Lokale LLMs für RTX 4080 SUPER (16 GB GDDR6X): Was passt?

Die RTX 4080 SUPER hat 16 GB GDDR6X. Nach 2 GiB Reserve für Betriebssystem und Anzeige sind etwa 14 GiB für ein Modell nutzbar. Bei 8K Kontext ist das größte Modell aus unserer Liste, das passt, DeepSeek-V2-Lite-Chat mit Q4_K_M (etwa 12,2 GiB). Qwen3.8-27B mit UD-IQ3_XXS wird knapp (etwa 11 GiB–13,3 GiB).

Das sind Schätzungen aus der config des Modells und den Dateigrößen, keine Messungen. So rechnen wir

Welche Modelle bei 8K passen

Jedes Modell nutzt die genaueste Datei, die passt, ein Chat gleichzeitig.

Passt (43)

ModellQuantisierungSumme
Phi-4-reasoningGGUF Q5_K_M (Unsloth)11,6 GiB–12,2 GiB
DeepSeek-V2-Lite-ChatGGUF Q4_K_M (mradermacher)10,0 GiB–12,2 GiB
Qwen2.5-14B-InstructGGUF Q5_K_M (Qwen)11,4 GiB–12,1 GiB
Qwen2.5-Coder-14B-InstructGGUF Q5_K_M (Qwen)11,4 GiB–12,1 GiB
OpenMath-Nemotron-14BGGUF Q5_K_M (mradermacher)11,4 GiB–12,1 GiB
phi-4GGUF Q5_K_M (Unsloth)11,4 GiB–12,1 GiB
Qwen3-14BGGUF Q5_K_M (Qwen)11,2 GiB–11,8 GiB
Mistral-Nemo-Instruct-2407GGUF Q6_K (Unsloth)10,7 GiB–11,4 GiB
GLM-4-9B-0414GGUF Q8_0 (Unsloth)9,8 GiB–10,3 GiB
granite-3.3-8b-instructGGUF Q8_0 (IBM)9,5 GiB–10,1 GiB
Qwen3-VL-8B-InstructGGUF Q8_0 (Qwen)9,4 GiB–10,0 GiB
Qwen3-8B-BaseGGUF Q8_0 (mradermacher)9,4 GiB–10,0 GiB
Qwen3-8BGGUF Q8_09,4 GiB–10,0 GiB
Qwen2.5-Math-7B-InstructGGUF Q8_0 (bartowski)8,1 GiB–10,0 GiB
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8BGGUF Q8_0 (Unsloth)9,1 GiB–9,7 GiB
Gemma 3 12B ITGGUF Q4_0 (Google QAT)8,5 GiB–9,0 GiB
Mistral-7B-Instruct-v0.3GGUF Q8_0 (bartowski)8,3 GiB–8,9 GiB
Qwen2.5-Coder-7BGGUF Q8_0 (mradermacher)8,1 GiB–8,7 GiB
Qwen2.5-Coder-7B-InstructGGUF Q8_0 (Qwen)8,1 GiB–8,7 GiB
Qwen2.5-7B-InstructGGUF Q8_08,1 GiB–8,7 GiB
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7BGGUF Q8_0 (Unsloth)8,1 GiB–8,7 GiB
OpenMath-Nemotron-7BGGUF Q8_0 (mradermacher)8,1 GiB–8,7 GiB
Qwen2.5-VL-7B-InstructGGUF Q8_0 (Unsloth)8,1 GiB–8,7 GiB
Qwen2-7B-InstructGGUF Q8_0 (Qwen)8,1 GiB–8,7 GiB
Phi-3.5-mini-instructGGUF Q8_0 (bartowski)6,9 GiB–7,6 GiB
Llama 3.2 3B InstructOfficial BF16 safetensors7,0 GiB–7,5 GiB
Qwen3-VL-4B-InstructGGUF Q8_0 (Qwen)5,2 GiB–5,8 GiB
Qwen3-4B-Instruct-2507GGUF Q8_0 (Unsloth)5,2 GiB–5,8 GiB
Qwen3-4BGGUF Q8_05,2 GiB–5,8 GiB
Phi-4-mini-instructGGUF Q8_0 (Unsloth)4,9 GiB–5,5 GiB
Qwen2.5-Coder-3B-InstructGGUF Q8_0 (Qwen)3,8 GiB–4,2 GiB
Qwen2.5-3B-InstructGGUF Q8_03,8 GiB–4,2 GiB
Qwen2.5-VL-3B-InstructGGUF Q8_0 (Unsloth)3,5 GiB–3,9 GiB
SmolLM2-1.7B-InstructGGUF Q8_0 (Unsloth)3,3 GiB–3,8 GiB
Gemma 3 4B ITGGUF Q4_0 (Google QAT)3,3 GiB–3,8 GiB
Qwen3-1.7B-BaseGGUF Q8_0 (mradermacher)2,7 GiB–3,2 GiB
Qwen3-1.7BGGUF Q8_02,7 GiB–3,2 GiB
Llama 3.2 1B InstructOfficial BF16 safetensors2,7 GiB–3,1 GiB
Qwen2.5-Coder-1.5B-InstructGGUF Q8_0 (Qwen)2,1 GiB–2,5 GiB
Qwen2.5-1.5B-InstructGGUF Q8_0 (Qwen)2,1 GiB–2,5 GiB
Qwen3-0.6BGGUF Q8_0 (Qwen)1,6 GiB–2,0 GiB
Gemma 3 1B ITGGUF Q4_0 (Google QAT)1,1 GiB–1,5 GiB
Qwen2.5-0.5B-InstructGGUF Q8_0 (Qwen)0,8 GiB–1,2 GiB

Knapp (2)

ModellQuantisierungSumme
gpt-oss-20bMXFP4 safetensors13,1 GiB–13,8 GiB
Qwen3.8-27BGGUF UD-IQ3_XXS (Unsloth)11,0 GiB–13,3 GiB
Passt nicht (41)

Einzelne Kombinationen

Speicher

Die Reserve ist eine einstellbare Annahme. Auf einem Rechner ohne Bildschirm kannst du sie im Rechner senken.

Zwei dieser Karten ergeben keine größere Karte. Jede Kopie eines Modells muss auf eine Karte passen, außer die Engine teilt es per Tensor-Parallelismus auf.

Rechner mit dieser Grafikkarte öffnenRechner

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Quellen

Rechner

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Kontextlänge

Mehr Kontext braucht mehr Speicher für den KV-Cache, das Arbeitsgedächtnis des Modells für die Unterhaltung.

Weitere Optionen
Laufzeit

Engine und KV-Cache-Typ für diese Schätzung.

Aus: GGUF-, Q8- und andere Filter bleiben strikt. Ein: Ersatz mit angefordert, verwendet und Grund.

Arbeitslast

Overhead-Szenario und der Prefill-Arbeitsspeicher.

Topologie

Wie das Modell auf Geräte verteilt wird. Speicher wird nicht addiert.

Replikatzahl ist eine erweiterte Option. Anzahl meint Knoten oder GPUs, nicht Replikate.

Budget

Systemreserve und Sicherheitsmarge. Ein leeres Feld behält den vorherigen Wert.

GiB (2^30 Byte)

%

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