Points clés
- Meilleur rapport qualité-prix (2026) : RTX 4070 Ti (550 €, gère les modèles 7–13B).
- Meilleur budget illimité : RTX 5090 ou RTX 4090 (1 650–1 900 €, n'importe quel modèle single-GPU).
- Meilleure solution équilibrée : RTX 4080 (1 150 €, gère n'importe quel modèle avec quantification Q5).
- Meilleur pour modèles 70B : 2× RTX 4090 (3 300 €) ou RTX 6000 Ada (4 800 €).
- En avril 2026, NVIDIA domine. AMD et Intel sont significativement en retard.
Comparaison des GPU par prix et performance
| Catégorie | GPU | VRAM | Vitesse (7B) | Prix |
|---|---|---|---|---|
| Budget | RTX 4070 Ti | 12 GB | 80 tokens/sec | 550–680 € |
| Budget-moyen | RTX 5070 | 12 GB | 85 tokens/sec | 520 € |
| Moyen | RTX 4080 | 16 GB | 120 tokens/sec | 1 150 € |
| Premium | RTX 4090 | 24 GB | 150 tokens/sec | 1 650 € |
| Premium | RTX 5090 | 32 GB | 160 tokens/sec | 1 899 € |
Segment budget (380–680 €)
RTX 4070 Ti (recommandée) : 550 €, 12 GB VRAM, 80 tokens/sec. Meilleur rapport qualité-prix pour usage personnel.
RTX 5070 (nouvelle, début 2026) : 520 €, 12 GB. Légère amélioration de vitesse par rapport à RTX 4070 Ti.
RTX 4070 (ancienne) : 380 €, 12 GB. Légèrement plus lente, non recommandée pour les nouvelles installations.
Segment moyen (820–1 550 €)
RTX 4080 (1 150 €) : 16 GB VRAM, 120 tokens/sec. Bon pour tout modèle 7–13B.
RTX 5080 (nouvelle, début 2026) : 1 150 €, 16 GB. ~15 % plus rapide que RTX 4080.
RTX 4080 Super : Essentiellement RTX 4080, même prix.
Haut de gamme (1 650+€)
RTX 4090 (1 650 €) : 24 GB VRAM, 150 tokens/sec. GPU consumer le plus rapide. Peut exécuter n'importe quel modèle sur une seule GPU.
RTX 5090 (1 899 €) : 32 GB VRAM, 160 tokens/sec. Dernier flagship. Gain de vitesse marginal par rapport à RTX 4090.
RTX 6000 Ada (4 800 €) : GPU serveur, 48 GB. Pour les déploiements en production.
Quel modèle de LLM local convient à votre GPU
Le niveau de GPU détermine la taille de modèle exécutable — pas l'inverse. Le tableau ci-dessous associe le VRAM de chaque GPU au plus grand modèle qui y tient confortablement en Q4_K_M, en utilisant les mêmes familles de modèles référencées dans nos guides GPU (Qwen3, Gemma 4, DeepSeek, Llama).
