Classifica aggiornata il 22/09/2026
La RTX 5070 Ti (16 GB GDDR7, 896 GB/s) offre il miglior equilibrio tra prezzo e prestazioni nella fascia media Blackwell. 16 GB consentono di eseguire modelli da 24B in Q4 e da 14B in Q5/Q6. Concorrente diretta della 4070 Ti Super.
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Denso 14B con hybrid thinking. Eguaglia Qwen 2.5 32B Base in STEM/codice.
ollama run qwen3:14b
Modello di ragionamento da 14B con licenza MIT. Supera R1-Distill-Llama-70B nelle valutazioni AIME24/25 di Microsoft con un quinto dei parametri.
ollama run phi4-reasoning:14b
Ragionamento eccezionale per le sue dimensioni. Orientato alle discipline STEM.
ollama run phi4:14b
Coder 14B. HumanEval 89.6, LiveCodeBench 37.1. Ottimo compromesso in termini di VRAM per la programmazione con modelli self-hosted.
ollama run qwen2.5-coder:14b
R1 distillato su Qwen 14B. AIME24 69.7, MATH-500 93.9. Supera o1-mini su molti benchmark.
ollama run deepseek-r1:14b
Denso 14B Apache 2.0. MMLU 79.7, HumanEval 83.5. 29+ lingue. Buon compromesso.
ollama run qwen2.5:14b
Denso 8B Apache 2.0, 12 lingue tra cui FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. MMLU 73.84, HumanEval 85.37. Uscita 29 aprile 2026.
# HuggingFace : ibm-granite/granite-4.1-8b
| Posizione | Modello | Params | VRAM Q4 | Contesto | Licenza | Su RTX 5070 Ti |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Qwen 3 14B | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 20 tok/s · Q8 |
| #2 | Phi-4 Reasoning 14B | 14B | 9 GB | 32 768 | MIT | 20 tok/s · Q8 |
| #3 | Phi-4 14B | 14B | 9 GB | 16 384 | MIT | 20 tok/s · Q8 |
| #4 | Qwen 2.5 Coder 14B Instruct | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 20 tok/s · Q8 |
| #5 | DeepSeek R1 Distill Qwen 14B | 14B | 9 GB | 131 072 | MIT | 20 tok/s · Q8 |
| #6 | Qwen 2.5 14B Instruct | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 20 tok/s · Q8 |
| #7 | Granite 4.1 8B Instruct | 8B | 5 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 35 tok/s · FP16 |
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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 |
-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.
Filtro: modelli Q4_K_M ≤ 14 GB. Bonus: modelli da 7–14B e 13–24B accessibili. Larghezza di banda GDDR7: 896 GB/s.
Criteri presi in considerazione:
Il sistema di assegnazione dei punteggi è completamente trasparente: consulta la nostra metodologia per i dettagli sul calcolo della VRAM e dei token/sec.
RTX 5070 Ti vs 4070 Ti Super ?
La stessa capacità di 16 GB. 5070 Ti GDDR7 896 GB/s vs 4070 Ti Super GDDR6X 672 GB/s. ~30% di guadagno. Mistral Small 24B Q4: 5070 Ti ~35 tok/s vs 4070 Ti Super ~26 tok/s. Vedi RTX 4070 Ti Super.
Qual è il punto di equilibrio ottimale per gli LLM nel 2026 su 5070 Ti?
Qwen 3 14B Q6 (~12 GB) o Mistral Small 24B Q4 (~13 GB) — qualità simile a GPT-4, 35-50 tok/s. RAG con contesto lungo (32k) utilizzabile comodamente.
È possibile addestrare un LoRA su una 5070 Ti?
Sì per un 7B con QLoRA (Unsloth + 4-bit): ~12-13 GB con un ottimizzatore a 8 bit. Per un 14B, la memoria è troppo risicata. Vedi guida completa.
5070 Ti o 5080?
5080 = anch'essa 16 GB, ma 960 GB/s + 10752 core CUDA contro 8960 sulla 5070 Ti. Guadagno ~10-15 %. Costo aggiuntivo ~300-400 € — non conveniente salvo workflow pesanti. Vedi RTX 5080.
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