{"id":659,"date":"2026-05-20T20:10:14","date_gmt":"2026-05-20T20:10:14","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/rtx-5080-vs-rtx-4080-super-for-ai\/"},"modified":"2026-08-01T06:47:53","modified_gmt":"2026-08-01T06:47:53","slug":"rtx-5080-vs-rtx-4080-super-for-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-5080-vs-rtx-4080-super-for-ai\/","title":{"rendered":"RTX 5080 vs RTX 4080 Super per l'IA nel 2026: salto generazionale o semplice aggiornamento laterale?"},"content":{"rendered":"<p>Il <strong>RTX 5080<\/strong> e il <strong>RTX 4080 Super<\/strong> occupano esattamente lo stesso segmento nella lineup NVIDIA \u2014 la scheda da 999 USD per appassionati, posizionata subito sotto il modello top di gamma. Entrambe dispongono di <strong>16 GB di VRAM<\/strong>. La domanda fondamentale per chi acquista una GPU per l'IA \u00e8 quindi semplice: Blackwell offre vantaggi sufficienti a giustificare la scelta della 5080, oppure la 4080 Super rimane comunque l'opzione pi\u00f9 intelligente?<\/p>\n<p>La risposta breve: <strong>la 5080 \u00e8 la scheda migliore, ma il vantaggio in termini di prestazioni \u00e8 minore di quanto suggerisca la differenza numerica tra le generazioni.<\/strong><\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Punti chiave<\/h3>\n<ul>\n<li>Entrambe le schede dispongono di <strong>16 GB di VRAM<\/strong> \u2014 identico tetto per le dimensioni dei modelli.<\/li>\n<li>La RTX 5080 <strong>memoria GDDR7<\/strong> offre ~960 GB\/s contro i ~736 GB\/s della RTX 4080 Super \u2014 un vero balzo di larghezza di banda del ~30%.<\/li>\n<li>Ci si aspetta <strong>inferenza LLM ~15\u201320% pi\u00f9 veloce<\/strong> sulla 5080, determinato soprattutto dalla larghezza di banda.<\/li>\n<li>Blackwell introduce nativamente il formato <strong>FP4<\/strong> supporto \u2014 utile per i prossimi modelli quantizzati, irrilevante oggi.<\/li>\n<li>Se possiedi gi\u00e0 una 4080 Super, non effettuare l'upgrade. Se stai acquistando una GPU ex novo, la 5080 \u00e8 la scelta migliore per un utilizzo a lungo termine.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a74651a6df28\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Attiva\/Disattiva<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 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distingue: la larghezza di banda<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-5080-vs-rtx-4080-super-for-ai\/#FP4_a_feature_for_tomorrow\" >FP4: una funzionalit\u00e0 per il futuro<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-5080-vs-rtx-4080-super-for-ai\/#Power_and_efficiency\" >Alimentazione ed efficienza<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-5080-vs-rtx-4080-super-for-ai\/#The_16_GB_warning\" >L\u2019avvertenza sui 16 GB<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-5080-vs-rtx-4080-super-for-ai\/#The_price_reality_what_you_actually_pay_and_which_to_buy\" >La realt\u00e0 dei prezzi: quanto paghi effettivamente e quale scegliere<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-5080-vs-rtx-4080-super-for-ai\/#FAQ\" >Domande frequenti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-5080-vs-rtx-4080-super-for-ai\/#Verdict\" >Verdetto<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-5080-vs-rtx-4080-super-for-ai\/#Related_articles\" >Articoli correlati<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"At_a_glance\"><\/span>A colpo d'occhio<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Specifiche<\/th>\n<th>RTX 5080<\/th>\n<th>RTX 4080 Super<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Architettura<\/td>\n<td>Blackwell GB203<\/td>\n<td>Ada Lovelace AD103<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Core CUDA<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">10,752<\/td>\n<td>10,240<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>VRAM<\/td>\n<td>16 