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)
| Modell | Quantisierung | Summe |
|---|---|---|
| Phi-4-reasoning | GGUF Q5_K_M (Unsloth) | 11,6 GiB–12,2 GiB |
| DeepSeek-V2-Lite-Chat | GGUF Q4_K_M (mradermacher) | 10,0 GiB–12,2 GiB |
| Qwen2.5-14B-Instruct | GGUF Q5_K_M (Qwen) | 11,4 GiB–12,1 GiB |
| Qwen2.5-Coder-14B-Instruct | GGUF Q5_K_M (Qwen) | 11,4 GiB–12,1 GiB |
| OpenMath-Nemotron-14B | GGUF Q5_K_M (mradermacher) | 11,4 GiB–12,1 GiB |
| phi-4 | GGUF Q5_K_M (Unsloth) | 11,4 GiB–12,1 GiB |
| Qwen3-14B | GGUF Q5_K_M (Qwen) | 11,2 GiB–11,8 GiB |
| Mistral-Nemo-Instruct-2407 | GGUF Q6_K (Unsloth) | 10,7 GiB–11,4 GiB |
| GLM-4-9B-0414 | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 9,8 GiB–10,3 GiB |
| granite-3.3-8b-instruct | GGUF Q8_0 (IBM) | 9,5 GiB–10,1 GiB |
| Qwen3-VL-8B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 9,4 GiB–10,0 GiB |
| Qwen3-8B-Base | GGUF Q8_0 (mradermacher) | 9,4 GiB–10,0 GiB |
| Qwen3-8B | GGUF Q8_0 | 9,4 GiB–10,0 GiB |
| Qwen2.5-Math-7B-Instruct | GGUF Q8_0 (bartowski) | 8,1 GiB–10,0 GiB |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 9,1 GiB–9,7 GiB |
| Gemma 3 12B IT | GGUF Q4_0 (Google QAT) | 8,5 GiB–9,0 GiB |
| Mistral-7B-Instruct-v0.3 | GGUF Q8_0 (bartowski) | 8,3 GiB–8,9 GiB |
| Qwen2.5-Coder-7B | GGUF Q8_0 (mradermacher) | 8,1 GiB–8,7 GiB |
| Qwen2.5-Coder-7B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 8,1 GiB–8,7 GiB |
| Qwen2.5-7B-Instruct | GGUF Q8_0 | 8,1 GiB–8,7 GiB |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 8,1 GiB–8,7 GiB |
| OpenMath-Nemotron-7B | GGUF Q8_0 (mradermacher) | 8,1 GiB–8,7 GiB |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 8,1 GiB–8,7 GiB |
| Qwen2-7B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 8,1 GiB–8,7 GiB |
| Phi-3.5-mini-instruct | GGUF Q8_0 (bartowski) | 6,9 GiB–7,6 GiB |
| Llama 3.2 3B Instruct | Official BF16 safetensors | 7,0 GiB–7,5 GiB |
| Qwen3-VL-4B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 5,2 GiB–5,8 GiB |
| Qwen3-4B-Instruct-2507 | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 5,2 GiB–5,8 GiB |
| Qwen3-4B | GGUF Q8_0 | 5,2 GiB–5,8 GiB |
| Phi-4-mini-instruct | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 4,9 GiB–5,5 GiB |
| Qwen2.5-Coder-3B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 3,8 GiB–4,2 GiB |
| Qwen2.5-3B-Instruct | GGUF Q8_0 | 3,8 GiB–4,2 GiB |
| Qwen2.5-VL-3B-Instruct | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 3,5 GiB–3,9 GiB |
| SmolLM2-1.7B-Instruct | GGUF Q8_0 (Unsloth) | 3,3 GiB–3,8 GiB |
| Gemma 3 4B IT | GGUF Q4_0 (Google QAT) | 3,3 GiB–3,8 GiB |
| Qwen3-1.7B-Base | GGUF Q8_0 (mradermacher) | 2,7 GiB–3,2 GiB |
| Qwen3-1.7B | GGUF Q8_0 | 2,7 GiB–3,2 GiB |
| Llama 3.2 1B Instruct | Official BF16 safetensors | 2,7 GiB–3,1 GiB |
| Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 2,1 GiB–2,5 GiB |
| Qwen2.5-1.5B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 2,1 GiB–2,5 GiB |
| Qwen3-0.6B | GGUF Q8_0 (Qwen) | 1,6 GiB–2,0 GiB |
| Gemma 3 1B IT | GGUF Q4_0 (Google QAT) | 1,1 GiB–1,5 GiB |
| Qwen2.5-0.5B-Instruct | GGUF Q8_0 (Qwen) | 0,8 GiB–1,2 GiB |
Knapp (2)
| Modell | Quantisierung | Summe |
|---|---|---|
| gpt-oss-20b | MXFP4 safetensors | 13,1 GiB–13,8 GiB |
| Qwen3.8-27B | GGUF UD-IQ3_XXS (Unsloth) | 11,0 GiB–13,3 GiB |
Passt nicht (41)
- Mistral-Small-24B-Instruct-2501 · Q4_K_M · 15,5 GiB
- Llama 3.1 8B Instruct · BF16 · 16,8 GiB
- Gemma 3 27B IT · Q4_0 · 18 GiB
- Qwen3-30B-A3B · Q4_K_M · 18,9 GiB
- Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 · Q4_K_M · 18,9 GiB
- Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct · Q4_K_M · 18,9 GiB
- Qwen3-32B · Q4_K_M · 21,4 GiB
- OpenMath-Nemotron-32B · Q4_K_M · 21,5 GiB
- Qwen2.5-VL-32B-Instruct · Q4_K_M · 21,5 GiB
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B · Q4_K_M · 21,5 GiB
- QwQ-32B · Q4_K_M · 21,5 GiB
- Qwen2.5-Coder-32B-Instruct · Q4_K_M · 21,5 GiB
- Qwen2.5-32B-Instruct · Q4_K_M · 21,5 GiB
- Drama 3 · Unofficial int4 W4A16 · 27 GiB
- Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 · Q4_K_M · 28,6 GiB
- Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF · Q4_K_M · 43,6 GiB
- Qwen2.5-72B-Instruct · Q4_K_M · 45 GiB
- Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct · Q4_K_M · 47,3 GiB
- gpt-oss-120b · MXFP4 · 62,8 GiB
- GLM-4.5-Air · Q4_K_M · 71,4 GiB
- Qwen3.8-Flash-Next · Q4_K_M · 131,5 GiB
- MiniMax-M2 · Q4_K_M · 134 GiB
- Qwen3-235B-A22B · Q4_K_M · 137,1 GiB
- Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 · Q4_K_M · 137,1 GiB
- Llama 3.3 70B Instruct · BF16 · 137,2 GiB
- DeepSeek-V4-Flash-0731 · FP8 · 183,7 GiB
- GLM-4.6 · Q4_K_M · 208,4 GiB
- GLM-4.5 · Q4_K_M · 209,2 GiB
- MiniMax-M3 · Q4_K_M · 249,7 GiB
- GLM-5.3-Flash · Q8_0 · 373,6 GiB
- DeepSeek-V3 · Q4_K_M · 443,1 GiB
- DeepSeek-R1 · Q4_K_M · 443,1 GiB
- DeepSeek-V3-0324 · Q4_K_M · 443,1 GiB
- DeepSeek-R1-0528 · Q4_K_M · 443,7 GiB
- DeepSeek-V3.1 · Q4_K_M · 444,2 GiB
- Muse Spark Open · NVFP4 · 508,9 GiB
- DeepSeek-V4.1-Flash · FP8 · 558,8 GiB
- Ling-3.1-flash · FP8 · 628,3 GiB
- Kimi-K2-Instruct · Q4_K_M · 679,5 GiB
- Kimi-K2-Thinking · Q4_K_M · 680 GiB
- GLM-5.3 · Q8_0 · 877 GiB
Einzelne Kombinationen
Speicher
- NVIDIAGeForce RTX 4080 SUPER 16GB desktop
- SpeicherartDiskreter VRAM
- Vermarktet16 GB GDDR6X
- Brutto16,00 GiB (17.179.869.184 bytes)
- Standardreserve2,00 GiB (2.147.483.648 bytes)
- Nettobudget14,00 GiB (15.032.385.536 bytes)
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.
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