GeForce RTX 2080 Ti에서 돌아가는 로컬 LLM

시스템 RAM 32GB(DDR5-5600), Windows, 이 GPU로 화면 출력, 8k 컨텍스트, f16 KV 캐시를 기준으로 계산했습니다.

사양

VRAM: 11GB
메모리 대역폭: 616.0 GB/s
FP16 연산: 26.9 TFLOPS
출시 연도: 2018
가격: 출시가 US$999

판정 요약

Q4_K_M(없으면 가장 가까운 양자화), 8k 컨텍스트 기준입니다.

쾌적9개원활4개겨우 가능11개불가5개양자화를 더 낮추면 1개가 더 돌아갑니다.

판정 읽는 법

쾌적: GPU에 전부 올라가고 20 tok/s 이상
원활: GPU에 전부 올라가고 8~20 tok/s, MoE 전문가를 시스템 RAM에 두고 20 tok/s 이상, 또는 GPU에 90% 이상 올라가고 8 tok/s 이상
겨우 가능: 2~8 tok/s, CPU 전용, GPU에 90% 미만, 또는 MoE 전문가를 RAM에 두고 20 tok/s 미만
불가: 메모리에 안 들어가거나 2 tok/s 미만

한국 모델

EXAONE, HyperCLOVA X SEED, Kanana, Solar가 이 기기에서 어떻게 돌아가는지 보여 줍니다.

GeForce RTX 2080 Ti 전체 모델 판정

dense 모델을 GPU와 CPU에 나눠 올리면 속도가 크게 떨어집니다. 전체 속도가 느린 CPU 쪽에 맞춰지기 때문입니다. 전문가만 시스템 RAM에 두는 MoE 모델은 훨씬 덜 느려집니다.

옆으로 밀면 모든 열을 볼 수 있습니다.

