排名更新于 09/10/2026
RTX 3080 Ti（12 GB GDDR6X，912 GB/s）在所有 12 GB 消费级显卡中拥有最高的显存带宽。运行 Qwen 3 14B Q4 时可达 55–65 tok/s，比 RTX 4070 运行同一模型更快。
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Dense 8B Apache 2.0，支持 12 种语言（含法语），131k 上下文，GQA 32Q/8KV。MMLU 73.84，HumanEval 85.37。发布于 2026 年 4 月 29 日。
# HuggingFace : ibm-granite/granite-4.1-8b
Gemma 4 12B（Google）：稠密多模态模型（文本、视觉、音频），256k 上下文，Q4 约 7 GB VRAM。Apache 2.0，多语言支持。
# HuggingFace : google/gemma-4-12B
采用混合思考的 14B 稠密模型。在 STEM/代码方面与 Qwen 2.5 32B Base 持平。
ollama run qwen3:14b
Granite 4.2 8B（IBM）：Apache 2.0 稠密模型，128k 上下文，Q4 量化约需 4.6 GB 显存。面向企业级多语言聊天、代码和推理。
ollama pull granite4.2
OLMo 3 7B 的「thinking」SFT 微调：逐步推理，16k 上下文，Q4 约需 4.2 GB 显存。100% 开放，Apache 2.0 许可证。
# HuggingFace : zimplex/olmo3-7b-think-sft-eosfix-16k-3ep-euc
GLM 5.3（智谱）：7B 稠密模型，专攻代码与推理，128k 上下文，Q4 量化约需 4.1 GB 显存。轻量级，可在配备 6–8 GB 显存的 GPU 上运行，采用 MIT 许可证。
ollama pull glm-5.3
采用MIT许可的14B推理模型。在Microsoft公布的AIME24/25评测中，以R1-Distill-Llama-70B五分之一的参数量取得了更高分数。
ollama run phi4-reasoning:14b
| 名次 | 模型 | Params | Q4 VRAM | 上下文 | 许可证 | 在RTX 3080 Ti上 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Granite 4.1 8B Instruct | 8B | 5 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 35 tok/s · Q8 |
| #2 | Gemma 4 12B | 12B | 7 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 28 tok/s · Q5_K_M |
| #3 | Qwen 3 14B | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 20 tok/s · Q5_K_M |
| #4 | Granite 4.2 8B | 8B | 4.6 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 50 tok/s · Q8 |
| #5 | OLMo 3 7B Think (SFT) | 7B | 4.2 GB | 16 000 | Apache 2.0 | 50 tok/s · Q8 |
| #6 | GLM 5.3 7B | 7B | 4.1 GB | 128 000 | MIT | 50 tok/s · Q8 |
| #7 | Phi-4 Reasoning 14B | 14B | 9 GB | 32 768 | MIT | 20 tok/s · Q5_K_M |
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本地副驾驶套件 — 可直接粘贴使用的 Ollama + Cline + Aider 配置、调校好的 Modelfiles、故障排除、可终身使用的在线空间 →无垃圾邮件。1 次点击即可退订。你的数据保留在我们这里（绝不转售）。
你的显卡 → 最适合在本地运行的编程模型，以及准确的 Ollama 命令：
| 你的 VRAM | 典型 GPU / Mac | 推荐的代码模型 | Ollama 命令 |
|---|---|---|---|
| 8 GB | RTX 4060 / 3060 · M1-M2 16 GB | Qwen 3.5 9B (Q4, 6.6 GB — 256k ctx) | ollama run qwen3.5:9b |
| 12 GB | RTX 3060 12 GB / 4070 / 5070 | Qwen 3.5 9B (Q8, 11 GB) 或 Gemma 4 12B (7.6 GB) | ollama run qwen3.5:9b-q8_0 |
| 16 GB | RTX 5070 Ti / 4080 / 5080 · RX 9070 XT · M4 24 GB | Devstral 24B (Q4, 14 GB) — 专长是编程智能体任务 | ollama run devstral:24b |
| 24 GB | RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 GB | Qwen 3.8 27B (Q4, 18 GB) — “接近 Copilot” | ollama run qwen3.8:27b |
| 32 GB | RTX 5090 | Qwen 3.6 35B-A3B (Q4, 23 GB) — 快速 MoE | ollama run qwen3.6:35b |
| 48 GB+ | Mac M4 Max 64 GB · M2 Ultra 128 GB | Qwen3-Coder 30B-A3B (Q8, 32 GB — 256k ctx) | ollama run qwen3-coder:30b-a3b-q8_0 |
-base : ollama run qwen2.5-coder:7b-base — 在这一特定用途上，它仍是标杆。⚠️ Qwen 3.8： 其推理强度默认设得很高，处理简单请求时会“过度思考”——请将其调低至 low (或在首次启动时关闭它)。⚠️ 许可证陷阱： Codestral 22B = Mistral Non-Production License（非生产用途许可证） → 禁止用于工作中的编程。Qwen 3.5/3.8、Gemma 4 和 Devstral 采用 Apache 2.0 许可证。💡 因内存不足而崩溃？请预留约 1.5 GB 的显存用于上下文，或将量化精度降低一档。🔌 要将其接入 VS Code： Cline （可处理多个文件的智能体）， Aider (CLI) 或 Tabby/Twinny (FIM 自动补全) — 它们都连接到本地 Ollama。该套件 本地助手 — 可直接粘贴的配置 + 经过测试的设置 — 现已可用： /copilote-local.
筛选条件：Q4_K_M ≤ 11 GB。额外提供 7-14B 模型。12 GB 消费级显存下带宽达 912 GB/s，创纪录
考虑的标准：
评分完全透明：请参阅 我们的方法论 ，了解 VRAM/每秒令牌数的计算详情。
3080 Ti：在 12 GB 显存显卡中，带宽创纪录？
是的——912 GB/s 对比 4070 Ti 的 504 GB/s，5070 的 672 GB/s。对于利用带宽的 7-14B 模型（FP16 / Q5+），3080 Ti 在 12 GB 显存下仍然是最快的。参见 guide.
3080 Ti 与 4070 Ti Super 哪个更好？
3080 Ti = 12 GB + 912 GB/s。4070 Ti Super = 16 GB + 672 GB/s。追求运行 14B 模型的速度时，选择 3080 Ti；希望运行 24B 模型（Mistral Small）时，选择 4070 Ti Super。参见 4070 Ti Super.
3080 Ti 二手 ~450-500 欧：划算吗？
若追求 7–14B 模型的运行速度，是的。但二手 3090 约 650 €，只需多花 30% 就能获得 24 GB 显存，对运行 LLM 来说好得多。参见 RTX 3090.
3080 Ti 上的 LLM 最佳配置？
Qwen 3 14B Q4（~8 GB）达55-65个token/s，Mistral Nemo 12B Q5（~9 GB）达45个token/s。代码和聊天表现优秀。