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Mejor LLM para la RTX 3050 de 8 GB en 2026

Q: RTX 3050 8 GB: ¿útil para LLM?

Para probarlo, sí; para un uso continuado, no. Mistral 7B Q4 a 12-15 tok/s, Llama 3.2 3B Q4 a 30 tok/s. Ancho de banda limitado. Ver guía.

Q: ¿3050 8 GB vs 4060 8 GB?

4060 GDDR6 272 GB/s + Ada Lovelace = ~80 % más rápido. Mistral 7B Q4: 4060 ~22 tok/s vs 3050 ~14 tok/s. Ver RTX 4060.

Q: ¿Debe preferirse un Mac M1 de segunda mano?

Mac M1 de 16 GB ~400 € de segunda mano = 16 GB de memoria unificada + silencio. 3050 ~200 €. Según la plataforma y el presupuesto. Ver Mac 16 GB.

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Ranking actualizado el 22/09/2026

La RTX 3050 8 GB (GDDR6, 224 GB/s) es la opción de entrada de la gama Ampere. Su ancho de banda es bajo, pero sus 8 GB permiten ejecutar Mistral 7B Q4 a 12-15 tok/s. Sirve para descubrir los LLM locales.

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Clasificación

🇺🇸 OLMo 3 7B Think (SFT)

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

Ajuste fino SFT «thinking» de OLMo 3 7B: razonamiento paso a paso, contexto de 16k, ~4,2 GB de VRAM en Q4. 100 % abierto, licencia Apache 2.0.

Por qué esta posición Ajuste fino SFT «thinking» de OLMo 3 7B: razonamiento paso a paso, contexto de 16k, ~4,2 GB de VRAM en Q4. 100 % abierto, licencia Apache 2.0.

# HuggingFace : zimplex/olmo3-7b-think-sft-eosfix-16k-3ep-euc

En RTX 3050 8GB

8 GB · 32 tok/s

🇨🇳 GLM 5.3 7B

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

GLM 5.3 (Zhipu): modelo denso de 7B especializado en código y razonamiento, contexto de 128k, ~4,1 GB de VRAM en Q4. Ligero, funciona en GPU de 6-8 GB, licencia MIT.

Por qué esta posición GLM 5.3 (Zhipu): modelo denso de 7B especializado en código y razonamiento, contexto de 128k, ~4,1 GB de VRAM en Q4. Ligero, funciona en GPU de 6-8 GB, licencia MIT.

ollama pull glm-5.3

En RTX 3050 8GB

7 GB · 32 tok/s

🇺🇸 OLMo 3 7B

Allen AI · 7B parámetros · Apache 2.0 · 8 192 tokens ctx

Modelo denso de 7B, 100 % abierto (pesos + datos + código). Transparencia total para la investigación.

Por qué esta posición Modelo denso de 7B, 100 % abierto (pesos + datos + código). Transparencia total para la investigación.

ollama run olmo-3:7b

En RTX 3050 8GB

Q5_K_M

6 GB · 12 tok/s

🇺🇸 LFM2.5 7B

Liquid AI · 7B parámetros · LFM Open License v1.0 · 32 768 tokens ctx

LFM2.5 7B (Liquid AI): Liquid Foundation Model denso, 32k de contexto, 4.1 GB de VRAM en Q4. Optimizado para CPU y edge. Lanzamiento en mayo de 2026.

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ollama pull lfm2.5

En RTX 3050 8GB

7 GB · 32 tok/s

🇺🇸 LFM2.5 DSpark

Liquid AI · 7B parámetros · LFM Open License v1.0 · 32 768 tokens ctx

LFM2.5 DSpark (Liquid AI): Liquid Foundation Model denso de 7B, 32k de contexto, ~4,1 GB de VRAM en Q4. Chat versátil optimizado para edge/CPU.

Por qué esta posición LFM2.5 DSpark (Liquid AI): Liquid Foundation Model denso de 7B, 32k de contexto, ~4,1 GB de VRAM en Q4. Chat versátil optimizado para edge/CPU.

# HuggingFace : LiquidAI/LFM2.5-DSpark

En RTX 3050 8GB

7 GB · 32 tok/s

🇺🇸 Granite 4.1 3B Instruct

IBM · 3B parámetros · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

Modelo denso de 3B, Apache 2.0, 12 idiomas, incluido el francés, 131k de contexto, GQA 40Q/8KV. Llamadas a herramientas y FIM para código. Lanzamiento el 29 de abril de 2026.

Por qué esta posición Modelo denso de 3B, Apache 2.0, 12 idiomas, incluido el francés, 131k de contexto, GQA 40Q/8KV. Llamadas a herramientas y FIM para código. Lanzamiento el 29 de abril de 2026.

ollama run granite4.1:3b

En RTX 3050 8GB

FP16

6 GB · 25 tok/s

🇺🇸 Gemma 4 E2B

Google · 2000 millones de parámetros · Apache 2.0 · 128 000 tokens ctx

Gemma 4 E2B: 2B parámetros efectivos (5,1B en total), ~3 GB de VRAM en Q4 (pesos de Ollama: 4,3 GB con QAT y 7,2 GB por defecto). Multimodal de texto e imagen, contexto de 128k, Apache 2.0.

