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Meilleur LLM sur RTX 3080 12 GB en 2026

La RTX 3080 12 GB (GDDR6X, 912 Go/s) corrige le défaut de la 3080 10 GB. Bande passante record pour cette taille + 2 Go supplémentaires débloquent Qwen 3 14B Q4 confortable.

Classement

1

🇨🇳 Qwen 3 14B

Alibaba · 14B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

Dense 14B avec hybrid thinking. Égale Qwen 2.5 32B Base sur STEM/code.

Pourquoi ce rang Dense 14B avec hybrid thinking. Égale Qwen 2.5 32B Base sur STEM/code.
ollama run qwen3:14b
Sur RTX 3080 12GB
Q5_K_M
11 GB · 20 tok/s
2

🇺🇸 Phi-4 Reasoning 14B

Microsoft · 14B paramètres · MIT · 32 768 tokens ctx

Raisonneur MIT 14B. Bat R1-Distill-Llama-70B sur AIME/GPQA avec 50× moins de paramètres.

Pourquoi ce rang Raisonneur MIT 14B. Bat R1-Distill-Llama-70B sur AIME/GPQA avec 50× moins de paramètres.
ollama run phi4-reasoning:14b
Sur RTX 3080 12GB
Q5_K_M
11 GB · 20 tok/s
3

🇨🇳 DeepSeek R1 Distill Qwen 14B

DeepSeek · 14B paramètres · MIT · 131 072 tokens ctx

R1 distillé Qwen 14B. AIME24 69.7, MATH-500 93.9. Dépasse o1-mini sur beaucoup de benchmarks.

Pourquoi ce rang R1 distillé Qwen 14B. AIME24 69.7, MATH-500 93.9. Dépasse o1-mini sur beaucoup de benchmarks.
ollama run deepseek-r1:14b
Sur RTX 3080 12GB
Q5_K_M
11 GB · 20 tok/s
4

🇺🇸 Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B

IBM · 7B paramètres · Apache 2.0 · 128 000 tokens ctx

Hybride 7B/1B actifs. Coût compute extrêmement faible. Edge/embarqué.

Pourquoi ce rang Hybride 7B/1B actifs. Coût compute extrêmement faible. Edge/embarqué.
ollama run granite4:tiny-h
Sur RTX 3080 12GB
Q8
7 GB · 180 tok/s
5

🇺🇸 Phi-4 14B

Microsoft · 14B paramètres · MIT · 16 384 tokens ctx

Raisonnement exceptionnel pour sa taille. Orienté STEM.

Pourquoi ce rang Raisonnement exceptionnel pour sa taille. Orienté STEM.
ollama run phi4:14b
Sur RTX 3080 12GB
Q5_K_M
11 GB · 20 tok/s
6

🇫🇷 Mistral Nemo 12B Instruct

Mistral AI · 12B paramètres · Apache 2.0 · 128 000 tokens ctx

Codéveloppé avec NVIDIA. 128k ctx, Tekken tokenizer, fort en multilingue européen.

Pourquoi ce rang Codéveloppé avec NVIDIA. 128k ctx, Tekken tokenizer, fort en multilingue européen.
ollama run mistral-nemo:12b
Sur RTX 3080 12GB
Q5_K_M
9 GB · 25 tok/s
7

🇺🇸 Gemma 3 12B

Google · 12B paramètres · Gemma · 128 000 tokens ctx

Sweet spot multimodal. 128k ctx, vision, 140 langues.

Pourquoi ce rang Sweet spot multimodal. 128k ctx, vision, 140 langues.
ollama run gemma3:12b
Sur RTX 3080 12GB
Q5_K_M
9 GB · 22 tok/s

Tableau comparatif

Rang Modèle Params VRAM Q4 Contexte Licence Sur RTX 3080 12GB
#1 Qwen 3 14B 14B 9 GB 131 072 Apache 2.0 20 tok/s · Q5_K_M
#2 Phi-4 Reasoning 14B 14B 9 GB 32 768 MIT 20 tok/s · Q5_K_M
#3 DeepSeek R1 Distill Qwen 14B 14B 9 GB 131 072 MIT 20 tok/s · Q5_K_M
#4 Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B 7B 4 GB 128 000 Apache 2.0 180 tok/s · Q8
#5 Phi-4 14B 14B 9 GB 16 384 MIT 20 tok/s · Q5_K_M
#6 Mistral Nemo 12B Instruct 12B 7 GB 128 000 Apache 2.0 25 tok/s · Q5_K_M
#7 Gemma 3 12B 12B 7 GB 128 000 Gemma 22 tok/s · Q5_K_M

Méthodologie du classement

Filtre : Q4_K_M ≤ 11 Go. Bonus 7-14B (peak 12 Go). 912 Go/s = speed record.

Critères pris en compte :

  • Q4_K_M ≤ 11 Go
  • Qwen 3 14B Q4 à 60 tok/s
  • +20 % VRAM vs 3080 10 GB
  • GDDR6X 912 Go/s

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

Questions fréquentes

3080 12 GB vs 3080 10 GB ?

+2 Go VRAM critique pour LLM : Qwen 3 14B Q4 (~8 Go) confort + contexte 32k. 10 Go juste pour 7B Q5 + 14B Q4 sans contexte large. Voir RTX 3080 10 GB.

3080 12 GB vs 3080 Ti ?

Quasi identique : même 12 Go + 912 Go/s + même chip GA102. 3080 Ti ~5 % CUDA cores en plus. Préférez la moins chère en occasion. Voir 3080 Ti.

3080 12 GB rare en France : alternative ?

Modèle peu courant en Europe. 3080 Ti (12 Go aussi) plus disponible. Ou 4070 Super pour neuf. Voir 4070 Super.

Speed sur 3080 12 GB ?

Mistral 7B Q5 : ~70 tok/s. Qwen 3 14B Q4 : ~60 tok/s. Excellente bande passante pour la classe 12 Go.

Comparatifs en tête-à-tête

Approfondissez avec nos duels détaillés des finalistes :

Pour aller plus loin