| GPU (VRAM) | Modèle idéal | Quantification | Vitesse | Notes |
|---|---|---|---|---|
| RTX 4070 Ti / RTX 5070 (12 GB) | Qwen3 14B (dense) | Q4_K_M | ~35-45 tokens/sec | Même niveau 12 GB qu'une RTX 3060 économique, mais 3-4x plus rapide. Exécute aussi Qwen3 8B à plus de 60 tokens/sec. |
| RTX 4080 / RTX 5080 (16 GB) | gpt-oss:20b ou Gemma 4 E12B | Q4_K_M | ~55-65 tokens/sec | 16 GB est le minimum pour gpt-oss:20b (21B total / 3,6B actifs MoE) ; laisse de la marge pour des fenêtres de contexte plus longues. |
| RTX 4090 / RX 7900 XTX (24 GB) | Dense 32-34B en Q5, ou Llama 4 Scout en 1,78-bit | Q5_K_M / IQ1_S | ~90-100 tokens/sec (34B) / ~20 tokens/sec (Scout) | Llama 4 Scout (17B actifs / 109B total MoE) nécessite ~55 GB en Q4 — il ne tient dans 24 GB qu'avec une quantification agressive sous 2 bits. |
| RTX 5090 (32 GB) | Dense 34B en Q8, ou Llama 4 Scout à ~2-bit | Q8_0 / IQ2_XS | ~130-150 tokens/sec (34B) | Les 8 GB supplémentaires par rapport à la RTX 4090 permettent surtout une quantification de meilleure qualité sur les mêmes tailles de modèle, pas l'accès à une classe de modèle supérieure. |
| 2× RTX 4090 (48 GB combinés) | Llama 3.3 70B | Q5_K_M | ~100 tokens/sec | Le point d'entrée pratique pour les modèles de classe 70B. Une seule RTX 6000 Ada (48 GB) est l'alternative professionnelle. |
GPU AMD et Intel : Status en avril 2026
AMD (ROCm) : En amélioration et compétitif en prix — le RX 7900 XTX est comparable au RTX 4080. Le support du pilote ROCm nécessite plus d'effort de configuration que CUDA (avril 2026, ROCm 6.x) — vérifiez la liste de compatibilité actuelle avant d'acheter. Un bon choix si vous préférez l'écosystème AMD.
Meilleur modèle pour la RX 7900 XTX (24 GB) : Le même niveau qu'une RTX 4090 — modèles denses 32-34B en Q5, ou Llama 4 Scout en quantification agressive 1,78-bit — mais via ROCm plutôt que CUDA, et généralement 10-20 % plus lent au même niveau de VRAM.
Intel Arc A770 : Trop lent pour un usage pratique LLM. Non recommandé.
Recommandation : Restez avec NVIDIA pour la stabilité et la maturité de l'écosystème.
Comparaison historique : évolution de la puissance GPU
Contexte : À quel point les performances GPU ont progressé rapidement :
| GPU | VRAM | Vitesse (7B) | Prix |
|---|---|---|---|
| RTX 2080 (2019) | 8 GB | 10 tokens/sec | 680 € |
| RTX 3090 (2020) | 24 GB | 25 tokens/sec | 1 450 € |
| RTX 4070 (2022) | 12 GB | 60 tokens/sec | 550 € |
| RTX 4090 (2022) | 24 GB | 150 tokens/sec | 1 650 € |
| RTX 5090 (2026) | 32 GB | 160 tokens/sec | 1 900 € |
Erreurs courantes de sélection GPU
- Acheter RTX 3090 en 2026. Ancienne et plus lente. Pas recommandée à n'importe quel prix. Achetez seulement la génération actuelle (séries 40/50).
- Supposer que plus de VRAM = plus rapide. La taille du VRAM n'affecte pas la vitesse. RTX 4080 (16GB) est plus rapide que RTX 3090 (24GB).
- Penser que vous avez besoin de RTX 6000 pour usage personnel. Surpuissance massive. RTX 4090 gère facilement n'importe quel modèle personnel.
- Acheter pour anti-obsolescence au-delà de 2 ans. La technologie GPU évolue rapidement. Achetez pour vos besoins actuels, upgrader dans 2 ans.
Questions fréquemment posées
Combien de VRAM ai-je besoin pour les LLMs locaux ?
12 GB VRAM gère confortablement les modèles 7B et 13B (quantification Q5). 16 GB gère jusqu'à 20B modèles. 24 GB (RTX 4090) exécute n'importe quel modèle single-GPU incluant 34B en Q5. Pour les modèles 70B, vous avez besoin de 2× 24 GB GPUs ou quantification agressif en Q2–Q3 avec perte de qualité grave.
RTX 4090 en vaut-elle la peine pour les LLMs locaux ?