Por qué esta posición Gemma 4 E2B: 2B parámetros efectivos (5,1B en total), ~3 GB de VRAM en Q4 (pesos de Ollama: 4,3 GB con QAT y 7,2 GB por defecto). Multimodal de texto e imagen, contexto de 128k, Apache 2.0.

ollama run gemma4:e2b

En RTX 3050 8GB

5 GB · 20 tok/s

Tabla comparativa

Puesto	Modelo	Params	VRAM Q4	Contexto	Licencia	En RTX 3050 8GB
#1	OLMo 3 7B Think (SFT)	7B	4.2 GB	16 000	Apache 2.0	32 tok/s · Q8
#2	GLM 5.3 7B	7B	4.1 GB	128 000	MIT	32 tok/s · Q8
#3	OLMo 3 7B	7B	5 GB	8 192	Apache 2.0	12 tok/s · Q5_K_M
#4	LFM2.5 7B	7B	4.1 GB	32 768	LFM Open License v1.0	32 tok/s · Q8
#5	LFM2.5 DSpark	7B	4.1 GB	32 768	LFM Open License v1.0	32 tok/s · Q8
#6	Granite 4.1 3B Instruct	3B	2 GB	131 072	Apache 2.0	25 tok/s · FP16
#7	Gemma 4 E2B	2B	3 GB	128 000	Apache 2.0	20 tok/s · Q8

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Tu VRAM	GPU / Mac típicos	Modelo recomendado para programar	Comando Ollama
8 GB	RTX 4060 / 3060 · M1-M2 16 GB	Qwen 3.5 9B (Q4, 6,6 GB — 256k ctx)	`ollama run qwen3.5:9b`
12 GB	RTX 3060 12 GB / 4070 / 5070	Qwen 3.5 9B (Q8, 11 GB) o Gemma 4 12B (7,6 GB)	`ollama run qwen3.5:9b-q8_0`
16 GB	RTX 5070 Ti / 4080 / 5080 · RX 9070 XT · M4 24 GB	Devstral 24B (Q4, 14 GB) — especialista en agentes de programación	`ollama run devstral:24b`
24 GB	RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 GB	Qwen 3.8 27B (Q4, 18 GB) — el « casi Copilot »	`ollama run qwen3.8:27b`
32 GB	RTX 5090	Qwen 3.6 35B-A3B (Q4, 23 GB) — MoE rápido	`ollama run qwen3.6:35b`
48 GB+	Mac M4 Max 64 GB · M2 Ultra 128 GB	Qwen3-Coder 30B-A3B (Q8, 32 GB — 256k ctx)	`ollama run qwen3-coder:30b-a3b-q8_0`

💡 Chat/agente ≠ autocompletado. En la tabla de arriba tienes tu modelo de chat y de agente. Para el autocompletado inline (FIM), mantén un modelo pequeño dedicado en su variante -base : ollama run qwen2.5-coder:7b-base — sigue siendo la referencia en este caso concreto. ⚠️ Qwen 3.8: su nivel de razonamiento está configurado muy alto por defecto y «piensa demasiado» ante solicitudes simples — bájalo a low (o desactívalo) en el primer arranque. ⚠️ La trampa de la licencia: Codestral 22B = Mistral Non-Production License → prohibido para programar en el trabajo. Qwen 3.5/3.8, Gemma 4 y Devstral tienen licencia Apache 2.0. 💡 ¿Se cuelga por falta de memoria? Deja ~1,5 GB de VRAM libre para el contexto, o baja un nivel de cuantización.

🔌 Para integrarlo en VS Code: Cline (agente que trabaja con varios archivos), Aider (CLI) o Tabby/Twinny (autocompletado FIM) — todos se conectan a Ollama en local. El kit Copiloto Local — configuraciones listas para pegar + configuración probada — está disponible: /copilote-local.

Metodología del ranking

Filtro: Q4_K_M ≤ 6 GB. Puntos extra para los modelos de 1-7B y ≤ 3B (rápidos). Los 224 GB/s son una limitación, pero 8 GB bastan para 7B.

Criterios considerados:

Q4_K_M ≤ 6 GB
Mistral 7B Q4 a 12 tok/s
Phi-4 Mini muy rápido
Gama de entrada económica de Ampere

La puntuación es totalmente transparente: consulta nuestra metodología para conocer los detalles del cálculo de VRAM/tokens/seg.

Preguntas frecuentes

RTX 3050 8 GB: ¿útil para LLM?

Para empezar, sí; para un uso continuado, no. Mistral 7B Q4 a 12-15 tok/s, Llama 3.2 3B Q4 a 30 tok/s. Ancho de banda limitado. Ver guide.

¿3050 8 GB vs 4060 8 GB?

4060 GDDR6 272 GB/s + Ada Lovelace = ~80 % más rápida. Mistral 7B Q4: 4060 ~22 tok/s frente a 3050 ~14 tok/s. Ver RTX 4060.

¿Debe preferirse un Mac M1 de segunda mano?

Mac M1 con 16 GB ~400 € de ocasión = 16 GB de memoria unificada + silencio. 3050 ~200 €. Según la plataforma y el presupuesto. Ver Mac 16 GB.

¿Qué modelos ofrecen el mejor equilibrio en una 3050?

Phi-4 Mini 3,8B Q4 (45+ tok/s), Llama 3.2 3B Q4 (30 tok/s), Mistral 7B Q4 (12-15 tok/s para un chat con respuestas largas a una velocidad aceptable).

Para ir más allá

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