LLM local sur une RTX 3080 : ce qui tient en 10 Go

Le meilleur LLM local pour une RTX 3080

Mémoire	Le plus fort qui tourne confortablement	Écrit	Proposé d'office par Twoody
10 Go	Gemma 4 12B En un clic dans Twoody	62–89 tokens/s	Qwen3.5 9B (7,9 Go)

Les vitesses sont des estimations, pas des mesures faites avec Twoody, calculées à partir des benchmarks publics de llama.cpp. Chiffres revus le 16 octobre 2026.

« Le plus fort qui tourne confortablement » : le modèle le plus fort qui tient confortablement dans la mémoire de la carte et écrit au moins à votre vitesse de lecture (5 tokens par seconde). « Proposé d'office par Twoody » : le modèle que l'app installe d'abord sur un PC avec cette carte et 32 Go de mémoire, et la mémoire qu'il y demande.

Twoody est en bêta privée : laissez votre e-mail pour demander un accès.

Tous les modèles qui tournent bien sur une RTX 3080

29 des 62 modèles que connaît le calculateur (le catalogue de Twoody et quelques plus grands) tournent bien ici, le plus fort d'abord : la mémoire que l'app Twoody dit nécessaire à chacun sur cet ordinateur, la vitesse à laquelle il écrit, et le temps qu'il met à lire un document.

Modèle	Mémoire	Écrit	Lit un document
Gemma 4 12B En un clic dans Twoody	Demande 7,6 Go de mémoire Tourne confortablement	62–89 tokens/s	20 pages en 5 s
GLM-4.6V Flash En un clic dans Twoody	Demande 7,9 Go de mémoire Tourne confortablement	72–103 tokens/s	20 pages en 4 s
Qwen3.5 9B En un clic dans Twoody	Demande 7,9 Go de mémoire Tourne confortablement	61–121 tokens/s	20 pages en 4 s
GLM-4 9B En un clic dans Twoody	Demande 6,7 Go de mémoire Tourne confortablement	72–103 tokens/s	20 pages en 4 s
Ministral 3 8B En un clic dans Twoody	Demande 8,4 Go de mémoire Tourne confortablement	84–120 tokens/s	20 pages en 4 s
Granite 4.1 8B En un clic dans Twoody	Demande 8 Go de mémoire Tourne confortablement	77–111 tokens/s	20 pages en 4 s
Qwen3 8B En un clic dans Twoody	Demande 7,2 Go de mémoire Tourne confortablement	85–122 tokens/s	20 pages en 3 s
Llama 3.1 8B En un clic dans Twoody	Demande 6,9 Go de mémoire Tourne confortablement	88–127 tokens/s	20 pages en 3 s
Olmo 3 7B En un clic dans Twoody	Demande 8,2 Go de mémoire Tourne confortablement	89–128 tokens/s	20 pages en 3 s
Gemma 4 E4B En un clic dans Twoody	Demande 6,6 Go de mémoire Tourne confortablement	100+ tokens/s	20 pages en 2 s
Qwen3.5 4B En un clic dans Twoody	Demande 4,9 Go de mémoire Tourne confortablement	100+ tokens/s	20 pages en 2 s
Qwen3 4B Instruct 2507 En un clic dans Twoody	Demande 4,9 Go de mémoire Tourne confortablement	100+ tokens/s	20 pages en 2 s
Nemotron 3 Nano 4B En un clic dans Twoody	Demande 3,6 Go de mémoire Tourne confortablement	100+ tokens/s	20 pages en 2 s
Ministral 3 3B En un clic dans Twoody	Demande 5 Go de mémoire Tourne confortablement	100+ tokens/s	20 pages en 2 s
Phi-4 mini En un clic dans Twoody	Demande 4,6 Go de mémoire Tourne confortablement	100+ tokens/s	20 pages en 2 s
Llama 3.2 3B En un clic dans Twoody	Demande 3,9 Go de mémoire Tourne confortablement	100+ tokens/s	20 pages en 1 s
Gemma 4 E2B En un clic dans Twoody	Demande 4,7 Go de mémoire Tourne confortablement	100+ tokens/s	20 pages en 1 s
Qwen3.5 2B En un clic dans Twoody	Demande 2,9 Go de mémoire Tourne confortablement	100+ tokens/s	20 pages en 1 s
Qwen3.5 0.8B En un clic dans Twoody	Demande 1,7 Go de mémoire Tourne confortablement	100+ tokens/s	20 pages en 1 s
GLM-Z1 9B En un clic dans Twoody	Demande 6,7 Go de mémoire Tourne confortablement	72–103 tokens/s	20 pages en 4 s
DeepSeek-R1 8B En un clic dans Twoody	Demande 7,2 Go de mémoire Tourne confortablement	85–122 tokens/s	20 pages en 3 s
DeepSeek-R1 Distill Llama 8B En un clic dans Twoody	Demande 6,9 Go de mémoire Tourne confortablement	88–127 tokens/s	20 pages en 3 s
DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B En un clic dans Twoody	Demande 5,5 Go de mémoire Tourne confortablement	95–137 tokens/s	20 pages en 3 s
Qwen3 4B Thinking 2507 En un clic dans Twoody	Demande 4,9 Go de mémoire Tourne confortablement	100+ tokens/s	20 pages en 2 s
Phi-4 mini reasoning En un clic dans Twoody	Demande 4,6 Go de mémoire Tourne confortablement	100+ tokens/s	20 pages en 2 s
SmolLM3 3B En un clic dans Twoody	Demande 3,2 Go de mémoire Tourne confortablement	100+ tokens/s	20 pages en 1 s
LFM2.5 2.6B En un clic dans Twoody	Demande 2,4 Go de mémoire Tourne confortablement	100+ tokens/s	20 pages en 1 s
MiniCPM5 2B En un clic dans Twoody	Demande 2,5 Go de mémoire Tourne confortablement	100+ tokens/s	20 pages en 1 s
Llama 3.2 1B En un clic dans Twoody	Demande 1,6 Go de mémoire Tourne confortablement	100+ tokens/s	20 pages en 1 s

