RTX 4060 vs RTX 3060 12 Go pour Ollama et les LLM locaux

Meilleur choix : RTX 3060 12 Go (spécifiquement pour les LLM locaux)

Pour faire tourner des LLM locaux, la RTX 3060 12 Go est un meilleur achat que la RTX 4060 8 Go standard, car c'est la capacité de VRAM — et non la génération du GPU — qui détermine quels modèles peuvent se charger. Un modèle 14B en Q4_K_M nécessite environ 9-10 Go de VRAM. Les 12 Go de la RTX 3060 couvrent cela avec de la marge ; les 8 Go de la RTX 4060 ne peuvent tout simplement pas le contenir, quelle que soit la rapidité de son architecture par gigaoctet.

C'est une confusion fréquente : les joueurs considèrent à juste titre la RTX 4060 comme la meilleure carte pour le gaming, car les charges de travail de jeu nécessitent rarement plus de 8 Go aux résolutions courantes. L'inférence LLM locale est différente — le modèle entier doit tenir en VRAM avant même que la vitesse n'entre en jeu. Une carte plus rapide qui ne peut pas charger votre modèle est inutile pour ce modèle.

La RTX 4060 gagne dans un seul scénario : si vous n'exécutez que des modèles tenant dans 8 Go (jusqu'à environ 7B en Q4), son architecture plus récente et ses fréquences légèrement plus élevées lui donnent un avantage de vitesse réel, bien que modeste, sur la 3060 à cette même taille de modèle.

RTX 3060 12 Go vs RTX 4060 8 Go — comparatif détaillé

La RTX 3060 12 Go utilise un bus mémoire 192 bits à ~360 Go/s de bande passante. La RTX 4060 utilise un bus plus étroit de 128 bits à ~272 Go/s, malgré son architecture Ada Lovelace plus récente — une réduction de coûts délibérée de NVIDIA qui la pénalise spécifiquement sur les charges de travail limitées par la bande passante mémoire comme l'inférence LLM.

Le prix favorise aussi la 3060 : environ 180-280 $ (env. 155-240 €) d'occasion contre 300-340 $ (env. 260-290 €) neuve pour la 4060 (août 2026), la 3060 coûte moins cher tout en offrant plus de VRAM utilisable. Les prix d'occasion de la 3060 ont augmenté au cours de 2026 à mesure que ses 12 Go devenaient plus recherchés pour l'IA locale — vérifiez donc les annonces actuelles plutôt que de supposer le prix du trimestre dernier. La seule raison de préférer la 4060 à la 3060 est d'acheter neuf avec garantie en n'exécutant jamais que des modèles sous 8 Go.

Meilleurs modèles Ollama par carte

Le bon modèle à télécharger avec `ollama pull` dépend entièrement de la carte que vous possédez. Voici des choix actuels et couramment recommandés par palier de VRAM — vérifiez toujours l'usage réel de VRAM d'un modèle donné à la quantification choisie avant de télécharger un gros modèle.

• ▸**RTX 4060 8 Go — restez dans la plage 7B-9B :** Qwen3 8B (tâches générales, ~5 Go en Q4), Llama 3.1 8B, ou DeepSeek-R1 7B pour les prompts à forte charge de raisonnement.
• ▸**RTX 3060 12 Go — 7B-9B pour l'expérience la plus rapide :** les mêmes modèles 7B-9B tournent aussi confortablement ici, avec plus de marge pour une fenêtre de contexte plus longue.
• ▸**RTX 3060 12 Go — le VRAM supplémentaire paie en 12B-14B :** Phi-4 14B en Q4_K_M (~9 Go) et Qwen3 14B en Q4_K_M tiennent tous les deux, tout comme Qwen3 8B en Q8 (~9 Go) si vous préférez échanger des paramètres contre moins de perte de quantification ; aucun ne se charge entièrement sur les 8 Go de la RTX 4060.
• ▸**Conseils de quantification :** utilisez Q5_K_M pour les modèles 7B-8B quand la VRAM le permet — meilleure qualité que Q4 pour une taille modestement plus grande. Utilisez Q4_K_M pour les modèles 12B-14B sur la RTX 3060 ; c'est généralement nécessaire pour que ça tienne, pas juste une option.

Faire tourner Ollama, LM Studio et llama.cpp sur les deux cartes

La carte détermine quels modèles tiennent ; le backend détermine votre marge de manœuvre pour les faire tenir.

• ▸**Ollama :** téléchargez un modèle dimensionné pour la VRAM de votre carte et surveillez la mémoire GPU (`nvidia-smi` sous Linux/WSL, la mémoire GPU dédiée dans le Gestionnaire des tâches sous Windows) pendant le chargement — un fichier de modèle qui paraît petit sur le disque peut nécessiter plus de VRAM que prévu à l'exécution une fois la fenêtre de contexte et le cache KV ajoutés.
• ▸**LM Studio :** vérifiez l'estimation de mémoire requise affichée avant de charger un modèle, et réduisez la longueur de contexte si un modèle tient tout juste. Comparez directement les niveaux de quantification Q4_K_M, Q5_K_M et Q8 dans l'explorateur de modèles plutôt que de deviner.
• ▸**llama.cpp :** configurez explicitement le déchargement des couches sur GPU et vérifiez que toutes les couches finissent bien sur le GPU plutôt que de retomber sur un déchargement CPU partiel, qui est généralement la plus grande cause cachée d'une génération plus lente que prévu sur l'une ou l'autre carte.

Lectures complémentaires

• ▸Meilleur GPU à moins de 300 $ pour les LLM locaux — guide d'achat complet de la RTX 3060 12 Go
• ▸Meilleurs modèles Ollama pour la RTX 3060 12 Go — quels modèles télécharger
• ▸Meilleur GPU à moins de 600 $ pour les LLM locaux — l'alternative RTX 4060 Ti 16 Go