排名更新于 2026年9月22日
RTX 3080 10 GB（GDDR6X，760 GB/s）在 2026 年依然很能胜任。10 GB 显存对运行 Q4 量化的 13B 模型有所限制（模型占用约 8 GB，留给上下文的余量很少），但 Q5 量化的 7–9B 模型和 FP16 精度的 Mistral 7B 都运行得非常好。
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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
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
新一代 9B 稠密模型。262k 上下文，改进的混合思考能力。
ollama run qwen3.5:9b
Qwen 3 的 8B 稠密视觉模型。Qwen 第三代中最佳的小型 VLM。
ollama run qwen3-vl:8b
70B 模型的紧凑版。支持 1000 多种语言，在瑞士 Alps 超级计算机上训练。
ollama pull hf.co/swissai/Apertus-8B-GGUF
| 名次 | 模型 | Params | Q4 VRAM | 上下文 | 许可证 | 在 RTX 3080 10GB 上 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Granite 4.1 8B Instruct | 8B | 5 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 35 tok/s · Q8 |
| #2 | Granite 4.2 8B | 8B | 4.6 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 50 tok/s · Q8 |
| #3 | OLMo 3 7B Think (SFT) | 7B | 4.2 GB | 16 000 | Apache 2.0 | 50 tok/s · Q8 |
| #4 | GLM 5.3 7B | 7B | 4.1 GB | 128 000 | MIT | 50 tok/s · Q8 |
| #5 | Qwen 3.5 9B | 9B | 6 GB | 262 000 | Apache 2.0 | 28 tok/s · Q8 |
| #6 | Qwen 3 VL 8B | 8B | 6 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 30 tok/s · Q8 |
| #7 | Apertus 8B | 8B | 6 GB | 65 536 | Apache 2.0 | 30 tok/s · Q8 |
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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 ≤ 9 GB。额外推荐 7-9B（峰值 10 GB）。760 GB/s = 性能出色。
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。
2026 年 RTX 3080 10 GB 还值得用吗？
可以，Q5/Q8 量化的 7–9B 模型（Mistral 7B Q8 约为 7.5 GB）可达到 50+ tok/s。13–14B 模型则需要 Q4 量化，且显存余量很小。参见 guide.
3080 10 GB vs 4070 12 GB ?
3080 = 760 GB/s，4070 = 504 GB/s。3080 约快 50%。但 4070 配备 12 GB (Qwen 3 14B Q4 可用)。根据速度与显存优先级进行选择。详见 RTX 4070.
RTX 3080 10 GB 应选择哪种量化？
7B 使用 Q8（质量接近 FP16，约 7.5 GB）。8-9B 使用 Q5_K_M（约 6-7 GB）。除非您想尝试 13B（约 8 GB，显存余量很小），否则避免使用 Q4。
二手 3080 10 GB：价格是多少？
在法国约为 350–400 欧元。对于 LLM，如果预算允许，二手 3090（约 650 欧元）仍是更好的选择。详见 RTX 3090.