Modelos de Placa de Vídeo global
Palit
Palit GeForce RTX 5080 GameRock OC
NVIDIA GeForce RTX 5080 • 2730 MHz • 331.9 mm • 850 W
NVIDIA GeForce RTX 5080Chip
2730 MHzBoost
331.9 mmComprimento
850 WPotência recomendada
NVIDIA GeForce RTX 5080 • 2730 MHz • 331.9 mm • 850 W
Frequência de boost de fábrica, diferença adicionada sobre o chip de referência.
NVIDIA GeForce RTX 5080 — Chip usado
Um guia de uso feito a partir das especificações e das etiquetas dos editores; não é resultado de teste.
Para jogos; etiquetado a partir da taxa de atualização da tela e da categoria do chip. Não medimos nós mesmos a taxa de quadros nem o aquecimento.
IndicadoPara criadores que precisam de formatos de vídeo profissionais e transferência rápida.
IndicadoA avaliação dos editores da Kacbu a partir das especificações que o fabricante publica. Não testamos os aparelhos nós mesmos, então nada aqui é resultado de medição. O que vem de uma análise independente aparece com o nome da publicação e a data na seção Imprensa.
Em vez de acompanhar o preço de venda atual, a Kacbu guarda as informações oficiais de lançamento do produto como referência.
O início do primeiro período de vendas.
A Palit projeta esta placa em Taiwan; a GPU GB203 nela é fabricada pela TSMC em Taiwan. O local de montagem da placa não é divulgado e varia conforme o lote.
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Se um modelo roda no seu computador é decidido primeiro pela memória da placa de vídeo: o arquivo do modelo precisa caber na VRAM com folga para a janela de contexto e o runtime. Os estados abaixo são calculados só pela memória; o suporte de software (CUDA, ROCm, Vulkan) é outro assunto.
Maior modelo que roda confortável: Qwen3.5 9B
Regra: 1.5 vezes a necessidade em memória é Confortável, 1.15 vezes Roda, 0.6 vezes Limitado; a necessidade é o tamanho do pacote padrão ou o mínimo indicado pelo fabricante quando existe (um mínimo indicado conta como cabendo exatamente nesse valor). Tamanhos de pacote da biblioteca Ollama, mínimos da declaração do próprio fabricante; lido em 2026-09-11. Fontes: ollama.com/library/qwen3.5, ollama.com/library/gpt-oss, openai.com/index/introducing-gpt-oss