Classement mis à jour le 15/07/2026
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 14B avec hybrid thinking. Égale Qwen 2.5 32B Base sur STEM/code.
ollama run qwen3:14b
Raisonneur MIT 14B. Bat R1-Distill-Llama-70B sur AIME/GPQA avec 50× moins de paramètres.
ollama run phi4-reasoning:14b
R1 distillé Qwen 14B. AIME24 69.7, MATH-500 93.9. Dépasse o1-mini sur beaucoup de benchmarks.
ollama run deepseek-r1:14b
Vision SOTA 7B. Vidéo >1h, grounding bbox, OCR multilingue. DocVQA 95.7.
ollama run qwen2.5vl:7b
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)
Dense 9B nouvelle génération. 262k ctx, hybrid thinking amélioré.
ollama run qwen3.5:9b
Vision 8B dense Qwen 3. Meilleur petit VLM Qwen génération 3.
ollama run qwen3-vl:8b
| Rang | Modèle | Params | VRAM Q4 | Contexte | Licence | Sur RTX 2080 Ti |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Qwen 3 14B | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 6 tok/s · Q5_K_M |
| #2 | Phi-4 Reasoning 14B | 14B | 9 GB | 32 768 | MIT | 6 tok/s · Q5_K_M |
| #3 | DeepSeek R1 Distill Qwen 14B | 14B | 9 GB | 131 072 | MIT | 6 tok/s · Q5_K_M |
| #4 | Qwen 2.5 VL 7B | 7B | 6 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 8 tok/s · Q8 |
| #5 | Qwen 2.5 Omni 7B | 7B | 6 GB | 32 768 | Apache 2.0 | 8 tok/s · Q8 |
| #6 | Qwen 3.5 9B | 9B | 6 GB | 262 000 | Apache 2.0 | 9 tok/s · Q8 |
| #7 | Qwen 3 VL 8B | 8B | 6 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 10 tok/s · Q8 |
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| Ta VRAM | GPU / Mac typiques | Modèle de code conseillé | Commande Ollama |
|---|---|---|---|
| 8 Go | RTX 4060 / 3060 · M1-M2 16 Go | Qwen2.5-Coder 7B (Q4) | ollama run qwen2.5-coder:7b |
| 12 Go | RTX 4070 / 5070 | Qwen2.5-Coder 14B (Q4) | ollama run qwen2.5-coder:14b |
| 16 Go | RTX 5070 Ti / 4080 / 5080 · RX 9070 XT · M4 24 Go | DeepSeek-Coder-V2-Lite 16B ou Qwen2.5-Coder 14B Q8 | ollama run deepseek-coder-v2:16b |
| 24 Go | RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 Go | Qwen2.5-Coder 32B (Q4) — le « proche Copilot » | ollama run qwen2.5-coder:32b |
| 32 Go | RTX 5090 | Qwen2.5-Coder 32B en Q5/Q6 ou Devstral Small 2 (agentique) | ollama run devstral |
| 48 Go+ | Mac M4 Max 64 Go · M2 Ultra 128 Go | Qwen3-Coder 30B-A3B (MoE rapide) ou un 32B en Q8 | ollama run qwen3-coder:30b |
🔌 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.
Approfondissez avec nos duels détaillés des finalistes :