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Miglior LLM su RTX 3050 8 GB nel 2026

Q: RTX 3050 8 GB: utile per gli LLM?

Per un primo approccio sì, per un uso intensivo no. Mistral 7B Q4 a 12-15 tok/s, Llama 3.2 3B Q4 a 30 tok/s. Banda passante limitata. Vedi la guida.

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Classifica aggiornata il 22/09/2026

La RTX 3050 8 GB (GDDR6, 224 GB/s) è il modello entry-level della generazione Ampere. La banda passante è bassa, ma gli 8 GB permettono di eseguire Mistral 7B Q4 a 12-15 tok/s. Utilizzabile per scoprire i LLM locali.

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Classifica

🇺🇸 OLMo 3 7B Think (SFT)

zimplex · 7B parametri · Apache 2.0 · 16 000 token ctx

Versione ottenuta tramite fine-tuning SFT «thinking» di OLMo 3 7B: ragionamento passo per passo, contesto 16k, circa 4,2 GB di VRAM in Q4. 100% aperto, licenza Apache 2.0.

Perché questa posizione Versione ottenuta tramite fine-tuning SFT «thinking» di OLMo 3 7B: ragionamento passo per passo, contesto 16k, circa 4,2 GB di VRAM in Q4. 100% aperto, licenza Apache 2.0.

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

Su RTX 3050 8GB

8 GB · 32 tok/s

🇨🇳 GLM 5.3 7B

Zhipu AI · 7B parametri · MIT · 128 000 token ctx

GLM 5.3 (Zhipu): denso 7B specializzato in codice e ragionamento, contesto 128k, ~4,1 GB di VRAM in Q4. Leggero, gira su GPU da 6-8 GB, licenza MIT.

Perché questa posizione GLM 5.3 (Zhipu): denso 7B specializzato in codice e ragionamento, contesto 128k, ~4,1 GB di VRAM in Q4. Leggero, gira su GPU da 6-8 GB, licenza MIT.

ollama pull glm-5.3

Su RTX 3050 8GB

7 GB · 32 tok/s

🇺🇸 OLMo 3 7B

Allen AI · 7B parametri · Apache 2.0 · 8 192 token ctx

Modello denso 7B aperto al 100% (pesi + dati + codice). Trasparenza totale per la ricerca.

Perché questa posizione Modello denso 7B aperto al 100% (pesi + dati + codice). Trasparenza totale per la ricerca.

ollama run olmo-3:7b

Su RTX 3050 8GB

Q5_K_M

6 GB · 12 tok/s

🇺🇸 LFM2.5 7B

Liquid AI · 7B parametri · LFM Open License v1.0 · 32 768 token ctx

LFM2.5 7B (Liquid AI): Liquid Foundation Model denso, contesto da 32k, 4.1 GB di VRAM in Q4. Ottimizzato per CPU ed edge. Uscita a maggio 2026.

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ollama pull lfm2.5

Su RTX 3050 8GB

7 GB · 32 tok/s

🇺🇸 LFM2.5 DSpark

Liquid AI · 7B parametri · LFM Open License v1.0 · 32 768 token ctx

LFM2.5 DSpark (Liquid AI): Liquid Foundation Model denso 7B, contesto da 32k, ~4,1 GB di VRAM in Q4. Chat versatile ottimizzata per edge/CPU.

Perché questa posizione LFM2.5 DSpark (Liquid AI): Liquid Foundation Model denso 7B, contesto da 32k, ~4,1 GB di VRAM in Q4. Chat versatile ottimizzata per edge/CPU.

# HuggingFace : LiquidAI/LFM2.5-DSpark

Su RTX 3050 8GB

7 GB · 32 tok/s

🇺🇸 Granite 4.1 3B Instruct

IBM · 3B parametri · Apache 2.0 · 131 072 token ctx

Denso 3B Apache 2.0, 12 lingue tra cui FR, 131k ctx, GQA 40Q/8KV. Tool calling e FIM per il codice. Rilascio 29 aprile 2026.

