或几乎相同时，才值得为它多花钱。二手价格每周都在变化：请查看价格跟踪信息，而不要依赖一个固定数值。

#16 GB 能容纳哪些模型

Ollama 默认使用 4,096 个 token 的上下文。若有 2 GB 的剩余空间，一个占用 14 GB 的模型可以支持更长的上下文，前提是对 K/V 缓存进行量化：Ollama 提供 q8_0 格式，配合 Flash Attention 使用时，内存占用约为 f16 的一半。这两项设置是让 gpt-oss 20B 或 Mistral Small 24B 使用 16,000 个 token 上下文的关键。

export OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1
export OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q8_0
export OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=16384
ollama serve

#唯一公开的性能数据：关于4080的说明

一个公开的GitHub仓库对比了使用llama.cpp在LLaMA 3上的不同GPU表现（2024年5月快照，Ubuntu系统，RunPod环境）。对于RTX 4080 16GB显卡，使用8B模型Q4_K_M在1024 tokens生成时达到106.22 tokens/s，而使用相同模型但F16精度时为40.29 tokens/s，显存占用高达14.96 GB，几乎耗尽整张显卡。这些数据来自第三方测试，基于比本网站更早的模型版本以及llama.cpp的旧版：仅作大致参考，不构成承诺。

可以得出两点结论。首先，上下文越长，生成速度越慢：在这次测量中，将上下文从 512 个 token 增加到 8 192 个 token，会使生成速度下降约 13%，因为生成每个 token 时，除了读取权重，还需要读取 K/V 缓存。其次，可以计算实测速度与理论上限的比值：用 716.8 GB/s 除以 Q4 格式下 8B 模型的 4.58 GB，可得理论上限为 156 tokens/s，实测速度达到这一上限的 68%。在 F16 格式下，理论上限为 48 tokens/s，实测速度达到其 84%。因此，根据格式的不同，这一比值介于 68% 和 84% 之间。

这些估算适用于短上下文。gpt-oss 20B 模型在生成每个 token 时只读取其活跃专家：它的表现超过一个大小为 14 GB 的稠密模型，但此处未引用可靠的实测数值。

#读取提示词比生成内容快得多

同一组测量还记录了提示处理速度，也就是在给出首个回答之前读取您的问题和文档的速度：提示长度为 1 024 个 token 时，速度为 5 065 tokens/s；长度为 8 192 个 token 时，速度为 2 882 tokens/s。因此，一份约 8 000 个 token、十五页左右的文档，大约三秒就能读取完毕，随后才开始生成。这一阶段受限于计算能力，而非带宽；与 4060 Ti 这类带宽为 288 GB/s 的显卡相比，4080 更多的核心在这一阶段体现出优势。

#适合使用4080的场景：智能体、RAG、代码

这种速度的显卡适合需要连续进行大量生成的用途：智能体、代码纠错循环和文档批处理。运行 8B 模型时，生成速度为 100 token/s，每步生成 500 个 token 的智能体只需几秒就能响应。不过，16 GB 显存会限制上下文长度和同时加载的模型数量：只保留一个占用 14 GB 的 12B 模型，再搭配一个小型嵌入模型用于 RAG。像 gpt-oss 20B 这样的推理模型会在回答前生成很长的思考内容，这会占用上下文。

#模型运行变慢：检查显存是否足以容纳模型

在 16 GB 显存下，14 GB 的模型留出的余量很小，随着上下文增长，对话过程中可能会超出显存容量。症状是生成速度突然变慢：模型的一部分已转移到系统内存。这项检查只需一分钟，可避免误以为显卡速度慢，而实际原因是上下文设置。

1. 01
   查看模型在 CPU/GPU 上的分配情况

   在第二个终端中运行 ollama ps：PROCESSOR 列应显示 100 % GPU。若显示 CPU/GPU 混合运行，则说明模型有一部分已转移到系统内存。
2. 02
   减少上下文

   将 OLLAMA_CONTEXT_LENGTH 降至 8192，或降至其默认值 4096，然后重启服务器。
3. 03
   量化缓存

   启用 Flash Attention，并设置 OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q8_0：K/V 缓存的内存占用约为使用 f16 时的一半。
4. 04
   释放VRAM

   关闭占用显卡的应用程序，例如游戏和启用硬件加速的浏览器，并使用 nvidia-smi 检查。
5. 05
   切换模型

   如果现有方案均无效，可尝试更轻量的模型，例如使用 Gemma 4 12B 代替 Mistral Small 24B。

• 排查 Ollama 故障：GPU 未检测到、运行缓慢、内存错误

#4080对比4070 Ti Super、5070 Ti和5080

所有这些显卡加载相同的模型，因为容量相同。只有吞吐量会变化，与带宽成正比。4080 与 4070 Ti Super 仅相差 6%：如果价差较大，Ti Super 是更好的选择。与 50 系列显卡相比，4080 慢 20% 至 25%，但如果二手价格较低，它仍无竞争对手。这一权衡基于价格，而非规格表。

• 在 RTX 4070 Ti Super 上使用哪个 LLM
• 哪些 LLM 适合在 RTX 5070 Ti 上运行
• 在 RTX 5080 上使用哪个 LLM
• 本地 AI 显卡价格

#2026 年结论：保留、购买还是放弃

在以下情况下保留您的 4080 显卡

您的模型能装进 16 GB 显存。它仍然很快，在您需要 24 GB 显存之前，没有理由更换这张显卡。

在以下情况下购买二手款

价格明显低于全新 5070 Ti，后者带宽高出约 25%。

若目标为24 GB，则

如果您想使用参数量为 270 亿或更多的模型：还要容纳上下文时，无论怎样调整设置，都无法将占用 17 GB 的模型装进 16 GB 显存。

2022 或 2023 年的显卡可能曾用于挖矿或高强度游戏：如果有原始发票，请向卖家索取，并优先选择接受退货的卖家。购买二手卡前，请通过 nvidia-smi 确认显卡显示为 16 GB，运行一个 14 GB 的模型，并在长时间生成过程中监控温度。该显卡功耗最高可达 320 W：请检查电源，NVIDIA 建议至少使用 750 W 电源。

• 来源：NVIDIA 官方规格（RTX 4080 和 4080 Super）
• 来源：第三方整理的 llama.cpp GPU处理速度测量记录（GitHub）
• 来源：Ollama 官方 FAQ（Flash Attention，K/V 缓存）

#常见问题