GB GDDR7<\/td>\n<td>16 GB GDDR6X<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Larghezza di banda della memoria<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">~960 GB\/s<\/td>\n<td>~736 GB\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Tensor FP16 (denso)<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">~450 TFLOPS<\/td>\n<td>~390 TFLOPS<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Precisione ridotta<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">FP8 + FP4<\/td>\n<td>FP8<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>TDP<\/td>\n<td>360 W<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">320 W<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Prezzo<\/td>\n<td>$999<\/td>\n<td>$999<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"16_GB_the_shared_ceiling\"><\/span>16 GB: il tetto condiviso<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Nessuna delle due schede \u00e8 in grado di gestire modelli di grandi dimensioni. <strong>16 GB di VRAM<\/strong> gestisce agevolmente:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Llama 3 8B<\/strong> a 8 bit, oppure <strong>Classe 13B<\/strong> modelli a 4 bit<\/li>\n<li><strong>Stable Diffusion XL<\/strong> e <strong>Flux.1<\/strong> generazione di immagini<\/li>\n<li><strong>Affinamento LoRA<\/strong> di modelli da 7B a 8B<\/li>\n<\/ul>\n<p>Nessuna delle due schede riesce a caricare un modello da 70 miliardi di parametri interamente nella VRAM. Se questo \u00e8 il tuo obiettivo, hai bisogno di una scheda da 24 GB o 32 GB e dovresti smettere di leggere qui. Per tutti gli altri \u2014 la grande maggioranza degli utenti di intelligenza artificiale locale \u2014 i 16 GB rappresentano il compromesso pratico ideale, e entrambe le schede lo garantiscono.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Where_Blackwell_pulls_ahead_bandwidth\"><\/span>Dove Blackwell si distingue: la larghezza di banda<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il numero di core CUDA \u00e8 quasi identico (10.752 contro 10.240), quindi la potenza shader grezza \u00e8 simile. Il vero salto generazionale riguarda <strong>larghezza di banda della memoria<\/strong>. La generazione di token LLM \u00e8 limitata dalla memoria: la GPU trascorre la maggior parte del tempo a leggere i pesi, non a calcolare; pertanto il vantaggio della RTX 5080 derivante dalla memoria GDDR7 si traduce direttamente in:<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Carico di lavoro<\/th>\n<th>RTX 5080<\/th>\n<th>RTX 4080 Super<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Llama 3 8B Q4_K_M<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">~125 tok\/s<\/td>\n<td>~108 tok\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Llama 3 classe 13B Q4<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">~78 tok\/s<\/td>\n<td>~66 tok\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>SDXL 1024\u00d71024 (30 passaggi)<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">~14 it\/s<\/td>\n<td>~13 it\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Flux.1 dev (1024 px)<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">~3,1 s\/immagine<\/td>\n<td>~3,5 s\/immagine<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Nota la suddivisione: <strong>Inferenza su LLM<\/strong> registra i guadagni pi\u00f9 significativi (~15\u201320%) perch\u00e9 \u00e8 limitato dalla larghezza di banda, mentre <strong>Stable Diffusion<\/strong> \u2014 che \u00e8 limitata dalle prestazioni di calcolo \u2014 mostra solo un piccolo vantaggio, dato che il numero di core \u00e8 quasi identico.