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ollama run granite4.1:3b

Su RTX 3050 8GB

FP16

6 GB · 25 tok/s

🇺🇸 Gemma 4 E2B

Google · 2B parametri · Apache 2.0 · 128 000 token ctx

Gemma 4 E2B: 2B parametri effettivi (5,1B totali), circa 3 GB di VRAM in Q4 (pesi Ollama: 4,3 GB con QAT, 7,2 GB predefiniti). Multimodale testo e immagini, contesto 128k, Apache 2.0.

Perché questa posizione Gemma 4 E2B: 2B parametri effettivi (5,1B totali), circa 3 GB di VRAM in Q4 (pesi Ollama: 4,3 GB con QAT, 7,2 GB predefiniti). Multimodale testo e immagini, contesto 128k, Apache 2.0.

ollama run gemma4:e2b

Su RTX 3050 8GB

5 GB · 20 tok/s

Tabella comparativa

Posizione	Modello	Params	VRAM Q4	Contesto	Licenza	Su 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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La tua VRAM	GPU / Mac tipici	Modello consigliato per la programmazione	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) — specialista negli agenti di programmazione	`ollama run devstral:24b`
24 GB	RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 GB	Qwen 3.8 27B (Q4, 18 GB) — il « quasi Copilot »	`ollama run qwen3.8:27b`
32 GB	RTX 5090	Qwen 3.6 35B-A3B (Q4, 23 GB) — MoE veloce	`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 ≠ autocompletamento. La tabella qui sopra riguarda il tuo modello di chat e di agent. Per l'autocompletamento inline (FIM), tieni un piccolo modello dedicato in variante -base : ollama run qwen2.5-coder:7b-base — è ancora il riferimento per questo caso specifico. ⚠️ Qwen 3.8: il suo livello di ragionamento è impostato su un valore molto alto per impostazione predefinita e « ragiona troppo » sulle richieste semplici — abbassalo a low (o disattivalo) al primo avvio. ⚠️ Insidia della licenza: Codestral 22B = Mistral Non-Production License → vietato per programmare al lavoro. Qwen 3.5/3.8, Gemma 4 e Devstral sono distribuiti sotto licenza Apache 2.0. 💡 Va in crash per problemi di memoria? Tieni circa 1,5 GB di VRAM libera per il contesto, oppure scendi di un livello di quantizzazione.

🔌 Per integrarlo in VS Code: Cline (agente che opera su più file), Aider (CLI) o Tabby/Twinny (autocompletamento FIM) — tutti si collegano a Ollama in locale. Il kit Copilota Locale — configurazioni pronte da incollare + setup testato — è disponibile: /copilote-local.

Metodologia della classifica

Filtro: Q4_K_M ≤ 6 GB. Bonus per i modelli da 1-7B e ≤ 3B (veloci). 224 GB/s sono un limite, ma 8 GB vanno bene per un modello da 7B.

Criteri presi in considerazione:

Q4_K_M ≤ 6 GB
Mistral 7B Q4 a 12 tok/s
Phi-4 Mini molto veloce
Ampere entry-level economica

Il sistema di assegnazione dei punteggi è completamente trasparente: consulta la nostra metodologia per i dettagli sul calcolo della VRAM e dei token/sec.

Domande frequenti

RTX 3050 8 GB: utile per gli LLM?

Per iniziare a sperimentare sì, per un uso intensivo no. Mistral 7B Q4 a 12-15 tok/s, Llama 3.2 3B Q4 a 30 tok/s. Banda passante limitata. Vedi guide.

3050 8 GB vs 4060 8 GB ?

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

Conviene preferire un Mac M1 usato?

Mac M1 16 GB ~400 € usato = 16 GB di memoria unificata + silenzio. 3050 ~200 €. A seconda della piattaforma e del budget. Vedi Mac 16 GB.

Quali modelli offrono il miglior compromesso sulla 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 per una chat con risposte lunghe accettabile).

Per approfondire

I kit QuelLLM La guida di riferimento per ogni uso

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