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Bestes LLM für die RTX 2080 (8 GB) im Jahr 2026

Q: RTX 2080 8 GB im Jahr 2026?

Noch für 7–9B-Modelle in Q4 nutzbar. Mistral 7B Q4 (~4,5 GB) mit 28 tok/s, Phi-4 Mini mit 45+ tok/s. Für 13B+ auf 12 GB abzielen. Siehe Leitfaden.

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Ranking aktualisiert am 22.09.2026

Die RTX 2080 (8 GB GDDR6, 448 GB/s) ist für 7–9B-Modelle in Q4 weiterhin geeignet. Ordentliche Bandbreite, aber 8 GB setzen Grenzen. Solides Einstiegsmodell, gebraucht für etwa 150–200 €.

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Rangliste

🇺🇸 OLMo 3 7B Think (SFT)

zimplex · 7 Mrd. Parameter · Apache 2.0 · 16 000 Tokens ctx

SFT-„thinking“-Variante von OLMo 3 7B: schrittweises Schlussfolgern, 16k Kontext, ca. 4,2 GB VRAM bei Q4. Zu 100 % offen, Apache-2.0-Lizenz.

Warum dieser Rang SFT-„thinking“-Variante von OLMo 3 7B: schrittweises Schlussfolgern, 16k Kontext, ca. 4,2 GB VRAM bei Q4. Zu 100 % offen, Apache-2.0-Lizenz.

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

auf RTX 2080

8 GB · 32 Tok/s

🇨🇳 GLM 5.3 7B

Zhipu AI · 7 Mrd. Parameter · MIT · Kontext: 128 000 Tokens

GLM 5.3 (Zhipu): Dichtes 7B-Modell, spezialisiert auf Code und Reasoning, 128k Kontext, ~4,1 GB VRAM bei Q4. Leicht, läuft auf GPUs mit 6-8 GB, MIT-Lizenz.

Warum dieser Rang GLM 5.3 (Zhipu): Dichtes 7B-Modell, spezialisiert auf Code und Reasoning, 128k Kontext, ~4,1 GB VRAM bei Q4. Leicht, läuft auf GPUs mit 6-8 GB, MIT-Lizenz.

ollama pull glm-5.3

auf RTX 2080

7 GB · 32 tok/s

🇺🇸 Granite 4.1 8B Instruct

IBM · 8 Mrd. Parameter · Apache 2.0 · Kontext: 131 072 Tokens

Dense 8B Apache 2.0, 12 Sprachen inkl. FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. MMLU 73.84, HumanEval 85.37. Veröffentlichung 29. April 2026.

Warum dieser Rang Dense 8B Apache 2.0, 12 Sprachen inkl. FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. MMLU 73.84, HumanEval 85.37. Veröffentlichung 29. April 2026.

# HuggingFace : ibm-granite/granite-4.1-8b

auf RTX 2080

Q5_K_M

6 GB · 12 Tok/s

🇺🇸 OLMo 3 7B

Allen AI · 7 Mrd. Parameter · Apache 2.0 · 8 192 Tokens ctx

Dichtes Modell mit 7B Parametern, zu 100 % offen (Gewichte + Daten + Code). Volle Transparenz für die Forschung.

Warum dieser Rang Dichtes Modell mit 7B Parametern, zu 100 % offen (Gewichte + Daten + Code). Volle Transparenz für die Forschung.

ollama run olmo-3:7b

auf RTX 2080

Q5_K_M

6 GB · 12 Tok/s

🇺🇸 Granite 4.2 8B

IBM · 8 Mrd. Parameter · Apache 2.0 · Kontext: 128 000 Tokens

Granite 4.2 8B (IBM): Dichtes Modell unter Apache 2.0, 128k Kontext, ~4,6 GB VRAM bei Q4. Chat, Code und Reasoning in mehreren Sprachen für Unternehmen.

Warum dieser Rang Granite 4.2 8B (IBM): Dichtes Modell unter Apache 2.0, 128k Kontext, ~4,6 GB VRAM bei Q4. Chat, Code und Reasoning in mehreren Sprachen für Unternehmen.

ollama pull granite4.2

auf RTX 2080

Q5_K_M

6 GB · 32 tok/s

🇺🇸 LFM2.5 7B

Liquid AI · 7 Mrd. Parameter · LFM Open License v1.0 · 32 768 Tokens ctx

LFM2.5 7B (Liquid AI): Denses Liquid Foundation Model, 32k Kontext, 4,1 GB VRAM bei Q4. Optimiert für CPU und Edge. Veröffentlichung im Mai 2026.

Warum dieser Rang LFM2.5 7B (Liquid AI): Denses Liquid Foundation Model, 32k Kontext, 4,1 GB VRAM bei Q4. Optimiert für CPU und Edge. Veröffentlichung im Mai 2026.

ollama pull lfm2.5

auf RTX 2080

7 GB · 32 tok/s

🇺🇸 LFM2.5 DSpark

Liquid AI · 7 Mrd. Parameter · LFM Open License v1.0 · 32 768 Tokens ctx

LFM2.5 DSpark (Liquid AI): Denses Liquid Foundation Model mit 7B, 32k Kontext, ~4,1 GB VRAM bei Q4. Vielseitiges Chat-Modell, optimiert für Edge/CPU.