모델 29개(판정·속도 순)
모델	판정	속도	양자화	메모리	실행 방식	컨텍스트	참고
EXAONE 4.0 1.2B	쾌적	추정 328.3 tok/s288.9–367.7보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	2.5 / 11.0GB	풀 GPU	최대 64k	—
HyperCLOVA X SEED 1.5B	쾌적	추정 237.5 tok/s209.0–266.0보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	3.0 / 11.0GB	풀 GPU	최대 16k	—
DeepSeek R1 Distill Llama 8B	쾌적	추정 71.9 tok/s63.3–80.6보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	7.2 / 11.0GB	풀 GPU	최대 32k	리즈닝 모델
Kanana 1.5 8B	쾌적	추정 71.9 tok/s63.3–80.6보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	7.2 / 11.0GB	풀 GPU	최대 32k	—
Llama 3.1 8B	쾌적	추정 71.9 tok/s63.3–80.6보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	7.2 / 11.0GB	풀 GPU	최대 32k	—
Qwen3.5 9B	쾌적	추정 70.2 tok/s61.8–78.7보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	7.3 / 11.0GB	풀 GPU	최대 64k	—
Qwen3 8B	쾌적	추정 69.1 tok/s60.8–77.4보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	7.4 / 11.0GB	풀 GPU	최대 16k	—
Gemma 4 12B	쾌적	추정 56.3 tok/s49.6–63.1보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	8.8 / 11.0GB	풀 GPU	최대 32k	—
Gemma 3 12B	쾌적	추정 55.0 tok/s48.4–61.6보정된 추정 ±12%	Q4_K_M	9.0 / 11.0GB	풀 GPU	최대 32k	—
HyperCLOVA X SEED Think 14B	원활	추정 31.1 tok/s21.8–40.5이론 추정 ±30%	Q4_K_M	11.0 / 11.0GB + RAM 0.4GB	부분 오프로드	최대 8k	모델이 GPU에 다 올라가지 않습니다. 쾌적하게 돌리려면 모델 전체가 GPU 메모리에 있어야 합니다. 리즈닝 모델
Qwen3 14B	원활	추정 27.9 tok/s22.3–33.5보정된 추정 ±20%	Q4_K_M	11.0 / 11.0GB + RAM 0.5GB	부분 오프로드	최대 8k	모델이 GPU에 다 올라가지 않습니다. 쾌적하게 돌리려면 모델 전체가 GPU 메모리에 있어야 합니다. IQ4_XS: 쾌적
Phi-4	원활	추정 21.6 tok/s17.3–25.9보정된 추정 ±20%	Q4_K_M	11.0 / 11.0GB + RAM 0.9GB	부분 오프로드	최대 8k	리즈닝 모델
Qwen3.5 35B-A3B	원활	추정 20.4 tok/s14.3–26.5이론 추정 ±30%	Q4_K_M	2.6 / 11.0GB + RAM 21.4GB	MoE 전문가 RAM 배치	최대 256k	모델이 GPU에 다 올라가지 않습니다. 쾌적하게 돌리려면 모델 전체가 GPU 메모리에 있어야 합니다.
Gemma 4 26B-A4B	겨우 가능	추정 25.7 tok/s18.0–33.5이론 추정 ±30%	Q4_K_M	11.0 / 11.0GB + RAM 7.5GB	부분 오프로드	최대 128k	GPU에 90%도 올라가지 않습니다. 이렇게 GPU와 CPU에 나눠 돌리면 겨우 돌아가는 수준에 그칩니다.
Kanana 1.5 15.7B-A3B	겨우 가능	추정 19.3 tok/s13.5–25.1이론 추정 ±30%	Q4_K_M	3.0 / 11.0GB + RAM 9.6GB	MoE 전문가 RAM 배치	최대 32k	전문가를 시스템 RAM에서 돌립니다. 이 방식에서 원활하게 돌아가려면 20 tok/s 이상 나와야 합니다. IQ4_XS: 쾌적
Qwen3 30B-A3B (2507)	겨우 가능	추정 19.2 tok/s13.4–24.9이론 추정 ±30%	Q4_K_M	2.9 / 11.0GB + RAM 17.7GB	MoE 전문가 RAM 배치	최대 64k	전문가를 시스템 RAM에서 돌립니다. 이 방식에서 원활하게 돌아가려면 20 tok/s 이상 나와야 합니다. IQ4_XS: 원활
gpt-oss-20b	겨우 가능	추정 18.5 tok/s12.9–24.0이론 추정 ±30%	MXFP4	2.0 / 11.0GB + RAM 11.5GB	MoE 전문가 RAM 배치	최대 128k	전문가를 시스템 RAM에서 돌립니다. 이 방식에서 원활하게 돌아가려면 30 tok/s 이상 나와야 합니다. 리즈닝 모델
Mistral Small 3.2 24B	겨우 가능	추정 6.1 tok/s4.9–7.3보정된 추정 ±20%	Q4_K_M	11.0 / 11.0GB + RAM 5.8GB	부분 오프로드	최대 32k	Q2_K (품질 손실 큼): 원활
Gemma 3 27B	겨우 가능	추정 5.2 tok/s4.1–6.2보정된 추정 ±20%	Q4_K_M	11.0 / 11.0GB + RAM 7.4GB	부분 오프로드	최대 64k	—
Qwen3.5 27B	겨우 가능	추정 4.9 tok/s4.0–5.9보정된 추정 ±20%	Q4_K_M	11.0 / 11.0GB + RAM 7.8GB	부분 오프로드	최대 64k	—
EXAONE 4.0 32B	겨우 가능	추정 4.0 tok/s3.2–4.7보정된 추정 ±20%	Q4_K_M	11.0 / 11.0GB + RAM 10.1GB	부분 오프로드	최대 32k	리즈닝 모델
EXAONE 4.5 33B	겨우 가능	추정 3.7 tok/s3.0–4.5보정된 추정 ±20%	Q4_K_M	11.0 / 11.0GB + RAM 10.8GB	부분 오프로드	최대 32k	리즈닝 모델
Qwen3 32B	겨우 가능	추정 3.1 tok/s2.5–3.8보정된 추정 ±20%	Q4_K_M	11.0 / 11.0GB + RAM 12.1GB	부분 오프로드	최대 16k	—
DeepSeek R1 Distill Qwen 32B	겨우 가능	추정 3.1 tok/s2.5–3.7보정된 추정 ±20%	Q4_K_M	11.0 / 11.0GB + RAM 12.2GB	부분 오프로드	최대 8k	리즈닝 모델
Llama 3.3 70B	불가Q2_K (품질 손실 큼): 겨우 가능	추정 2.0 tok/s1.6–2.4보정된 추정 ±20%	Q2_K	11.0 / 11.0GB + RAM 19.2GB	부분 오프로드	최대 8k	—
gpt-oss-120b	불가	—	MXFP4	64.3GB 필요	—	—	약 64.3GB가 필요한데, 쓸 수 있는 VRAM은 10.4GB, 여유 RAM은 28.0GB입니다. RAM 96GB라면: 겨우 가능 리즈닝 모델
Qwen3.5 122B-A10B	불가	—	Q4_K_M	79.0GB 필요	—	—	약 79.0GB가 필요한데, 쓸 수 있는 VRAM은 10.4GB, 여유 RAM은 28.0GB입니다. RAM 96GB라면: 겨우 가능
Solar Open 100B	불가	—	Q4_K_M	64.4GB 필요	—	—	약 64.4GB가 필요한데, 쓸 수 있는 VRAM은 10.4GB, 여유 RAM은 28.0GB입니다. RAM 64GB라면: 겨우 가능
Solar Open 2 250B	불가	—	IQ4_XS	137.2GB 필요	—	—	약 137.2GB가 필요한데, 쓸 수 있는 VRAM은 10.4GB, 여유 RAM은 28.0GB입니다.

리즈닝 모델은 생각하는 데 토큰을 더 쓰기 때문에 속도 기준을 1.5배 엄격하게 잡습니다(30 / 12 / 3 tok/s).

GeForce RTX 2080 Ti 벤치마크 결과

이 기기로 잰 공개 벤치마크 결과는 아직 없습니다.

자주 묻는 질문

GeForce RTX 2080 Ti에 통째로 올라가는 가장 큰 모델은 무엇인가요?

Kanana 1.5 15.7B-A3B IQ4_XS(8.71GB 파일)입니다. 8k 컨텍스트에서 11GB에 전부 올라가고, 속도는 추정 101.2 tok/s (81.0–121.5, 보정된 추정 ±20%)입니다.

GeForce RTX 2080 Ti에서 원활하게 돌아가는 로컬 LLM은 몇 개인가요?

Q4_K_M·8k 컨텍스트 기준으로 등록된 모델 29개를 보면 쾌적 9개, 원활 4개, 겨우 가능 11개, 불가 5개입니다.

GeForce RTX 2080 Ti에서 Llama 3.3 70B 같은 70B 모델을 돌릴 수 있나요?

Q2_K (품질 손실 큼), 부분 오프로드 기준 판정: 겨우 가능, 속도: 추정 2.0 tok/s (1.6–2.4, 보정된 추정 ±20%).

속도는 메모리 대역폭으로 계산한 추정치를 공개 벤치마크로 보정한 값입니다. 모든 수치에는 오차 범위와 신뢰 라벨을 함께 표시합니다. 실제 속도는 드라이버, 백엔드, 컨텍스트 길이, 발열에 따라 달라집니다.