Points clés
- RTX 4060 Ti 16 Go remporte pour la plupart des utilisateurs : 16 Go pour 14B Q8, 420 €, 165 W
- RTX 3090 occasion (24 Go) est la clé pour les modèles 30B sous 500 €
- RX 7800 XT 16 Go est l'option AMD à ~370 € avec support Ollama ROCm
- Intel Arc B580 12 Go est l'option budget à 270 € — modèles 7B uniquement
- RTX 4070 12 Go est la plus rapide mais limitée à 13B Q4 par le VRAM
- Toutes les cinq GPU fonctionnent avec Ollama, LM Studio et llama.cpp
Meilleures GPU pour l'inférence LLM sous 500 € — Classement
📍 En une phrase
La RTX 4060 Ti 16 Go est la meilleure GPU sous 500 € pour l'inférence LLM locale car ses 16 Go de VRAM accueillent confortablement les modèles 14B en qualité Q8.
💬 En termes simples
Le VRAM de la GPU détermine quels modèles d'IA vous pouvez faire tourner. 16 Go suffisent pour les modèles 14B. 24 Go (RTX 3090 occasion) permettent les modèles 30B. En dessous de 12 Go, vous êtes limité aux modèles 7B.
8 Go de VRAM suffisent-ils pour les LLMs en local ?
8 Go de VRAM limitent aux modèles 7B en quantification Q4. Pour une utilisation locale sérieuse en 2026, 12 Go est le minimum pratique, 16 Go est recommandé.
Faut-il acheter une RTX 3090 occasion ou une RTX 4060 Ti 16 Go neuve ?
La RTX 3090 occasion (24 Go) gère les modèles 30B+. La RTX 4060 Ti 16 Go neuve consomme moins (165 W vs 350 W) et bénéficie d'une garantie. Si 14B est votre plafond : achetez la 4060 Ti 16 Go. Pour la capacité 30B : achetez une 3090 occasion chez un vendeur réputé.
Les GPU AMD fonctionnent-elles pour l'IA locale ?
Oui, avec des nuances. Ollama avec ROCm fonctionne bien sur Linux pour la RX 7800 XT. Le fine-tuning (LoRA) n'est pas bien supporté sur AMD. Pour l'inférence seule sous Linux, la RX 7800 XT 16 Go est une vraie alternative NVIDIA.