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FP4_a_feature_for_tomorrow\"><\/span>FP4: una funzionalit\u00e0 per il futuro<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Blackwell introduce operazioni tensoriali native <strong>FP4<\/strong> (virgola mobile a 4 bit). In teoria, questo raddoppia il throughput a bassa precisione rispetto all\u2019FP8. Nella pratica, al 2026, quasi nessuno stack di inferenza mainstream include kernel FP4 produttivi per carichi di lavoro consumer. Si tratta di un vantaggio reale, ma di tipo <strong>orientato al futuro<\/strong> uno \u2014 avr\u00e0 maggiore rilevanza nel 2027 rispetto a oggi.<\/p>\n<p>Se conservi le GPU per quattro o cinque anni, il supporto FP4 \u00e8 un motivo concreto per preferire la RTX 5080. Se invece effettui l\u2019aggiornamento ogni ciclo, tale caratteristica \u00e8 pressoch\u00e9 irrilevante.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Power_and_efficiency\"><\/span>Alimentazione ed efficienza<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La RTX 5080 assorbe <strong>360 W<\/strong> rispetto ai <strong>320 W<\/strong>della RTX 4080 Super. Blackwell \u00e8 pi\u00f9 efficiente per operazione, ma la RTX 5080 impiega tale margine per raggiungere clock pi\u00f9 elevati, pertanto il consumo assoluto aumenta. Entrambe funzionano bene con un alimentatore da 850 W. Nessuna delle due rappresenta un problema termico in un case ben ventilato.<\/p>\n<div class=\"convly-procons\">\n<div class=\"pros\">\n<h4>Scegli la RTX 5080 se<\/h4>\n<ul>\n<li>Desideri acquistare una GPU nuova e preferisci una soluzione con maggiore longevit\u00e0<\/li>\n<li>Il tuo carico di lavoro principale \u00e8 l\u2019inferenza di LLM (limitata dalla larghezza di banda)<\/li>\n<li>Vuoi essere pronto per modelli quantizzati futuri che richiedono FP4<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"cons\">\n<h4>Scegli la RTX 4080 Super se<\/h4>\n<ul>\n<li>La trovi scontata sotto i 850 USD mentre il magazzino viene liquidato<\/li>\n<li>Il tuo focus \u00e8 su Stable Diffusion, dove il divario \u00e8 minimo<\/li>\n<li>Ne possiedi gi\u00e0 una \u2014 non c\u2019\u00e8 alcun motivo per effettuare un aggiornamento<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_16_GB_warning\"><\/span>L\u2019avvertenza sui 16 GB<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Qualunque sia la tua scelta, comprendi bene il limite cui stai rinunciando. <strong>I 16 GB sono sempre pi\u00f9 stretti<\/strong> per i carichi di lavoro AI del 2026. Modelli di immagini pi\u00f9 grandi, finestre di contesto pi\u00f9 ampie per gli LLM e il fine-tuning spingono tutti verso questo tetto. Se il tuo budget lo consente, una RTX 4090 da 24 GB o una RTX 5090 da 32 GB offrono un margine di capacit\u00e0 che supera di gran lunga la differenza di prestazioni tra queste due schede da 16 GB.<\/p>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_price_reality_what_you_actually_pay_and_which_to_buy\"><\/span>La realt\u00e0 dei prezzi: quanto paghi effettivamente e quale scegliere<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>I fogli tecnici contano davvero solo dopo aver considerato il prezzo, ed \u00e8 qui che le due schede si differenziano in modo netto. Non competono pi\u00f9 sullo stesso scaffale: la RTX 5080 \u00e8 il prodotto attuale, mentre la RTX 4080 Super \u00e8 stata interrotta e ora \u00e8 presente quasi esclusivamente sul mercato dell\u2019usato. Ci\u00f2 trasforma la domanda da \u00abquale delle due \u00e8 pi\u00f9 veloce?\u00bb a \u00abquale ha senso al prezzo che riesci effettivamente a trovare?\u00bb<\/p>\n<p>La RTX 5080 ha un prezzo consigliato al pubblico (MSRP) di 999 dollari, ma la disponibilit\u00e0 dei chip Blackwell \u00e8 rimasta limitata poich\u00e9 NVIDIA ha prioritizzato la produzione di silicio per l\u2019intelligenza artificiale aziendale; di conseguenza, i prezzi effettivi di vendita sono rimasti ben al di sopra del prezzo di listino per gran parte del 2026 \u2014 spesso nella fascia compresa tra <strong>1.150 e 1.250 dollari<\/strong> La RTX 4080 Super, al contrario, si \u00e8 stabilizzata su un prezzo medio dell\u2019usato compreso tra <strong>850 e 900 dollari<\/strong>, mentre le unit\u00e0 nuove ma fuori produzione vengono vendute a prezzi gonfiati, spesso privi di logica, dai rivenditori speculativi. Nella pratica, quindi, ti trovi a confrontare una scheda nuova da circa 1.200 dollari con una usata da circa 870 dollari.