NVIDIA GeForce RTX 4080 Super do lokalnych LLM
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
Z 16 GB przy 736 GB/s RTX 4080 Super 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 28–55 tok/s.
16 GB VRAM przy świetnym stosunku ceny do wydajności. Obsługuje wszystkie modele do 14B z dużym oknem kontekstowym.
Modele, które działają na RTX 4080 Super
Q4_K_M, kontekst 8K, 16 GB do wykorzystania. Uszeregowane według jakości i szybkości.
| Model | Pamięć · znacznik = 16 GB | VRAM | Szybkość |
|---|---|---|---|
| EuroLLM 22B EuroLLM | 14.1 GB | 28–55 tok/s | |
| GPT-OSS 20B GPT-OSS | 13.8 GB | 114–218 tok/s | |
| InternLM 3 20B Instruct InternLM 3 | 12.9 GB | 31–59 tok/s | |
| Cosmos 3 Nano Cosmos 3 | 10.5 GB | 60–115 tok/s | |
| StarCoder 2 15B StarCoder 2 | 10.8 GB | 40–78 tok/s | |
| Qwen 3 14B Qwen 3 | 11.1 GB | 40–76 tok/s | |
| Phi-4 (14B) Phi-4 Family | 10.9 GB | 40–77 tok/s | |
| Cogito v1 14B Cogito v1 | 10.9 GB | 40–77 tok/s | |
| Ministral 3 14B Ministral 3 | 9.3 GB | 41–79 tok/s | |
| DeepSeek R1 Distill Qwen 14B DeepSeek R1 | 10.6 GB | 41–79 tok/s | |
| Mellum2.1 12B Thinking Mellum2.1 | 9 GB | 148–284 tok/s | |
| Gemma 4 12B (Unified) Gemma 4 | 8 GB | 46–89 tok/s |
Kup kartę lub wynajmij tyle samo pamięci
Kup kartę albo wynajmij na godziny GPU z taką samą pamięcią, by najpierw wypróbować modele.
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
Specyfikacja
Specyfikację zaktualizowano 2026-07-12.
- Pamięć
- 16 GB
- Przepustowość pamięci
- 736 GB/s
- Architektura
- Ada Lovelace AD103
- Seria
- RTX 40-series
- Pobór mocy
- 320 W
- Rok premiery
- 2024
- Cena premierowa
- $999
- Dostępne dla modeli
- 16 GB
Podobne GPU
Najczęstsze pytania
Czy NVIDIA GeForce RTX 4080 Super 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 4080 Super w inferencji AI?
Szacujemy, że uruchamia Llama 3.1 8B z szybkością 68–130 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. Najszybszy start to Ollama: ollama run qwen3:14b.
Co dalej
Czy uruchomię to na RTX 4080 Super?
Więcej o tej karcie
Narzędzia