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Meilleur LLM sur RTX 3080 12 GB en 2026

Classement mis à jour le 29/08/2026

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

🇺🇸 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 12GB
Q8
9 GB · 35 tok/s
2

🇺🇸 Gemma 4 12B

Google · 12B paramètres · Apache 2.0 · 262 144 tokens ctx

Gemma 4 12B (Google) : modèle dense multimodal (texte, vision, audio), 256k contexte, ~7 Go VRAM Q4. Apache 2.0, multilingue.

Pourquoi ce rang 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
Sur RTX 3080 12GB
Q5_K_M
9 GB · 28 tok/s
3

🇨🇳 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
4

🇺🇸 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 12GB
Q8
9 GB · 50 tok/s
5

🇺🇸 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 12GB
Q8
8 GB · 50 tok/s
6

🇨🇳 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 12GB
Q8
7 GB · 50 tok/s
7

🇺🇸 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

Tableau comparatif

Rang Modèle Params VRAM Q4 Contexte Licence Sur RTX 3080 12GB
#1 Granite 4.1 8B Instruct 8B 5 GB 131 072 Apache 2.0 35 tok/s · Q8
#2 Gemma 4 12B 12B 7 GB 262 144 Apache 2.0 28 tok/s · Q5_K_M
#3 Qwen 3 14B 14B 9 GB 131 072 Apache 2.0 20 tok/s · Q5_K_M
#4 Granite 4.2 8B 8B 4.6 GB 128 000 Apache 2.0 50 tok/s · Q8
#5 OLMo 3 7B Think (SFT) 7B 4.2 GB 16 000 Apache 2.0 50 tok/s · Q8
#6 GLM 5.3 7B 7B 4.1 GB 128 000 MIT 50 tok/s · Q8
#7 Phi-4 Reasoning 14B 14B 9 GB 32 768 MIT 20 tok/s · Q5_K_M

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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.

Pour aller plus loin