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Win11 + RTX 5080 本地 Coding 模型测试笔记

测试环境：Windows 11 + NVIDIA GeForce RTX 5080 16GB + AMD Ryzen 7 9800X3D + llama.cpp
主要目标：寻找适合OpenCode 本地编程的模型及最佳量化/Context 配置。

先看结果 （还是留着买5080的钱去订阅吧）

不同测试的 prompt、Context 和运行状态并不完全一致，因此表格主要用于实际体验和硬件适配参考，不能视为严格的模型 benchmark。

1. 测试环境

硬件

llama.cpp 目录

D:\AI\llama-cuda

模型目录

D:\AI\models

2. 测试参数说明

本次主要使用：

-ngl 999

含义：

尽可能将模型层全部卸载到 GPU。

-c 8192

Context Window：

8192 tokens = 8K

测试过程中还使用：

16384 = 16K 32768 = 32K

-fa on

开启 Flash Attention。

当前 llama.cpp 版本要求明确指定：

-fa on

不能写成单独的：

-fa

否则会被解析成：

--flash-attn '-p'

导致：

unknown value for --flash-attn: '-p'

3. Qwen3-Coder-30B-A3B-Q4_K_M

模型：

qwen3-coder-30b-a3b-instruct-q4_k_m.gguf

文件大小：

18,556,688,704 bytes ≈ 17.27 GiB

模型：

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct Q4_K_M

测试参数

.\llama-cli.exe `-m"D:\AI\models\qwen3-coder-30b-a3b-instruct-q4_k_m.gguf"`-ngl 999 `-c 8192 `-fa on `-p"用 TypeScript 实现一个 LRU Cache，要求支持泛型、最大容量和 TTL。"

测试结果：

Prompt: 120.5 tok/s Generation: 16.3 tok/s VRAM: ≈ 15.7GB

评价

优点：

• Coding 能力较强
• 30B 级别模型
• 复杂代码理解能力较好

缺点：

• RTX 5080 16GB 显存压力非常大
• Generation 只有约16 tok/s
• OpenCode Agent 多轮工作时等待时间明显

结论

复杂架构 / 深度代码分析：★★★★☆ 日常 Coding：★★☆☆☆ 速度：★★☆☆☆ 显存效率：★★☆☆☆

4. GLM-4.7-Flash-Q4_K

测试模型：

GLM-4.7-Flash-Q4_K.gguf

注意：

本次使用的是Q4_K，不是Q4_K_M。

测试结果：

Prompt: 82.2 tok/s Generation: 12.4 tok/s

评价

Generation：

12.4 tok/s

明显低于 Qwen3-14B-Q4_K_M：

84.5 tok/s

因此在当前硬件上的实际 Coding 体验并不理想。

结论

Coding：★★★☆☆ 速度：★☆☆☆☆ OpenCode：★★☆☆☆

5. Qwen3-14B-Q4_K_M

模型：

Qwen3-14B-Q4_K_M.gguf

这是目前测试中表现最好的模型。

5.1 4K Context

测试结果：

Prompt: 715.1 tok/s Generation: 83.5 tok/s VRAM: 10745 MiB

约：

10.75GB

结果

Generation = 83.5 tok/s

已经非常快。

6. Qwen3-14B-Q4_K_M / 16K

测试结果：

Prompt: 1247.1 tok/s Generation: 84.5 tok/s VRAM: 12679 MiB

显存：

12.68GB

剩余：

16303 - 12679 = 3624 MiB

约：

3.5GB

评价

这是目前最推荐的配置。

Qwen3-14B-Q4_K_M + 16K Context + Full GPU Offload + Flash Attention

速度：

≈84.5 tok/s

显存：

≈12.7GB

具有比较充足的显存余量。

7. Qwen3-14B-Q4_K_M / 32K

测试结果：

Prompt: 1170.8 tok/s Generation: 85.8 tok/s VRAM: 15115 MiB

显存：

15.12GB

剩余：

16303 - 15115 = 1188 MiB

约：

1.16GB

评价

非常值得注意：

16K: 84.5 tok/s 32K: 85.8 tok/s

Generation 基本没有下降。

但：

16K: 12.68GB 32K: 15.12GB

显存已经达到：

92.7%

因此：

日常 OpenCode

推荐：

16K

大型项目临时分析

可以：

32K

但不建议长期作为默认配置。

8. Qwen3-14B-Q8_0

模型：

Qwen3-14B-Q8_0.gguf

测试参数：

.\llama-cli.exe `-m"D:\AI\models\Qwen3-14B-Q8_0.gguf"`-ngl 999 `-c 8192 `-fa on `-p"用 TypeScript 实现一个高性能 LRU Cache，要求支持泛型、最大容量、TTL，并解释设计思路和时间复杂度。"

测试结果：

Prompt: 363.8 tok/s Generation: 27.8 tok/s VRAM: 15950 MiB

显存：

15.95GB

剩余：

16303 - 15950 = 353 MiB

仅约：

0.35GB

9. Q4_K_M vs Q8_0

这是本次最有价值的对比之一。

Q8 的问题非常明显：

84.5 tok/s ↓ 27.8 tok/s

速度下降约：

67%

同时显存几乎完全占满。

10. 当前所有模型测试汇总

不同测试的 prompt、Context 和运行状态并不完全一致，因此表格主要用于实际体验和硬件适配参考，不能视为严格的模型 benchmark。

11. 当前最佳配置

🥇 日常 OpenCode

模型： Qwen3-14B-Q4_K_M.gguf 参数： -ngl 999 -c 16384 -fa on

实际测试：

Generation: 84.5 tok/s VRAM: 12679 MiB / 16303 MiB

这是目前最推荐的配置。

🥈 大型项目

Qwen3-14B-Q4_K_M -ngl 999 -c 32768 -fa on

实测：

85.8 tok/s 15115 / 16303 MiB

适合临时进行：

• 大型代码库分析
• 多文件重构
• 架构分析
• 大量代码上下文

但是不建议长期默认使用。

🥉 高质量代码分析

Qwen3-Coder-30B-A3B-Q4_K_M

虽然：

≈16.3 tok/s

但模型规模更大，可以作为：

复杂架构 复杂重构 代码 Review 困难问题

的备用模型。

12. 最终推荐

针对：

RTX 5080 16GB Ryzen 7 9800X3D Windows 11 llama.cpp OpenCode

目前推荐：

┌─────────────────────┐ │ OpenCode │ └──────────┬──────────┘ │ ┌──────────▼──────────┐ │ Qwen3-14B-Q4_K_M │ └──────────┬──────────┘ │ ┌──────────▼──────────┐ │ 16K Context │ │ -ngl 999 │ │ -fa on │ └──────────┬──────────┘ │ ┌──────────▼──────────┐ │ ~84.5 tok/s │ │ ~12.7GB VRAM │ └─────────────────────┘

推荐等级

Qwen3-14B-Q4_K_M：★★★★★

目前它是你这张RTX 5080 16GB上测试出来的最佳速度 / 显存 / Coding / Context综合平衡点。