En plus de ceux-ci, 27 modèles tourneraient en partie sur le processeur, bien plus lentement, et 6 sont trop gros pour cet ordinateur. Les voir tous dans le calculateur.

La mémoire de chaque modèle est celle que Twoody affiche dans « Modèles » pour cet ordinateur : la même formule, les mêmes fichiers (celui qui lui fait lire les images compris), la même longueur de conversation — catalogue vérifié le 15 octobre 2026.

RTX 3080 face à RTX 3090, RTX 4070, RTX 5070 et RTX 3070

Ordinateur	Mémoire	Qwen3.5 9B écrit	Lit un document	Le plus fort qui tourne confortablement
RTX 3080	10 Go	61–121 tokens/s	20 pages en 4 s	Gemma 4 12B 62–89 tokens/s
RTX 3090	24 Go	71–143 tokens/s	20 pages en 4 s	Qwen3.6 35B-A3B 100+ tokens/s
RTX 4070	12 Go	40–80 tokens/s	20 pages en 7 s	Gemma 4 12B 41–59 tokens/s
RTX 5070	12 Go	55–110 tokens/s	20 pages en 4 s	Gemma 4 12B 56–81 tokens/s
RTX 3070	8 Go	13–27 tokens/s En partie sur le processeur : bien plus lent	20 pages en 28 s	Qwen3.5 4B 62–123 tokens/s

La mémoire de la carte décide des modèles qui tiennent ; sa bande passante, de leur vitesse. Chaque PC est compté avec 32 Go de mémoire à côté de sa carte.

Cette carte a 10 Go de mémoire à elle (VRAM), lue à 760 Go/s : un modèle qui y tient entièrement écrit vite ; un plus gros déborde sur la mémoire de l'ordinateur et ralentit beaucoup.

Les tableaux comptent 32 Go de mémoire dans le PC, à côté de la carte. Les vitesses sont celles d'un modèle qui tourne sur la carte, estimées à partir des mesures publiques de llama.cpp.

Twoody pour Windows et Linux est en bêta privée : sous Windows 10 et 11 (x64), il fait tourner le modèle sur la RTX 3080 via Vulkan quand son pilote le permet, et sinon sur le processeur ; sous Linux, sur le processeur. Les vitesses de cette page sont des estimations pour un modèle qui tourne sur la carte, pas des mesures faites avec Twoody.

Questions sur les LLM en local

Quel LLM local pour une RTX 3080 ?

Le plus fort qui y tourne confortablement est Gemma 4 12B, qui écrit 62–89 tokens/s. Il s'installe en un clic depuis le catalogue de Twoody. Sur un PC avec 32 Go de mémoire, Twoody propose d'office Qwen3.5 9B, qui y demande 7,9 Go : c'est l'un des modèles qu'il a mesurés avec sa mémoire, ses outils et vos documents.

Que peut contenir une RTX 3080 avec ses 10 Go ?

29 des 62 modèles que connaît le calculateur (le catalogue de Twoody et quelques plus grands) y tournent bien, sur la carte ; le plus gros est Ministral 3 8B, qui a besoin de 8,4 Go. Les plus gros débordent sur la mémoire de l'ordinateur et ralentissent beaucoup.

Combien de tokens par seconde écrit une RTX 3080 ?

Avec Qwen3.5 9B, le modèle que Twoody y propose : 61–121 tokens/s à l'écriture, et un document d'environ 20 pages lu en 4 s. Ces vitesses sont des estimations tirées des mesures publiques de llama.cpp, pour un modèle qui tourne sur la carte, pas des mesures faites avec Twoody.

RTX 3080 face à RTX 3090, RTX 4070, RTX 5070 et RTX 3070 : laquelle écrit le plus vite ?

Avec Qwen3.5 9B, le modèle que propose Twoody : RTX 3080, 61–121 tokens/s ; RTX 3090, 71–143 tokens/s ; RTX 4070, 40–80 tokens/s ; RTX 5070, 55–110 tokens/s ; RTX 3070, 13–27 tokens/s (en partie sur le processeur). La mémoire de la carte décide des modèles qui tiennent ; sa bande passante, de la vitesse à laquelle ils écrivent.

Twoody utilise-t-il une RTX 3080 ?

Dans la bêta privée, sous Windows 10 et 11 (x64), oui : Twoody fait tourner le modèle sur la carte via Vulkan quand son pilote le permet, et sinon sur le processeur. Sous Linux, il fait tourner le modèle sur le processeur. Laissez votre e-mail pour rejoindre la liste d'attente.

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