RTX 5080 16GB — 本地 LLM 装机匹配与速度

NVIDIA · 16 GB GDDR7 · 960 GB/s · 360 W · MSRP $999 · NVIDIA GeForce RTX 5080 Founders Edition （返利链接） · 更多商品

RTX 5080 16GB 是 NVIDIA 的加速器，配备 16 GB GDDR7，峰值显存带宽约 960 GB/s。 AI Hashrate 按 8K 上下文估算本地 LLM 解码速度（batch 1）：能否装下 = 权重 + KV cache + 1 GB 运行时开销，而非只看权重。 Q4 下约有 20 个收录模型能完整装进此卡；FP16 下约 7 个。 Q4 速度前列：MiniCPM5-1B ≈ 565.7 tok/s（估算，装得下）; Qwen3.5-2B ≈ 305.5 tok/s（估算，装得下）; gpt-oss-20b ≈ 204.9 tok/s（实测，装得下）; Llama-3.2-3B-Instruct ≈ 190.9 tok/s（估算，装得下）; Mistral-7B-Instruct-v0.3 ≈ 163.6 tok/s（实测，装得下）。相对排名比绝对 tok/s 更可靠。带宽公式与实测锚点政策见方法论页。方法论.

表格：解码速度估算（Q4 / FP16）。实测行覆盖估算值。MSRP 为官方标价，非实时售价。默认上下文 8K。

模型	参数 (B)	量化	tok/s	装得下？
MiniCPM5-1B	1.08	Q4	565.7 估算	是
gemma-4-26B-A4B-it	25.2	Q4	482.0 估算	否
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16	30.0	Q4	454.6 估算	否
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507	30.5	Q4	440.9 估算	否
GLM-4.7-Flash	31.2	Q4	423.2 估算	否
Qwen3.5-35B-A3B	34.7	Q4	347.9 估算	否
Ornith-1.0-35B	35.0	Q4	342.6 估算	否
Qwen3.6-35B-A3B	36.0	Q4	325.2 估算	否
Qwen3.5-2B	2.0	Q4	305.5 估算	是
gpt-oss-20b	21.5	Q4	204.9 实测 (llama.cpp-disc-15396)	是
Llama-3.2-3B-Instruct	3.2	Q4	190.9 估算	是
Mistral-7B-Instruct-v0.3	7.2	Q4	163.6 实测 (storagereview-rtx5080-review)	是
MiniCPM5-1B	1.08	FP16	155.6 估算	是
Qwen3-4B-Instruct-2507	4.0	Q4	152.7 估算	是
Qwen3-4B-Thinking-2507	4.0	Q4	152.7 估算	是
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16	4.0	Q4	152.7 估算	是
Llama-3.1-8B-Instruct	8.0	Q4	136.2 实测 (storagereview-rtx5080-review)	是
gemma-4-E2B-it	5.1	Q4	119.8 估算	是
Qwen3.5-2B	2.0	FP16	84.0 估算	是
Qwen2.5-7B-Instruct	7.6	Q4	80.4 估算	是
gemma-4-E4B-it	8.0	Q4	76.4 估算	是
Qwen3-8B	8.2	Q4	74.5 估算	是
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B	8.2	Q4	74.5 估算	是
Qwen3-Coder-Next	79.7	Q4	72.1 估算	否
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct	81.3	Q4	69.4 估算	否
Qwen3.5-9B	8.95	Q4	68.3 估算	是
Ornith-1.0-9B	9.0	Q4	67.9 估算	是
Mistral-7B-Instruct-v0.3	7.2	FP16	60.2 估算	否
Llama-3.2-3B-Instruct	3.2	FP16	52.5 估算	是
Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512	24.0	Q4	51.6 估算	否
Qwen2.5-7B-Instruct	7.6	FP16	51.5 估算	否
gemma-4-12b-it	11.95	Q4	51.1 估算	是
Llama-3.1-8B-Instruct	8.0	FP16	44.4 估算	否
gemma-4-E4B-it	8.0	FP16	44.4 估算	否
Qwen3-4B-Instruct-2507	4.0	FP16	42.0 估算	是
Qwen3-4B-Thinking-2507	4.0	FP16	42.0 估算	是
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16	4.0	FP16	42.0 估算	是
Qwen3-8B	8.2	FP16	41.3 估算	否
Qwen3-14B	14.8	Q4	41.3 估算	是
Qwen2.5-14B-Instruct	14.8	Q4	41.3 估算	是
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B	8.2	FP16	41.3 估算	否
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	14.8	Q4	41.3 估算	是
Qwen3.5-27B	27.0	Q4	36.6 估算	否
Qwen3.6-27B	27.8	Q4	33.7 估算	否
gemma-4-E2B-it	5.1	FP16	32.9 估算	是
Qwen3.5-9B	8.95	FP16	32.1 估算	否
Ornith-1.0-9B	9.0	FP16	31.6 估算	否
gemma-4-31B-it	30.7	Q4	25.2 估算	否
Qwen2.5-32B-Instruct	32.8	Q4	20.8 估算	否
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct	32.8	Q4	20.8 估算	否
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	32.8	Q4	20.8 估算	否
gpt-oss-20b	21.5	FP16	17.1 估算	否
gemma-4-12b-it	11.95	FP16	13.8 估算	否
gemma-4-26B-A4B-it	25.2	FP16	11.9 估算	否
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16	30.0	FP16	10.8 估算	否
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507	30.5	FP16	10.5 估算	否
GLM-4.7-Flash	31.2	FP16	10.0 估算	否
Qwen3-14B	14.8	FP16	7.4 估算	否
Qwen2.5-14B-Instruct	14.8	FP16	7.4 估算	否
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	14.8	FP16	7.4 估算	否
Llama-3.1-70B-Instruct	70.6	Q4	2.2 估算	否
Llama-3.3-70B-Instruct	70.6	Q4	2.2 估算	否
Qwen2.5-72B-Instruct	72.7	Q4	2.0 估算	否
Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512	24.0	FP16	1.8 估算	否
Qwen3.5-27B	27.0	FP16	1.2 估算	否
Qwen3.6-27B	27.8	FP16	1.1 估算	否

装机核对

Qwen3-8B — 装得下 · ≈74.5 tok/s Q4 估算
gemma-4-26B-A4B-it — 装不下 · ≈482.0 tok/s Q4 估算
Qwen2.5-7B-Instruct — 装得下 · ≈80.4 tok/s Q4 估算
Qwen3.5-9B — 装得下 · ≈68.3 tok/s Q4 估算
Llama-3.1-8B-Instruct — 装得下 · ≈136.2 tok/s Q4 实测
gpt-oss-20b — 装得下 · ≈204.9 tok/s Q4 实测
Qwen3.6-35B-A3B — 装不下 · ≈325.2 tok/s Q4 估算
Qwen3.5-35B-A3B — 装不下 · ≈347.9 tok/s Q4 估算
gemma-4-E2B-it — 装得下 · ≈119.8 tok/s Q4 估算
Qwen3.6-27B — 装不下 · ≈33.7 tok/s Q4 估算
Mistral-7B-Instruct-v0.3 — 装得下 · ≈163.6 tok/s Q4 实测

全部 63 个模型的装机核对——见上表「装得下？」列的链接