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Run LLM Locally

Llama 3.2 1B Instruct sur une RTX 3080 Ti

Avec ses 12 Go de VRAM, la RTX 3080 Ti fait tourner Llama 3.2 1B Instruct en Q4_K_M entièrement sur le GPU avec un contexte de 8K (environ 2 Go nécessaires). En Q8_0, il tient entièrement.

Llama 3.2 1B Instruct

Q4_K_M · 8K contexte

Excellent

Le modèle demande environ 2 Go et tient dans les 11,6 Go disponibles, avec 9,6 Go de marge.

Votre matériel
RTX 3080 Ti 12 Go · 64 Go RAM
Mémoire estimée
~2 Go estimation
VRAM (mémoire utilisable)
11,6 Go
GPU seul
Oui
Offload CPU/GPU
Non nécessaire
Vitesse de génération
436–732 tok/s estimation
Plus grand contexte en mémoire rapide
128K tokens
Confiance : faible

Basé sur : bande passante mémoire (912 Go/s) et taille du modèle

Répartition de la mémoire

~2 Go (1,7 Go–2,3 Go) nécessaires · estimation

Tient entièrement en VRAM · 9,6 Go libres

  • Poids du modèle0,8 Go
  • Cache KV0,3 Go
  • Surcoût runtime0,7 Go
  • Marge de sécurité0,3 Go
Hypothèses: contexte 8K tokens · cache KV f16 · llama.cpp (CUDA) · flash attention activée · poids = taille réelle du fichier

EstimationDonnées mises à jour il y a 24 joursSource: moteur Run LLM Locally, Hugging Face config.json + model card

Ce qui rend cette estimation moins fiable

  • pas encore de benchmark pour ce matériel et ce modèle

Les autres quantifications sur la RTX 3080 Ti

Llama 3.2 1B Instruct sur RTX 3080 Ti + 64 Go de RAM · contexte 8K
Llama 3.2 1B Instruct Q8_08K~2,5 Go · 331–517 tok/s estimationExcellent
Llama 3.2 1B Instruct Q6_K8K~2,2 Go · 385–624 tok/s estimationExcellent
Llama 3.2 1B Instruct Q5_K_M8K~2,1 Go · 409–675 tok/s estimationExcellent
Llama 3.2 1B Instruct Q4_K_M8K~2 Go · 436–732 tok/s estimationExcellent
Llama 3.2 1B Instruct IQ4_XS8K~2 Go · 454–773 tok/s estimationExcellent
Llama 3.2 1B Instruct Q3_K_M8K~1,9 Go · 469–809 tok/s estimationExcellent

Alternatives

Où acheter une RTX 3080 Ti

Les prix et les liens suivent le marché choisi.

GeForce RTX 3080 Ti

12 Go GDDR6X · 912 Go/s · 350 W

ExcellentFait tourner Llama 3.2 1B Instruct Q4_K_M entièrement en mémoire

Prix indisponible

Disponibilité inconnue

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Questions fréquentes

La RTX 3080 Ti peut-elle faire tourner Llama 3.2 1B Instruct ?
Le modèle demande environ 2 Go et tient dans les 11,6 Go disponibles, avec 9,6 Go de marge.
Quelle quantification choisir sur la RTX 3080 Ti ?
Q8_0 est la quantification la plus précise qui tient entièrement en VRAM avec un contexte de 8K. ~2,5 Go / 11,6 Go.
Quel est le plus grand contexte possible sur la RTX 3080 Ti ?
En Q4_K_M, environ 128K tokens tiennent entièrement en VRAM avec un cache KV en f16. Un cache KV en q8_0 double à peu près ce chiffre.
À quelle vitesse tourne Llama 3.2 1B Instruct (RTX 3080 Ti) ?
Nous estimons 436–732 tok/s (estimation, confiance faible). Basé sur : bande passante mémoire (912 Go/s) et taille du modèle.