La NVIDIA RTX 3080 es una GPU de consumo basada en la arquitectura Ampere y cuenta con 10 GB de memoria con 760 GB/s de ancho de banda de memoria y un TDP de 320 W. Ofrece 29,8 TFLOPS de rendimiento FP32. Disponible actualmente en 2 proveedores desde 0,07 €/GPU/hora, con una mediana de mercado de 0,10 €/GPU/hora en 12 configuraciones.
Especificaciones de hardware
Iguales en todos los proveedores
Precio mediano entre todos los proveedores
2 ofertas de 2 proveedores
Ordenadas por precio ascendente. Compara configuraciones lado a lado.
LLM que caben en la NVIDIA RTX 3080
VRAM estimada para LLM populares de pesos abiertos con precisión de 16 bits (FP16/BF16), 8 bits (FP8/INT8) y 4 bits (INT4/MXFP4), con 10 GB por GPU. Se muestran los 12 modelos más grandes que caben.
| Modelo | Parámetros | 16 bits | 8 bits | 4 bits |
|---|---|---|---|---|
| Laguna-S 2.1 Poolside | 118 mil M 8 mil M activos | — No publicado | 155 GB Demasiado grande | 90 GB Ajustado en 8× · 6 % libre |
| gpt-oss-120b OpenAI | 117 mil M 5,1 mil M activos | — No publicado | — No publicado | 78 GB 8× · 1,7 GB libres |
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35 mil M 3 mil M activos | 86 GB Ajustado en 8× · 11 % libre | 47 GB 8× · 33 GB libres o 4× · 1 % libre | 28 GB 3× · 2,4 GB libres |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8 mil M | 79 GB 8× · 1,4 GB libres | 43 GB 8× · 37 GB libres o 4× · 10 % libre | 25 GB 3× · 4,8 GB libres |
| Gemma 4 31B Google | 31,3 mil M | 75 GB 8× · 4,9 GB libres | 41 GB 8× · 39 GB libres o 4× · 16 % libre | 24 GB 3× · 6 GB libres |
| GLM-4.7 Flash Z.ai | 31,2 mil M | 75 GB 8× · 5,1 GB libres | 41 GB 8× · 39 GB libres o 4× · 16 % libre | 24 GB 3× · 6 GB libres o 2× · 0 % libre |
| Qwen3.6 27B Alibaba | 27,8 mil M | 67 GB 8× · 13 GB libres | 37 GB 4× · 3,3 GB libres | 21 GB 3× · 8,7 GB libres o 2× · 12 % libre |
| Mistral Small 3.2 24B Mistral AI | 24 mil M | 58 GB 8× · 22 GB libres | 32 GB 4× · 8,3 GB libres o 3× · 13 % libre | 18 GB 2× · 1,6 GB libres |
| gpt-oss-20b OpenAI | 21 mil M 3,6 mil M activos | — No publicado | — No publicado | 17 GB 2× · 3,5 GB libres |
| Gemma 3 12B Google | 12,2 mil M | 29 GB Cabe justo en 3× | 16 GB 2× · 3,9 GB libres | 9,4 GB Cabe justo en 1× |
| Granite 4.1 8B IBM | 8,8 mil M | 21 GB 3× · 8,9 GB libres o 2× · 13 % libre | 12 GB 2× · 8,4 GB libres o 1× · 3 % libre | 6,8 GB 1× · 3,2 GB libres |
| Qwen3 8B Alibaba | 8,2 mil M | 20 GB Cabe justo en 2× | 11 GB 2× · 9,2 GB libres o 1× · 10 % libre | 6,3 GB 1× · 3,7 GB libres |
Estimaciones: pesos del modelo más un 20 % para la caché KV y la sobrecarga de ejecución, con contextos cortos. Los contextos largos y los lotes grandes necesitan más. Las filas marcadas como «ajustadas» albergan los pesos, pero no ese margen completo. Una cifra ×N es la VRAM total de N de estas GPU y no afirma nada sobre el rendimiento de la interconexión. Cómo lo estimamos · Empezar por el modelo
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