ランキング更新日：09/10/2026
RTX 3080 10 GB（GDDR6X、760 GB/s）は、2026年でも十分に高性能です。10 GBでは13BモデルをQ4で動かす際に制約があります（モデルが約8 GBを占めるため、コンテキスト用の余裕があまりありません）が、7〜9BのQ5モデルやMistral 7BのFP16モデルは非常に快適に動作します。
RTX 3080 10GB ：ローカルAI向けに購入できる別の選択肢 — RTX 5070 Ti 16 GB :
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Dense 8B、Apache 2.0、FRを含む12言語、131k ctx、GQA 32Q/8KV。MMLU 73.84、HumanEval 85.37。2026年4月29日リリース。
# HuggingFace : ibm-granite/granite-4.1-8b
Granite 4.2 8B (IBM)：Apache 2.0 の Dense モデル、128k コンテキスト、Q4 で VRAM 約 4.6 GB。エンタープライズ向けにチャット、コード、多言語推論に対応。
ollama pull granite4.2
OLMo 3 7BをSFTで「thinking」向けにファインチューニングしたモデル：段階的な推論、16kのコンテキスト、Q4で約4.2 GBのVRAM。100%オープン、Apache 2.0ライセンス。
# HuggingFace : zimplex/olmo3-7b-think-sft-eosfix-16k-3ep-euc
GLM 5.3 (Zhipu)：コードと推論に特化した Dense 7B モデル、128k コンテキスト、Q4 で VRAM 約 4.1 GB。軽量で、6～8 GB の GPU で動作、MIT ライセンス。
ollama pull glm-5.3
次世代の9Bデンスモデル。コンテキストは262k、ハイブリッド思考も改良。
ollama run qwen3.5:9b
Qwen 3 のデンス型8Bビジョンモデル。Qwen第3世代で最も優れた小型VLM。
ollama run qwen3-vl:8b
70Bのコンパクト版。1000以上の言語に対応し、スイスのスーパーコンピューターAlpsで学習。
ollama pull hf.co/swissai/Apertus-8B-GGUF
| 順位 | モデル | Params | VRAM Q4 | コンテキスト | ライセンス | RTX 3080 10GB上で |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Granite 4.1 8B Instruct | 8B | 5 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 35 tok/s · Q8 |
| #2 | Granite 4.2 8B | 8B | 4.6 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 50 tok/s · Q8 |
| #3 | OLMo 3 7B Think (SFT) | 7B | 4.2 GB | 16 000 | Apache 2.0 | 50 tok/s · Q8 |
| #4 | GLM 5.3 7B | 7B | 4.1 GB | 128 000 | MIT | 50 tok/s · Q8 |
| #5 | Qwen 3.5 9B | 9B | 6 GB | 262 000 | Apache 2.0 | 28 tok/s · Q8 |
| #6 | Qwen 3 VL 8B | 8B | 6 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 30 tok/s · Q8 |
| #7 | Apertus 8B | 8B | 6 GB | 65 536 | Apache 2.0 | 30 tok/s · Q8 |
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無料の要点まとめ
メモを受け取る VRAM → 最適なコーディング用モデル → Ollamaコマンド （1画面に収まり、コピー＆ペーストできます）。そして、実際に動く環境を整えるために、ローカルコパイロットキットをご利用ください。
ローカルコパイロットキット — そのまま貼り付けて使える Ollama + Cline + Aider の設定、調整済みの Modelfiles、トラブルシューティング、無期限で利用できるオンラインスペース →スパムは送りません。配信停止は1クリックで可能です。お客様のデータは当サイトで保管し、転売することはありません。
お使いのグラフィックカード → ローカルで動かす最適なコーディングモデルと、その正確な Ollama コマンド：
| あなたの VRAM | 一般的な GPU / Mac | 推奨コーディングモデル | Ollama コマンド |
|---|---|---|---|
| 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) または 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) — コーディングエージェントに特化 | ollama run devstral:24b |
| 24 GB | RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 GB | Qwen 3.8 27B (Q4, 18 GB) — 「コパイロットに近い」 | ollama run qwen3.8:27b |
| 32 GB | RTX 5090 | Qwen 3.6 35B-A3B (Q4, 23 GB) — 高速な 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 |
-base : ollama run qwen2.5-coder:7b-base — この用途では今も定番です。⚠️ Qwen 3.8 ： その推論はデフォルトで非常に高く設定されており、単純なリクエストに対して「考えすぎ」ます — を下げてください low (または初回起動時に無効化) してください。⚠️ ライセンスの罠： Codestral 22B = Mistral Non-Production License → 仕事でのコーディングには使用禁止。Qwen 3.5/3.8、Gemma 4、Devstral は Apache 2.0 ライセンスです。💡 メモリの問題でクラッシュしますか？コンテキスト用に VRAM を約 1.5 GB 空けておくか、量子化レベルを一段階下げてください。🔌 VS Code に接続するには： Cline (マルチファイルエージェント)、 Aider (CLI) または Tabby/Twinny (FIM 自動補完) — すべてローカルで Ollama に接続します。キット ローカルコパイロット — そのまま貼り付けて使える設定 + テスト済みのセットアップ — を利用できます： /copilote-local.
フィルター：Q4_K_M ≤ 9GB。ボーナス7-9B（ピーク10GB）。760GB/s = より安定したパフォーマンス。
考慮した基準：
スコアリングの仕組みはすべて公開しています。 私たちの方法論 でVRAMやtokens/secの計算の詳細をご確認ください。
2026年のRTX 3080 10 GB：今でも有力な選択肢？
はい。Q5/Q8量子化した7〜9Bモデル（Mistral 7B Q8＝約7.5 GB）なら、50トークン/秒以上で動かせます。13〜14BモデルにはQ4が必要で、メモリの余裕はわずかです。参照： guide.
3080 10 GB と 4070 12 GB の比較？
3080＝760 GB/s、4070＝504 GB/s。3080は約50％高速です。ただし、4070には12 GBのVRAMがあり、Qwen 3 14BをQ4で実行できます。速度とVRAMのどちらを優先するかによって選択が変わります。参照先： RTX 4070.
3080 10GB向けにどの量子化レベルが適していますか？
7BにはQ8（品質はほぼFP16相当、約7.5 GB）。8〜9BにはQ5_K_M（約6〜7 GB）。13Bを試したい場合（約8 GBで、余裕はわずか）を除き、Q4は避けてください。
中古の3080 10 GBはいくら？
フランスでは約350〜400€。LLMに関しては、3090（中古、約650€）が予算に合わせて優れています。参照してください。 RTX 3090.