📄 中文摘要
在16GB VRAM GPU上运行大型语言模型可以提供隐私保护、离线能力以及零API成本。通过对9种流行的LLM在RTX 4080上的性能进行基准测试，揭示了使用Ollama时的实际表现。面对更大模型可能带来的更好质量与较小模型更快推理之间的权衡，用户需要根据自身需求做出选择。该基准测试提供了Ollama 0.15.2版本在RTX 4080 16GB上的LLM性能比较表，帮助用户了解不同模型的优缺点。
适用于16GB VRAM GPU的Ollama最佳大型语言模型
出处: Best LLMs for Ollama on 16GB VRAM GPU
发布: 2026年2月21日
📄 English Summary
Best LLMs for Ollama on 16GB VRAM GPU
Running large language models on a 16GB VRAM GPU offers privacy, offline capabilities, and zero API costs. A benchmark of nine popular LLMs reveals their performance when using Ollama on an RTX 4080. Users face a constant trade-off between larger models that may provide better quality and smaller models that allow for faster inference. This benchmark presents a comparison table of LLM performance on RTX 4080 16GB with Ollama version 0.15.2, assisting users in understanding the strengths and weaknesses of different models.