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Meilleur LLM sur RTX 3080 10 GB en 2026

Classement mis à jour le 29/08/2026

La RTX 3080 10 GB (GDDR6X, 760 Go/s) reste très capable en 2026. 10 Go limitent les 13B en Q4 (~8 Go laisse peu de marge contexte) mais 7-9B Q5 et Mistral 7B FP16 tournent excellent.

Classement

1

🇺🇸 Granite 4.1 8B Instruct

IBM · 8B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

Dense 8B Apache 2.0, 12 langues dont FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. MMLU 73.84, HumanEval 85.37. Sortie 29 avril 2026.

Pourquoi ce rang 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
Sur RTX 3080 10GB
Q8
9 GB · 35 tok/s
2

🇨🇳 Qwen 2.5 Omni 7B

Alibaba · 7B paramètres · Apache 2.0 · 32 768 tokens ctx

Premier omni open : texte+image+audio+vidéo en entrée, texte+parole en sortie. Pas de tag Ollama officiel.

Pourquoi ce rang 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)
Sur RTX 3080 10GB
Q8
10 GB · 25 tok/s
3

🇺🇸 Granite 4.2 8B

IBM · 8B paramètres · Apache 2.0 · 128 000 tokens ctx

Granite 4.2 8B (IBM) : dense Apache 2.0, 128k contexte, ~4,6 Go VRAM Q4. Chat, code et raisonnement multilingues pour l'entreprise.

Pourquoi ce rang 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
Sur RTX 3080 10GB
Q8
9 GB · 50 tok/s
4

🇺🇸 OLMo 3 7B Think (SFT)

zimplex · 7B paramètres · Apache 2.0 · 16 000 tokens ctx

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.

Pourquoi ce rang 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
Sur RTX 3080 10GB
Q8
8 GB · 50 tok/s
5

🇨🇳 GLM 5.3 7B

Zhipu AI · 7B paramètres · MIT · 128 000 tokens ctx

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.

Pourquoi ce rang 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
Sur RTX 3080 10GB
Q8
7 GB · 50 tok/s
6

🇨🇳 Qwen 3.5 9B

Alibaba · 9B paramètres · Apache 2.0 · 262 000 tokens ctx

Dense 9B nouvelle génération. 262k ctx, hybrid thinking amélioré.

Pourquoi ce rang Dense 9B nouvelle génération. 262k ctx, hybrid thinking amélioré.
ollama run qwen3.5:9b
Sur RTX 3080 10GB
Q8
10 GB · 28 tok/s
7

🇨🇳 Qwen 3 VL 8B

Alibaba · 8B paramètres · Apache 2.0 · 262 144 tokens ctx

Vision 8B dense Qwen 3. Meilleur petit VLM Qwen génération 3.

Pourquoi ce rang Vision 8B dense Qwen 3. Meilleur petit VLM Qwen génération 3.
ollama run qwen3-vl:8b
Sur RTX 3080 10GB
Q8
10 GB · 30 tok/s

Tableau comparatif

Rang Modèle Params VRAM Q4 Contexte Licence Sur RTX 3080 10GB
#1 Granite 4.1 8B Instruct 8B 5 GB 131 072 Apache 2.0 35 tok/s · Q8
#2 Qwen 2.5 Omni 7B 7B 6 GB 32 768 Apache 2.0 25 tok/s · Q8
#3 Granite 4.2 8B 8B 4.6 GB 128 000 Apache 2.0 50 tok/s · Q8
#4 OLMo 3 7B Think (SFT) 7B 4.2 GB 16 000 Apache 2.0 50 tok/s · Q8
#5 GLM 5.3 7B 7B 4.1 GB 128 000 MIT 50 tok/s · Q8
#6 Qwen 3.5 9B 9B 6 GB 262 000 Apache 2.0 28 tok/s · Q8
#7 Qwen 3 VL 8B 8B 6 GB 262 144 Apache 2.0 30 tok/s · Q8

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Méthodologie du classement

Filtre : Q4_K_M ≤ 9 Go. Bonus 7-9B (peak 10 Go). 760 Go/s = solid.

Critères pris en compte :

  • Q4_K_M ≤ 9 Go
  • 10 Go limite douce
  • Mistral 7B FP16 ou Q8
  • GDDR6X 760 Go/s

Le scoring est entièrement transparent : consultez notre méthodologie pour les détails de calcul VRAM/tokens/sec.

Questions fréquentes

RTX 3080 10 GB en 2026 : encore pertinent ?

Oui pour 7-9B en Q5/Q8 (Mistral 7B Q8 = ~7,5 Go) à 50+ tok/s. Pour 13-14B il faut Q4 et marge serrée. Voir guide.

3080 10 GB vs 4070 12 GB ?

3080 = 760 Go/s, 4070 = 504 Go/s. 3080 ~50 % plus rapide. Mais 4070 a 12 Go (Qwen 3 14B Q4 OK). Selon priorité speed vs VRAM. Voir RTX 4070.

Quelle quantif sur 3080 10 GB ?

Q8 pour 7B (qualité quasi-FP16, ~7,5 Go). Q5_K_M pour 8-9B (~6-7 Go). Évitez Q4 sauf si vous voulez tenter un 13B (~8 Go, marge fine).

Occasion 3080 10 GB : à quel prix ?

~350-400 € en France. Pour LLM, 3090 occasion (~650 €) reste meilleur si budget. Voir RTX 3090.

Pour aller plus loin