Oui, si vous exécutez régulièrement des modèles 13B–34B ou si vous avez besoin de vitesse d'inférence maximale. À 1 650 €, RTX 4090 fournit 24 GB VRAM et 150 tokens/sec sur modèles 7B. Si vous exécutez seulement des modèles 7B, RTX 4070 Ti à 550 € délivre 80 tokens/sec — 80 % des performances à 33 % du coût.
Dois-je acheter une GPU AMD pour les LLMs locaux ?
Non en 2026, à moins que vous ne préfériez spécifiquement l'écosystème AMD. L'intégration NVIDIA CUDA est plus mature, et la plupart des frameworks LLM (vLLM, llama.cpp, Ollama) sont optimisés d'abord pour CUDA. Le RX 7900 XTX d'AMD concurrence sur prix mais souffre de problèmes de pilote plus fréquents et support framework inconsistant.
Quel est le meilleur GPU pour exécuter les modèles 70B localement ?
Deux GPU RTX 4090 (3 300 € total, 48 GB VRAM combiné) est la meilleure option consumer. Cela exécute Llama 3.3 70B en quantification Q5 à ~100 tokens/sec. Une unique RTX 6000 Ada (4 800 €, 48 GB) est l'alternative professionnelle. Évitez de tenter 70B sur une seule GPU consumer — quantification Q2 requise dégrade la qualité sévèrement.
Comment la taille du VRAM affecte-t-elle la performance des LLMs locaux ?
La taille du VRAM détermine quelles tailles de modèle vous pouvez exécuter — plus de VRAM = modèles plus grands. La taille du VRAM n'affecte pas directement la vitesse d'inférence pour les modèles qui rentrent. Un RTX 4080 (16 GB, 120 tokens/sec) est plus rapide qu'un RTX 3090 (24 GB, 25 tokens/sec) malgré moins de VRAM, car bande passante mémoire et architecture compute sont plus importants.
Ai-je besoin d'une nouvelle génération GPU pour les LLMs locaux ?
Oui — achetez RTX série 40 ou plus récent (série 50 en 2026). RTX série 30 (3090, 3080) sont significativement plus lentes : une 3090 atteint 25 tokens/sec vs 150 tokens/sec sur 4090 au même prix aujourd'hui. RTX 2080 (8 GB) est impraticable pour tout au-delà de modèles 3B. Seul le matériel de génération actuelle est recommandé pour les nouvelles installations.
Quel GPU dispose de 32 GB de VRAM pour les LLMs locaux en 2026 ?
La RTX 5090 (32 GB, ~1 899 €) est actuellement le seul GPU grand public avec 32 GB de VRAM. Les 8 GB supplémentaires par rapport à la RTX 4090 (24 GB) permettent surtout une quantification de meilleure qualité sur les mêmes tailles de modèle — Q8 au lieu de Q5 sur les modèles denses 34B — plutôt qu'un accès à une classe de modèle supérieure. Llama 4 Scout (17B actifs/109B total MoE) nécessite toujours une quantification agressive d'environ 2 bits pour tenir dans 32 GB. Pour des modèles de classe 70B non compressés, 48 GB au total restent nécessaires (2× RTX 4090 ou une RTX 6000 Ada).
La RX 7900 XTX d'AMD est-elle adaptée à l'inférence de LLMs locaux ?
Oui, pour les mêmes tailles de modèle qu'une RTX 4090 — ses 24 GB de VRAM contiennent des modèles denses 32-34B en Q5 et Llama 4 Scout en quantification agressive 1,78-bit. Le compromis se situe au niveau logiciel : ROCm nécessite plus de configuration pilotes/frameworks que CUDA (vérifiez la liste de compatibilité actuelle de llama.cpp/Ollama/vLLM avant d'acheter), et le débit d'inférence sous ROCm accuse généralement un retard de 10-20 % sur CUDA au même niveau de VRAM.
Sources
- Spécifications GPU NVIDIA -- nvidia.com/en-us/geforce
- Base de données GPU TechPowerUp -- techpowerup.com/gpu-specs
- Benchmarks de performance LLM -- github.com/vllm-project/vllm/tree/main/benchmarks