<\/p>\n<p>Ecco il modo onesto per decidere:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Acquista la RTX 5080<\/strong> se desideri una garanzia, il percorso software pi\u00f9 recente (i core Tensor di quinta generazione e il supporto FP4 rappresentano un investimento orientato al futuro) e il reale incremento della larghezza di banda della memoria di circa il 30%, utile per migliorare il throughput nell\u2019inferenza. \u00c8 la scelta giusta per un nuovo sistema in cui acquisteresti comunque una GPU nuova.<\/li>\n<li><strong>Acquista una RTX 4080 Super usata<\/strong> se il rapporto prestazioni\/prezzo per l\u2019IA \u00e8 la tua priorit\u00e0. Rinunci alla larghezza di banda e al supporto FP4, ma mantieni il medesimo limite di 16 GB \u2014 che \u00e8 in realt\u00e0 il fattore determinante per le dimensioni massime dei modelli caricabili \u2014 e risparmi circa 300 dollari. Per l\u2019esecuzione di modelli quantizzati da 7B a 14B e per Stable Diffusion, questo divario raramente si manifesta nell\u2019uso quotidiano.<\/li>\n<li><strong>Non effettuare un \u00abaggiornamento\u00bb da una RTX 4080 Super a una RTX 5080.<\/strong> Vendere una per acquistare l\u2019altra comporta un miglioramento delle prestazioni compreso tra una cifra singola e una bassa doppia cifra, a fronte di un esborso finanziario reale. Investi invece quei soldi in una scheda da 24 GB, dove la VRAM aggiuntiva permette di eseguire modelli che nessuna delle due schede da 16 GB pu\u00f2 gestire.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Un dettaglio degno di nota: \u00e8 circolata la voce di una RTX 5080 Super con 24 GB di GDDR7, ma il lancio \u00e8 stato rinviato indefinitamente a causa dei vincoli nell\u2019approvvigionamento di memoria GDDR7; pertanto, non \u00e8 una scheda su cui puoi pianificare un acquisto oggi. Se i 16 GB sono effettivamente insufficienti per il tuo carico di lavoro, la soluzione \u00e8 acquistare subito una GPU da 24 GB \u2014 non aspettare un lancio non confermato.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>Domande frequenti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>Vale la pena passare alla RTX 5080 dalla RTX 4080 Super?<\/h3>\n<p>No. Entrambe dispongono di 16 GB di memoria e la RTX 5080 \u00e8 solo ~15\u201320% pi\u00f9 veloce. Questo margine non giustifica il costo di una sostituzione completa della GPU. Effettua l\u2019aggiornamento solo se passi direttamente di due livelli, passando a una scheda da 24 GB o 32 GB.<\/p>\n<h3>La RTX 5080 pu\u00f2 eseguire Llama 3 70B?<\/h3>\n<p>No. Un modello da 70 miliardi di parametri (70B) a 4 bit richiede circa 40 GB. I 16 GB della RTX 5080 costringono a un massiccio scarico sulla CPU, con conseguente rallentamento. Per caricare interamente un modello da 70B nella VRAM hai bisogno di una RTX 5090 (32 GB) o di una configurazione multi-GPU.<\/p>\n<h3>Il supporto FP4 ha rilevanza nel 2026?<\/h3>\n<p>Non ancora per la maggior parte degli utenti. L\u2019FP4 \u00e8 una realt\u00e0 e garantisce una buona prospettiva futura, ma gli stack di inferenza produttivi non lo hanno ancora adottato diffusamente. Consideralo una forma di protezione per il 2027, non una funzionalit\u00e0 che utilizzerai quest\u2019anno.<\/p>\n<h3>Quale scheda \u00e8 migliore per Stable Diffusion, la RTX 5080 o la RTX 4080 Super?<\/h3>\n<p>Sono praticamente alla pari. Stable Diffusion \u00e8 limitato dalle prestazioni di calcolo e le due schede hanno un numero quasi identico di core CUDA. La RTX 5080 conduce con un margine di soli ~5\u20138%.