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Miglior LLM con 16 GB di VRAM nel 2026

Q: Quale LLM su RTX 4080 16 GB?

La nostra prima scelta: DiffusionGemma 26B-A4B Instruct. Per un buon compromesso tra qualità e throughput, resta su modelli da 13-24B quantizzati in Q4_K_M o Q5.

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Classifica aggiornata il 22/09/2026

16 GB di VRAM sono il livello ideale per i LLM da 13 a 24B quantizzati. Schede di riferimento: RTX 4080/4080 Super, RTX 5080, 4070 Ti Super, 4060 Ti 16 GB, RX 7800 XT. Ecco i migliori modelli per questa fascia.

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RTX 4080 : alternativa d'acquisto disponibile per l'IA locale — RTX 5080 16 GB :

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Classifica

🇺🇸 DiffusionGemma 26B-A4B Instruct

Google · 26B parametri · Apache 2.0 · 128 000 token ctx

DiffusionGemma 26B (Google): Gemma visivo-linguistico basato sulla diffusione, Instruct, contesto di 128k, 15 GB di VRAM in Q4. Apache 2.0. Uscita a giugno 2026.

Perché questa posizione Rientra nella memoria disponibile in Q4_K_M (~15 GB su 16 GB disponibili). 26 miliardi di parametri, contesto di 128.000 token.

# HuggingFace : google/diffusiongemma-26B-A4B-it

Su RTX 4080

Q4_K_M

15 GB · 14 tok/s

🇺🇸 Gemma 4 E4B

Google · 4B parametri · Apache 2.0 · 128 000 token ctx

Multimodale con 4B effettivi (testo+immagine+audio). 140 lingue. Per laptop ed edge.

Perché questa posizione Rientra in FP16 (~16 GB su 16 GB disponibili). 4B parametri, contesto di 128.000 token.

ollama run gemma4:e4b

Su RTX 4080

FP16

16 GB · 40 tok/s

🇫🇷 Devstral Small 2 24B

Mistral AI · 24B parametri · Apache 2.0 · 256 000 token ctx

Specialista in programmazione 24B, Apache 2.0. 72.2% su SWE-Bench. 256k ctx, laboratorio francese.

Perché questa posizione Ci sta in Q4_K_M (~14 GB su 16 GB disponibili). 24B parametri, contesto di 256 000 token.

ollama run devstral-small2:24b

Su RTX 4080

Q4_K_M

14 GB · 15 tok/s

🇫🇷 Magistral Small 24B

Mistral AI · 24B parametri · Apache 2.0 · 128 000 token ctx

Primo modello di ragionamento open di Mistral. AIME24 70.7%. Base Small 3.1 + addestramento CoT.

Perché questa posizione Rientra in memoria in Q4_K_M (~14 GB su 16 GB disponibili). 24B parametri, contesto di 128 000 token.

ollama run magistral:24b

Su RTX 4080

Q4_K_M

14 GB · 15 tok/s

🇺🇸 gpt-oss 20B

OpenAI · 21B parametri · Apache 2.0 · 128 000 token ctx

Fratello minore di gpt-oss 120B. 21B/3.6B attivi. Pari a o3-mini su laptop.

Perché questa posizione Rientra nella memoria disponibile in Q5_K_M (~16 GB su 16 GB disponibili). 21 miliardi di parametri, contesto di 128.000 token.

ollama run openai/gpt-oss:20b

Su RTX 4080

Q5_K_M

16 GB · 55 tok/s

🇨🇳 ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking

Baidu · 21B parametri · Apache 2.0 · 131 072 token ctx

Modello di ragionamento compatto MoE 21B/3B attivi. Apache 2.0. Veloce grazie ai 3B attivi.

Perché questa posizione Rientra nella memoria disponibile in Q5_K_M (~16 GB su 16 GB disponibili). 21B parametri, contesto di 131 072 token.

ollama pull hf.co/baidu/ernie-4.5-21b-GGUF

Su RTX 4080

Q5_K_M

16 GB · 40 tok/s

🇺🇸 Trinity Mini 26B-A3B

Arcee AI · 26B parametri · Apache 2.0 · 131 072 token ctx

MoE 26B/3B attivi sviluppato da un laboratorio statunitense. Veloce grazie ai 3B attivi. Apache 2.0.

Perché questa posizione Rientra in memoria in Q4_K_M (~15 GB su 16 GB disponibili). 26B parametri, contesto di 131.072 token.

ollama pull hf.co/arcee-ai/Trinity-Mini-26B-GGUF

Su RTX 4080

Q4_K_M

15 GB · 40 tok/s

Tabella comparativa

Posizione	Modello	Params	VRAM Q4	Contesto	Licenza	Su RTX 4080
#1	DiffusionGemma 26B-A4B Instruct	26B	15 GB	128 000	Apache 2.0	14 tok/s · Q4_K_M
#2	Gemma 4 E4B	4B	10 GB	128 000	Apache 2.0	40 tok/s · FP16
#3	Devstral Small 2 24B	24B	14 GB	256 000	Apache 2.0	15 tok/s · Q4_K_M
#4	Magistral Small 24B	24B	14 GB	128 000	Apache 2.0	15 tok/s · Q4_K_M
#5	gpt-oss 20B	21B	13 GB	128 000	Apache 2.0	55 tok/s · Q5_K_M
#6	ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking	21B	13 GB	131 072	Apache 2.0	40 tok/s · Q5_K_M
#7	Trinity Mini 26B-A3B	26B	15 GB	131 072	Apache 2.0	40 tok/s · Q4_K_M

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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

Teniamo i modelli che entrano in Q4_K_M in 16 GB, preferendo quelli che riempiono bene la VRAM (50-95%) — segno che si sta sfruttando l'hardware.

Criteri presi in considerazione:

Rientra in 16 GB in Q4_K_M
Velocità ≥ 25 token/sec
Dimensioni ottimali per la VRAM
Qualità ≥ 7B

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

Quale LLM su RTX 4080 16 GB?

La nostra prima scelta: DiffusionGemma 26B-A4B Instruct. Per un buon compromesso qualità/velocità, resta su modelli da 13 a 24B quantizzati in Q4_K_M o Q5.

È possibile passare a Q5 o Q8 su 16 GB?

Sì per un 8-14B (Q5 di un 14B = ~10 GB, Q8 di un 8B = ~10 GB). No per un 24B (Q5 ≈ 17 GB, fuori budget). Q4 resta l'opzione per i 24B.

Gemma 2 27B entra in 16 GB?

Solo in Q4_K_M (≈ 16 GB) — proprio al limite. In Q5 supera la capacità disponibile (20 GB). Preferisci Mistral Small 3.1 24B in Q4 (14 GB) per mantenere un margine.

RTX 4080 vs RTX 4070 Ti Super per LLM ?

Entrambe hanno 16 GB, ma la 4080 è il 30–40% più veloce (tier 4 contro 3 nel nostro sistema di punteggio). Se il budget lo permette, la 4080 Super o la 5080 è chiaramente una scelta migliore.

Per approfondire

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