Intermedio 11 minPer VRAM

Quale LLM per 16 GB di VRAM ?

16 GB di VRAM rappresentano la fascia professionale del 2026: RTX 4060 Ti 16GB, 5060 Ti 16GB, 4070 Ti Super, 5070 Ti, 5080, RX 7800 XT, RX 9070 XT. È la soglia a partire dalla quale Mistral Small 24B Q4 trova comodamente spazio in memoria, Devstral 24B e gpt-oss 20B consentono di usare un agente di programmazione e un contesto 32k+ diventa pratico. Per un uso professionale o serio degli LLM, è la capacità consigliata.

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Di Mohamed Meguedmi·Agg. 2026-08-27·Testato su Windows, macOS e Linux
Hardware consigliato

Una scheda da 16 GB per questo setup: RTX 5060 Ti 16 GB.

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#16 GB VRAM, il livello pro

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Il livello 24B-32B
16 GB permettono di eseguire Mistral Small 24B Q4 (14 GB) lasciando un margine di memoria per il contesto. È la soglia tra appassionato e professionista — oltre, hai le risorse per servire un team con un RAG a più stadi.

#1. GPU interessati

Budget (~420 €)
RTX 4060 Ti 16GB usata. Larghezza di banda limitata (288 GB/s), ma 16 GB di memoria.
Standard (~500 €)
RTX 5060 Ti 16GB nuova. GDDR7, FP4 a prova di futuro.
Premium (~750-950 €)
RTX 4070 Ti Super, RTX 5070 Ti.
Top (~1200-1300 €)
RTX 4080 Super, RTX 5080.
AMD
RX 7800 XT (~430 €), 7900 GRE (~500 €), 9070 XT (≈ 1 070 € a fine settembre 2026).

#2. Modelli compatibili

16 GB VRAM — modelli LLM
ModelloQuantVRAMOK?
Gemma 4 12BQ4_K_M7 GB★★★★★ comodo
Granite 4.2 8BQ8_09 GB★★★★★
Qwen 3.5 9BQ8_011 GB★★★★★
Devstral Small 2 24BQ4_K_M14 GB★★★★ al limite
Mistral Small 24BQ4_K_M14 GB★★★★ punto ottimale
gpt-oss 20BQ4_K_M13 GB★★★★ al limite

#3. Contesto lungo (32k+)

Qwen 3.5 9B Q5 + 32k
5,5 + 7 GB (cache KV standard) = 12,5 GB. Rientra comodamente in 16 GB.
Con KV cache Q8
5,5 + 3,5 GB = 9 GB. Contesto da 64k fattibile!
Gemma 4 12B Q4 + 16k
7,6 + 4 GB = 11,6 GB. Comodo.

#4. Fine-tuning su 16 GB

QLoRA 7B-8B
10-12 GB richiesti con batch 4 e contesto 4096. Comodo.
QLoRA 14B
Richiesti 12-15 GB con batch 1-2. Possibile con unsloth.
QLoRA 24B
16-18 GB con batch 1, contesto 2048. Margine risicato, quasi impossibile.
LoRA classico 7B
Servono 12-14 GB. Il margine è ridotto, ma è fattibile.

#Domande frequenti

Qual è il miglior LLM per 16 GB di VRAM?+
Mistral Small 24B Q4_K_M è il punto di equilibrio ideale nel 2026 — generalista e valido in francese. Per l'agente di programmazione: Devstral 24B Q4 (Apache 2.0). Per la velocità e il contesto di 131k: gpt-oss 20B (MXFP4).
16 GB consentono di usare un modello denso da 70B?+
Non agevolmente. Q4 (42 GB) supera di molto la capacità della VRAM, e anche Q2 IQ (21 GB) la supera. Per usare seriamente un 70B in locale, punta a 24 GB (RTX 3090/4090) o 32 GB (5090) — oppure a un MoE come Qwen 3.6 35B-A3B, che attiva solo 3B e rientra molto più facilmente nella memoria disponibile.
Quanti token/sec per Mistral Small 24B su 16 GB?+
Variabile: RTX 4060 Ti 16GB = 18 tok/s, 5060 Ti 16GB = 22 tok/s, 4070 Ti Super = 28 tok/s, 5070 Ti = 32 tok/s, 5080 = 38 tok/s.
16 GB o 24 GB per i LLM?+
16 GB bastano per il 95% degli usi del 2026 (fino a 24-32B). 24 GB permettono di eseguire modelli 70B in offload e di fare fine-tuning serio. Se il budget è ≤ 1500 €, 16 GB. Al di sopra, 24 GB.
16 GB sono sufficienti per l'uso aziendale?+
Per 1-2 utenti con RAG semplice: sì. Per 5 o più utenti simultanei con elaborazione in batch: no, si consigliano almeno 24 GB.

I prezzi cambiano rapidamente: il nostro monitoraggio rileva ogni lunedì e ogni giovedì il prezzo più basso delle schede grafiche per l'IA locale, con il prezzo per GB di VRAM.

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