Melhor LLM para AMD 5700X + RTX 3070 Ti?
Resposta rápida
Com uma RTX 3070 Ti (8 GB de VRAM), Llama 3 8B Q4_K_M e Mistral Small Q5_K_M são os melhores LLMs locais. Ambos usam ~6 GB de VRAM e rodam a ~22–25 tok/s. O AMD Ryzen 7 5700X gerencia a tokenização rápida como fallback de CPU.
- ▸Llama 3 8B Q4_K_M: ~6 GB de VRAM, ~25 tok/s na RTX 3070 Ti
- ▸Mistral Small Q5_K_M: ~6 GB de VRAM, raciocínio sólido por GB de VRAM usado
- ▸RTX 3070 Ti tem 8 GB de VRAM — modelos 13B em Q4 podem não caber
Atualizado: 2 de junho de 2026
Pontos principais
- ✓RTX 3070 Ti tem 8 GB GDDR6X de VRAM — Llama 3 8B Q4_K_M e Mistral Small Q5_K_M rodam completamente na VRAM a ~22–25 tok/s
- ✓Modelos 14B em Q4_K_M precisam de ~10 GB e não cabem; Q3_K_M (~7 GB) cabe mas a qualidade cai notavelmente
- ✓O design de 8 núcleos Zen 3 do 5700X torna o offload parcial para CPU viável para uso ocasional de modelos 14B a ~8 tok/s
- ✓Esse equipamento lida com a maioria das tarefas de chat, Python e TypeScript — a GPU é o gargalo, não a CPU
O que funciona bem nesse equipamento
Em maio de 2026, a RTX 3070 Ti (8 GB GDDR6X, 608 GB/s de largura de banda) executa Llama 3 8B Q4_K_M e Mistral Small Q5_K_M completamente na VRAM — aproximadamente 6 GB cada — a ~22–25 tok/s. A classe de modelos 14B é o limite rígido: precisa de ~10 GB em Q4, o que excede o limite de 8 GB.
Se um modelo 14B for necessário, existem três caminhos: Q3_K_M reduz o uso para ~7 GB e cabe completamente na VRAM, mas degrada a qualidade de saída em tarefas de raciocínio e código. O offload parcial para CPU via llama.cpp (dividir camadas entre VRAM e RAM) é viável a ~8 tok/s — os 8 núcleos Zen 3 do 5700X lidam melhor com isso do que uma CPU de 4 núcleos. Executar um modelo 70B em Q2_K é tecnicamente possível a ~1 tok/s, mas não é prático para uso interativo.
Se modelos de programação 14B com qualidade total forem o objetivo, consulte o guia dos melhores LLMs de programação para 12 GB de VRAM para o caminho de atualização de hardware.
| Modelo | Configuração | Velocidade |
|---|---|---|
| Llama 3 8B Q4_K_M | VRAM completa | ~25 tok/s |
| Mistral Small Q5_K_M | VRAM completa | ~22 tok/s |
| Qwen 14B Q3_K_M | VRAM completa (apertado) | ~14 tok/s (queda de qualidade) |
| Qwen 14B Q4_K_M | Offload parcial para CPU | ~8 tok/s |
| Llama 3 70B Q2_K | Intensivo em CPU | ~1 tok/s (lento) |
Quando atualizar ou ficar
Esse equipamento executa modelos 7B–8B a 20+ tok/s — suficiente para chat geral, scripts Python, ferramentas TypeScript e revisão de código de arquivo único. Se isso descreve sua carga de trabalho, não há razão urgente para atualizar.
Se você precisar de modelos de programação 14B sem penalidade de qualidade ou velocidade, a GPU é o alvo de atualização — não a CPU. Uma RTX 3060 12 GB usada (tipicamente $200–$300) ou RTX 4070 base (12 GB) desbloqueia o Qwen 3 Coder 14B em Q4 com throughput total. A 5800X3D é a melhor atualização de CPU AM4, mas sua vantagem de 3D V-Cache é específica para jogos e cargas de trabalho científicas vinculadas à CPU — a inferência de LLM é limitada pela largura de banda de memória da GPU e o 5700X não é o gargalo aqui.
Para o guia completo de seleção de GPU e como a largura de banda de memória se traduz em velocidade de inferência de LLM, consulte o guia das melhores GPUs para LLMs locais.