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Mejor LLM para la RTX 3080 de 12 GB en 2026

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Ranking actualizado el 22/09/2026

La RTX 3080 de 12 GB (GDDR6X, 912 GB/s) corrige el defecto de la RTX 3080 de 10 GB. Un ancho de banda récord para esta capacidad y 2 GB adicionales permiten ejecutar Qwen 3 14B Q4 con comodidad.

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Clasificación

1

🇺🇸 Granite 4.1 8B Instruct

IBM · 8 mil millones de parámetros · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

Dense 8B Apache 2.0, 12 idiomas, incluido FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. MMLU 73.84, HumanEval 85.37. Salida 29 de abril de 2026.

Por qué esta posición Dense 8B Apache 2.0, 12 idiomas, incluido FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. MMLU 73.84, HumanEval 85.37. Salida 29 de abril de 2026.
# HuggingFace : ibm-granite/granite-4.1-8b
En RTX 3080 12GB
Q8
9 GB · 35 tok/s
2

🇺🇸 Gemma 4 12B

Google · 12 mil millones de parámetros · Apache 2.0 · 262 144 tokens ctx

Gemma 4 12B (Google): modelo denso multimodal (texto, visión, audio), 256k de contexto, ~7 GB de VRAM en Q4. Apache 2.0, multilingüe.

Por qué esta posición Gemma 4 12B (Google): modelo denso multimodal (texto, visión, audio), 256k de contexto, ~7 GB de VRAM en Q4. Apache 2.0, multilingüe.
# HuggingFace : google/gemma-4-12B
En RTX 3080 12GB
Q5_K_M
9 GB · 28 tok/s
3

🇨🇳 Qwen 3 14B

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

Modelo denso de 14B con razonamiento híbrido. Iguala a Qwen 2.5 32B Base en STEM/código.

Por qué esta posición Modelo denso de 14B con razonamiento híbrido. Iguala a Qwen 2.5 32B Base en STEM/código.
ollama run qwen3:14b
En RTX 3080 12GB
Q5_K_M
11 GB · 20 tok/s
4

🇺🇸 Granite 4.2 8B

IBM · 8 mil millones de parámetros · Apache 2.0 · 128 000 tokens ctx

Granite 4.2 8B (IBM): modelo denso con licencia Apache 2.0, contexto de 128k, ~4,6 GB de VRAM en Q4. Chat, código y razonamiento multilingües para empresas.

Por qué esta posición Granite 4.2 8B (IBM): modelo denso con licencia Apache 2.0, contexto de 128k, ~4,6 GB de VRAM en Q4. Chat, código y razonamiento multilingües para empresas.
ollama pull granite4.2
En RTX 3080 12GB
Q8
9 GB · 50 tok/s
5

🇺🇸 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 3080 12GB
Q8
8 GB · 50 tok/s
6

🇨🇳 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 3080 12GB
Q8
7 GB · 50 tok/s
7

🇺🇸 Phi-4 Reasoning 14B

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

Modelo de razonamiento de 14B con licencia MIT. Supera a R1-Distill-Llama-70B en las evaluaciones AIME24/25 de Microsoft con una quinta parte de los parámetros.

Por qué esta posición Modelo de razonamiento de 14B con licencia MIT. Supera a R1-Distill-Llama-70B en las evaluaciones AIME24/25 de Microsoft con una quinta parte de los parámetros.
ollama run phi4-reasoning:14b
En RTX 3080 12GB
Q5_K_M
11 GB · 20 tok/s

Tabla comparativa

Puesto Modelo Params VRAM Q4 Contexto Licencia En 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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Metodología del ranking

Filtro: Q4_K_M ≤ 11 GB. Bonus 7-14B (pico 12 GB). 912 GB/s = récord de velocidad.

Criterios considerados:

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

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

Preguntas frecuentes

¿3080 12 GB vs 3080 10 GB?

+2 GB de VRAM críticos para LLM: Qwen 3 14B Q4 (~8 GB) cómodo + contexto 32k. 10 GB solo para 7B Q5 + 14B Q4 sin contexto amplio. Ver RTX 3080 10 GB.

¿3080 12 GB vs 3080 Ti?

Casi idénticas: los mismos 12 GB + 912 GB/s + el mismo chip GA102. La 3080 Ti tiene aproximadamente un 5 % más de núcleos CUDA. Prefiere la más barata de segunda mano. Ver 3080 Ti.

3080 12 GB poco común en Francia: ¿qué alternativa hay?

Modelo poco común en Europa. La 3080 Ti (también con 12 GB) es más fácil de encontrar. O la 4070 Super si buscas una tarjeta nueva. Ver 4070 Super.

¿Qué velocidad ofrece una 3080 de 12 GB?

Mistral 7B Q5: ~70 tok/s. Qwen 3 14B Q4: ~60 tok/s. Excelente ancho de banda para la categoría de 12 GB.

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