Warum dieser Rang LFM2.5 DSpark (Liquid AI): Denses Liquid Foundation Model mit 7B, 32k Kontext, ~4,1 GB VRAM bei Q4. Vielseitiges Chat-Modell, optimiert für Edge/CPU.

# HuggingFace : LiquidAI/LFM2.5-DSpark

auf RTX 2080

7 GB · 32 tok/s

Vergleichstabelle

Rang	Modell	Params	VRAM Q4	Kontext	Lizenz	auf RTX 2080
#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	Granite 4.1 8B Instruct	8B	5 GB	131 072	Apache 2.0	12 tok/s · Q5_K_M
#4	OLMo 3 7B	7B	5 GB	8 192	Apache 2.0	12 tok/s · Q5_K_M
#5	Granite 4.2 8B	8B	4,6 GB	128 000	Apache 2.0	32 Tok/s · Q5_K_M
#6	LFM2.5 7B	7B	4.1 GB	32 768	LFM Open License v1.0	32 Tok/s · Q8
#7	LFM2.5 DSpark	7B	4.1 GB	32 768	LFM Open License v1.0	32 Tok/s · Q8

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Ihr VRAM	Typische GPUs / Macs	Empfohlenes Code-Modell	Ollama-Befehl
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) oder 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) — Code-Agent-Spezialist	`ollama run devstral:24b`
24 GB	RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 GB	Qwen 3.8 27B (Q4, 18 GB) — „nahe an Copilot“	`ollama run qwen3.8:27b`
32 GB	RTX 5090	Qwen 3.6 35B-A3B (Q4, 23 GB) — schnelles MoE	`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/Agent ≠ Autovervollständigung. In der obigen Tabelle finden Sie Ihr Modell für Chat und Agent. Für die Inline-Autovervollständigung (FIM) behalten Sie ein kleines, dafür vorgesehenes Modell in der Variante -base : ollama run qwen2.5-coder:7b-base — das ist in diesem speziellen Fall immer noch der Referenzstandard. ⚠️ Qwen 3.8: sein Reasoning ist standardmäßig sehr hoch eingestellt, und es „denkt“ bei einfachen Anfragen zu viel nach — stellen Sie es auf low (oder schalten Sie es ab) beim ersten Start. ⚠️ Lizenzfalle: Codestral 22B = Mistral Non-Production License → zum Programmieren bei der Arbeit verboten. Qwen 3.5/3.8, Gemma 4 und Devstral sind unter Apache 2.0 lizenziert. 💡 Abstürze wegen Speicherproblemen? Halten Sie ca. 1,5 GB VRAM für den Kontext frei oder gehen Sie eine Quantisierungsstufe herunter.

🔌 Zum Einbinden in VS Code: Cline (Agent für mehrere Dateien), Aider (CLI) oder Tabby/Twinny (FIM-Autovervollständigung) — alle verbinden sich lokal mit Ollama. Das Kit Lokaler Copilot — Configs zum Einfügen + getestetes Setup — ist verfügbar: /copilote-local.

Methodik des Rankings

Filter: Q4_K_M ≤ 7 GB. Bonus 3-9B. 448 GB/s = gültige Eingabe.

Berücksichtigte Kriterien:

Q4_K_M ≤ 7 GB
Mistral 7B Q4 mit 28 tok/s
GDDR6 448 GB/s
Gebraucht ~150–200 €

Die Bewertung ist vollständig transparent: konsultieren Sie unsere Methodik für Details zur Berechnung des VRAM-Bedarfs und der Tokens pro Sekunde.

Häufige Fragen

RTX 2080 8 GB im Jahr 2026?

Noch für 7–9B in Q4 nutzbar. Mistral 7B Q4 (~4,5 GB) mit 28 Tok/s, Phi-4 Mini mit 45+ Tok/s. Für 13B+ mindestens 12 GB anstreben. Siehe guide.

2080 gegen 3060 12 GB?

Ähnliche Bandbreite (448 vs. 360 GB/s). 3060 12 GB = +4 GB VRAM = Modelle mit 13–14 Milliarden Parametern nutzbar. Die 3060 12 GB ist für LLMs die bessere Wahl. Siehe 3060 12GB.

Sollte man 2026 eine gebrauchte 2080 kaufen?

Nur wenn sie weniger als 150 € kostet. Andernfalls sollten Sie die 3060 12 GB (~200 €) bevorzugen, mit der sich 13–14B-Modelle in Q4 nutzen lassen. Siehe RTX 3060 12GB.

Welche Modelle liegen im Sweet Spot für die 2080?

Mistral 7B Q5 (~5,5 GB, 30 Tok/s), Qwen 3 8B Q4 (~5 GB, 27 Tok/s), Llama 3.2 3B Q4 (~2 GB, 60+ Tok/s).

Weiterführende Informationen

Die QuelLLM-Pakete Der maßgebliche Leitfaden für jeden Anwendungsfall

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