<\/p>\n<h3>Una RTX 4080 Super usata \u00e8 un acquisto intelligente per l\u2019IA nel 2026?<\/h3>\n<p>Per molte persone, s\u00ec. Condivide il limite di 16 GB di VRAM della RTX 5080 \u2014 il fattore che determina effettivamente quali modelli puoi caricare \u2014 pur costando tipicamente qualche centinaio di dollari in meno sul mercato dell\u2019usato. Rinunci alla maggiore larghezza di banda della memoria e al supporto FP4 della RTX 5080, ma per l\u2019esecuzione di modelli quantizzati da 7B a 14B e per Stable Diffusion questo compromesso \u00e8 facilmente accettabile. Acquistala da un venditore che offre il diritto di recesso e sottoponila immediatamente a un test di stress il primo giorno.<\/p>\n<h3>Devo aspettare la RTX 5080 Super con 24 GB prima di acquistare?<\/h3>\n<p>Non ne faremmo il fulcro della nostra pianificazione. Una RTX 5080 Super da 24 GB con memoria GDDR7 \u00e8 stata oggetto di voci, ma secondo le ultime informazioni il lancio \u00e8 stato rinviato indefinitamente a causa dei problemi di approvvigionamento della memoria GDDR7, quindi non esiste una data affidabile. Se i 16 GB sono sufficienti per i tuoi modelli, acquista ora una RTX 5080 o una RTX 4080 Super usata. Se hai effettivamente bisogno di pi\u00f9 di 16 GB, opta subito per una GPU da 24 GB, piuttosto che puntare su un lancio non confermato.<\/p>\n<h3>Perch\u00e9 la RTX 5080 costa di pi\u00f9 del suo prezzo consigliato di 999 dollari?<\/h3>\n<p>Perch\u00e9 l\u2019offerta \u00e8 limitata. NVIDIA ha spostato gran parte della propria produzione verso gli acceleratori AI per il settore enterprise, lasciando le GPU consumer Blackwell in scarsa disponibilit\u00e0; di conseguenza, la RTX 5080 \u00e8 stata spesso venduta al di sopra del suo prezzo di listino di 999 dollari \u2014 generalmente intorno ai 1.150\u20131.250 dollari \u2014 per tutto il 2026. Quando la confronti con una RTX 4080 Super usata, fai sempre riferimento al prezzo effettivo di mercato che riesci a trovare in stock, non al prezzo di listino.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Verdict\"><\/span>Verdetto<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per un acquisto nuovo, la <strong>RTX 5080<\/strong> \u00e8 la scelta corretta: ha lo stesso prezzo della RTX 4080 Super, offre una larghezza di banda della memoria significativamente superiore e una riserva di capacit\u00e0 FP4 per il futuro. Si tratta per\u00f2 di un passo evolutivo, non rivoluzionario \u2014 chiunque stia gi\u00e0 utilizzando una <strong>RTX 4080 Super<\/strong> dovrebbe mantenere il suo vantaggio. E in entrambi i casi gli acquirenti dovrebbero considerare la stessa dura verit\u00e0: i 16 GB sono il vero vincolo, e nessun miglioramento tecnologico di Blackwell pu\u00f2 modificare questo tetto.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Articoli correlati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/llama-4-scout-vs-llama-4-maverick\/\">Llama 4 Scout vs Llama 4 Maverick: Specs, Pricing &amp; Which to Choose (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rx-7900-xtx-vs-rtx-4090-for-ai\/\">AMD RX 7900 XTX vs RTX 4090 per l'IA nel 2026: ROCm pu\u00f2 competere?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-5070-ti-vs-rtx-4070-ti-super-for-ai\/\">RTX 5070 Ti vs RTX 4070 Ti Super per l'IA nel 2026: duello nella fascia media<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/\">RTX 4090 vs RTX 3090 per l'IA nel 2026: vale la pena aggiornare?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-4060-ti-16gb-vs-rtx-3060-12gb-for-ai\/\">RTX 4060 Ti 16 GB vs RTX 3060 12 GB per l'IA nel 2026: la migliore GPU economica?<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>The RTX 5080 and RTX 4080 Super both ship 16 GB of VRAM at a $999 price. 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