NVIDIALaptopowe GPUPoprzednia generacja

NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti Laptop GPU do lokalnych LLM

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja: 7 października 2026

Z 16 GB GDDR6 przy 512 GB/s RTX 3080 Ti Laptop GPU uruchamia 81 modeli z katalogu przy Q4_K_M i kontekście 8K. Największy, który się mieści, to OLMo 2 13B Instruct (~15.8 GB), a najlepszy wybór to EuroLLM 22B przy 14–27 tok/s.

16 GB GDDR6, 512 GB/s: laptopowy GPU z 16 GB najczęściej spotykany na rynku wtórnym. To nie desktopowy RTX 3080 Ti z 12 GB. Pobór mocy zależy od obudowy i nie jest zapisany.

Sprawdź mój sprzęt →Pełna tabela benchmarków

Modele, które działają na RTX 3080 Ti Laptop GPU

Q4_K_M, kontekst 8K, 16 GB do wykorzystania. Uszeregowane według jakości i szybkości.

Model	VRAM	Szybkość	Zmieści się?
EuroLLM 22B EuroLLM	14.1 GB	14–27 tok/s	Mieści się
GPT-OSS 20B GPT-OSS	13.8 GB	66–127 tok/s	Mieści się
InternLM 3 20B Instruct InternLM 3	12.9 GB	15–29 tok/s	Mieści się
Cosmos 3 Nano Cosmos 3	10.5 GB	31–60 tok/s	Mieści się
StarCoder 2 15B StarCoder 2	10.8 GB	20–39 tok/s	Mieści się
Qwen 3 14B Qwen 3	11.1 GB	20–38 tok/s	Mieści się
Phi-4 (14B) Phi-4 Family	10.9 GB	20–39 tok/s	Mieści się
Cogito v1 14B Cogito v1	10.9 GB	20–39 tok/s	Mieści się
Ministral 3 14B Ministral 3	9.3 GB	21–40 tok/s	Mieści się
DeepSeek R1 Distill Qwen 14B DeepSeek R1	10.6 GB	21–40 tok/s	Mieści się
Mellum2.1 12B Thinking Mellum2.1	9 GB	93–179 tok/s	Mieści się
Gemma 4 12B (Unified) Gemma 4	8 GB	24–45 tok/s	Mieści się

Pokazano 12 z 81

Kup kartę lub wynajmij tyle samo pamięci

Kup kartę albo wynajmij na godziny GPU z taką samą pamięcią, by najpierw wypróbować modele.

Kup ten sprzęt AMD Radeon RX 9060 XT 16GB — 16 GB VRAM · 160 W board power Uruchom w chmurze RTX 4090 w RunPod — od $0.34/godz. · stawka sprawdzona 2026-07

lub porównaj w Vast.ai od $0.35/godz. (typical low · varies)

Jako partner Amazon zarabiamy na kwalifikujących się zakupach. Linki do chmurowych GPU są linkami polecającymi — możemy otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie.

Szybkość na tle innych GPU

Llama 3.1 8B, Q4_K_M. Szacowane zakresy. Jak to liczymy

H100 80GB (SXM)157–327 tok/s H100 80GB (PCIe)120–250 tok/s RTX 5090113–234 tok/s RTX PRO 6000 Blackwell113–234 tok/s RTX PRO 6000 Blackwell (Max-Q Edition)113–234 tok/s A100 80GB (PCIe)102–196 tok/s RTX PRO 5000 Blackwell (48 GB)94–194 tok/s RTX PRO 5000 Blackwell (72 GB)94–194 tok/s RTX 3080 Ti Laptop GPU36–69 tok/s

Specyfikacja

Specyfikację zaktualizowano 2026-10-07.

Pamięć: 16 GB GDDR6
Przepustowość pamięci: 512 GB/s
Szyna pamięci: 256-bit
Architektura: Ampere GA103
Seria: RTX 30-series (Laptop)
Rok premiery: 2022
Backendy obliczeniowe: CUDA
Dostępne dla modeli: 16 GB

Najlepsze do16 GB laptop AI

Podobne GPU

AMD Radeon RX 6800 XT16 GB · 512 GB/sTyle samo VRAM, taka sama przepustowość AMD Radeon RX 6900 XT16 GB · 512 GB/sTyle samo VRAM, taka sama przepustowość NVIDIA GeForce RTX 4090 Laptop GPU16 GB · 576 GB/sTyle samo VRAM, +13% przepustowości

Najczęstsze pytania

Czy NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti Laptop GPU uruchomi lokalne LLM?

Tak. Z 16 GB (16 GB dostępne dla modelu) uruchamia 81 modeli z katalogu przy Q4_K_M i kontekście 8K; największy to OLMo 2 13B Instruct, potrzebuje około 15.8 GB.

Jak szybki jest NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti Laptop GPU w inferencji AI?

Szacujemy, że uruchamia Llama 3.1 8B z szybkością 36–69 tok/s przy Q4_K_M. Llama 3.3 70B się nie mieści: potrzebuje około 44 GB, a dostępne jest 16 GB. To szacunki z modelu przepustowości pamięci, nie pomiary; wzór jest na stronie metodologii.

Jakie LLM uruchomię na 16 GB?

Wśród najlepszych, które się mieszczą: EuroLLM 22B, GPT-OSS 20B, InternLM 3 20B Instruct, Cosmos 3 Nano, StarCoder 2 15B.

Więcej o tej karcie

Narzędzia

Poradniki