Classement mis à jour le 29/08/2026
La RTX 2080 Ti (11 GB GDDR6, 616 Go/s) reste très capable en 2026 grâce à ses 11 Go. Qwen 3 14B Q4 (~8 Go) tourne à 30+ tok/s, Mistral 7B Q8 (~7,5 Go) à 40+ tok/s.
Dense 8B Apache 2.0, 12 langues dont FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. MMLU 73.84, HumanEval 85.37. Sortie 29 avril 2026.
# HuggingFace : ibm-granite/granite-4.1-8b
Premier omni open : texte+image+audio+vidéo en entrée, texte+parole en sortie. Pas de tag Ollama officiel.
# GGUF : ggml-org/Qwen2.5-Omni-7B-GGUF (pas d'Ollama officiel)
Gemma 4 12B (Google) : modèle dense multimodal (texte, vision, audio), 256k contexte, ~7 Go VRAM Q4. Apache 2.0, multilingue.
# HuggingFace : google/gemma-4-12B
Dense 14B avec hybrid thinking. Égale Qwen 2.5 32B Base sur STEM/code.
ollama run qwen3:14b
Granite 4.2 8B (IBM) : dense Apache 2.0, 128k contexte, ~4,6 Go VRAM Q4. Chat, code et raisonnement multilingues pour l'entreprise.
ollama pull granite4.2
Fine-tune SFT « thinking » d'OLMo 3 7B : raisonnement pas-à-pas, 16k contexte, ~4,2 Go VRAM en Q4. 100% ouvert, licence Apache 2.0.
# HuggingFace : zimplex/olmo3-7b-think-sft-eosfix-16k-3ep-euc
GLM 5.3 (Zhipu) : dense 7B spécialisé code et raisonnement, 128k contexte, ~4,1 Go VRAM Q4. Léger, tourne sur GPU 6-8 Go, licence MIT.
ollama pull glm-5.3
| Rang | Modèle | Params | VRAM Q4 | Contexte | Licence | Sur RTX 2080 Ti |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Granite 4.1 8B Instruct | 8B | 5 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 12 tok/s · Q8 |
| #2 | Qwen 2.5 Omni 7B | 7B | 6 GB | 32 768 | Apache 2.0 | 8 tok/s · Q8 |
| #3 | Gemma 4 12B | 12B | 7 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 18 tok/s · Q5_K_M |
| #4 | Qwen 3 14B | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 6 tok/s · Q5_K_M |
| #5 | Granite 4.2 8B | 8B | 4.6 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 32 tok/s · Q8 |
| #6 | OLMo 3 7B Think (SFT) | 7B | 4.2 GB | 16 000 | Apache 2.0 | 32 tok/s · Q8 |
| #7 | GLM 5.3 7B | 7B | 4.1 GB | 128 000 | MIT | 32 tok/s · Q8 |
Comparez les prix de RTX 2080 Ti chez nos marchands partenaires (prix et stock à jour) :
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas le classement (établi de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
Mémo gratuit
Reçois le mémo VRAM → meilleur modèle de code → commande Ollama (un seul écran, copier-coller). Et passe au kit Copilote Local pour en faire un setup qui marche vraiment.
Le kit Copilote Local — les configs Ollama + Cline + Aider prêtes à coller, Modelfiles réglés, dépannage, espace en ligne à vie →Pas de spam. Désinscription en 1 clic. Tes données restent chez nous (jamais revendues).
Ta carte → le meilleur modèle de code à faire tourner en local, et la commande Ollama exacte :
| Ta VRAM | GPU / Mac typiques | Modèle de code conseillé | Commande Ollama |
|---|---|---|---|
| 8 Go | RTX 4060 / 3060 · M1-M2 16 Go | Qwen 3.5 9B (Q4, 6,6 Go — 256k ctx) | ollama run qwen3.5:9b |
| 12 Go | RTX 3060 12 Go / 4070 / 5070 | Qwen 3.5 9B (Q8, 11 Go) ou Gemma 4 12B (7,6 Go) | ollama run qwen3.5:9b-q8_0 |
| 16 Go | RTX 5070 Ti / 4080 / 5080 · RX 9070 XT · M4 24 Go | Devstral 24B (Q4, 14 Go) — spécialiste agent de code | ollama run devstral:24b |
| 24 Go | RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 Go | Qwen 3.8 27B (Q4, 18 Go) — le « proche Copilot » | ollama run qwen3.8:27b |
| 32 Go | RTX 5090 | Qwen 3.6 35B-A3B (Q4, 23 Go) — MoE rapide | ollama run qwen3.6:35b |
| 48 Go+ | Mac M4 Max 64 Go · M2 Ultra 128 Go | Qwen3-Coder 30B-A3B (Q8, 32 Go — 256k ctx) | ollama run qwen3-coder:30b-a3b-q8_0 |
-base : ollama run qwen2.5-coder:7b-base — c'est encore la référence sur ce cas précis. ⚠️ Qwen 3.8 : son raisonnement est réglé très haut par défaut et il « sur-réfléchit » sur des demandes simples — baisse-le à low (ou coupe-le) au premier lancement. ⚠️ Piège licence : Codestral 22B = Mistral Non-Production License → interdit pour coder au travail. Qwen 3.5/3.8, Gemma 4 et Devstral sont en Apache 2.0. 💡 Ça plante en mémoire ? Garde ~1,5 Go de VRAM libre pour le contexte, ou descends d'un cran de quantization.🔌 Pour le brancher dans VS Code : Cline (agent multi-fichiers), Aider (CLI) ou Tabby/Twinny (autocomplétion FIM) — tous se connectent à Ollama en local. Le kit Copilote Local — configs prêtes à coller + setup testé — est dispo : /copilote-local.
Filtre : Q4_K_M ≤ 10 Go. Bonus 7-14B. 616 Go/s = bonne bande passante Turing.
Critères pris en compte :
Le scoring est entièrement transparent : consultez notre méthodologie pour les détails de calcul VRAM/tokens/sec.
RTX 2080 Ti en 2026 : vraiment utilisable ?
Oui — 11 Go + 616 Go/s permettent 7-14B en Q4. Mistral 7B Q5 (~5,5 Go) à 50 tok/s, Qwen 3 14B Q4 (~8 Go) à 30-35 tok/s. Voir guide.
2080 Ti vs 3060 12 GB ?
3060 12 GB = +1 Go VRAM mais 360 Go/s vs 2080 Ti 616 Go/s. 2080 Ti ~70 % plus rapide. Mais 3060 plus moderne (CUDA 11+, Ampere). Voir 3060 12GB.
Prix occasion 2080 Ti ?
~300-400 € en France. Bon rapport perf/€ si on tombe sur une offre. 3060 12 GB occasion ~200 € reste plus pertinent pour LLM seul.
Faut-il préférer un setup récent ?
Pour speed, oui (5070 ~650 € neuve). Pour VRAM brute, 3090 occasion (24 Go) reste imbattable. 2080 Ti = solide milieu de gamme historique. Voir RTX 3090.