Classifica aggiornata il 22/09/2026
La RTX 5080 (16 GB GDDR7, 960 GB/s) è il modello 2 Blackwell. VRAM identica alla 4080 ma GDDR7 + Neural Engine accelerato = 25-30% più veloce sui medesimi modelli.
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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
Specialista in programmazione 24B, Apache 2.0. 72.2% su SWE-Bench. 256k ctx, laboratorio francese.
ollama run devstral-small2:24b
| Posizione | Modello | Params | VRAM Q4 | Contesto | Licenza | Su RTX 5080 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Qwen 3 14B | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 55 tok/s · Q8 |
| #2 | Phi-4 Reasoning 14B | 14B | 9 GB | 32 768 | MIT | 55 tok/s · Q8 |
| #3 | Phi-4 14B | 14B | 9 GB | 16 384 | MIT | 55 tok/s · Q8 |
| #4 | Qwen 2.5 Coder 14B Instruct | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 55 tok/s · Q8 |
| #5 | DeepSeek R1 Distill Qwen 14B | 14B | 9 GB | 131 072 | MIT | 55 tok/s · Q8 |
| #6 | Qwen 2.5 14B Instruct | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 55 tok/s · Q8 |
| #7 | Devstral Small 2 24B | 24B | 14 GB | 256 000 | 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 |
-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 la cui versione Q4_K_M occupa meno di 14 GB. Bonus per i 7-14B (peak 5080) e per i 13-24B al limite. Larghezza di banda GDDR7 di 960 GB/s = ~30% di guadagno rispetto alla 4080.
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 5080 vs RTX 4080 ?
Gli stessi 16 GB di VRAM. La 5080 è il 25-30% più veloce sugli stessi modelli grazie a GDDR7 (960 vs 736 GB/s) + Neural Engine Blackwell. Mistral Small 24B Q4: 5080 ~38 tok/s vs 4080 ~28 tok/s. Vedi RTX 4080.
È possibile far girare un modello da 30B su una 5080?
Mistral Small 24B Q4 (~13 GB): sì, a 35-40 tok/s. Qwen 3 32B Q3_K_M (~14 GB): al limite, con qualità ridotta. Per usare comodamente modelli da 30-32B in Q4, puntare su una RTX 5090 da 32 GB. Vedi RTX 5090.
Quale quantizzazione sulla 5080?
Q5_K_M per 7-9B (qualità massima, ~7 GB). Q4_K_M per 13-24B (Mistral Small 24B). Q6_K per 13-14B (Qwen 3 14B ~12 GB) ideale.
RTX 5080 o Mac Studio M4 Max 64 GB?
Studio M4 Max = silenzio + 64 GB (70B Q4 fluido). 5080 = velocità pura su 7-24B (35-50 tok/s). Se vuoi un 70B locale, Mac Studio. Per la velocità su 7-24B, RTX 5080. Vedi Mac Studio.
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