Meilleur GPU pour les modèles LLM locaux
Exécuter des LLM en local nécessite d'adapter le budget VRAM aux niveaux de quantification et aux tailles de contexte. Utilisez notre calculateur en direct ci-dessous pour estimer l'empreinte mémoire et parcourir les guides par modèle.
Parcourir les guides de modèles LLM
Qwen3.8-27B
Un modèle vision-langage dense de 27B dont l'attention linéaire hybride réduit fortement le cache KV — il fait tourner un contexte de 128k+ sur une seule carte de 16-24 Go, avec une fenêtre native de 262k extensible à 1M.
DeepSeek-V4-Flash
Un modèle Mixture-of-Experts de 284B avec seulement 13B de paramètres actifs et un contexte de 1M de tokens. Ses poids nécessitent plusieurs GPU ou un déchargement CPU, mais seuls 13B s'activent par token, donc la génération reste rapide.
gpt-oss-120b
Le modèle Mixture-of-Experts open-weight de 117B d'OpenAI avec 5,1B de paramètres actifs. Ses poids MXFP4 natifs tiennent sur un seul GPU de 80-96 Go, et le faible nombre de paramètres actifs accélère la génération.
Qwen3.6-Coder-27B
Modèle dense de pointe avec une compréhension approfondie des mathématiques, du codage et de l'ingénierie.
Qwen3.6-35B-A3B
Énorme codeur Mixture-of-Experts optimisé pour les configurations ciblant 16 à 24 Go de VRAM.
Gemma 4 26B-A4B
Le MoE haute densité de Google, conçu pour le codage et le raisonnement complexes.
Gemma 4 12B
Modèle dense léger et rapide, optimisé pour les configurations grand public standard.
DeepSeek-R1-Distill-14B
Raisonnement de pointe condensé dans un modèle 14B compact. Performances STEM et codage solides sur n'importe quel GPU 12 Go+.
DeepSeek-R1-Distill-32B
Puissance de raisonnement intermédiaire pour cartes 24 Go. Égale les modèles frontières en maths, codage et logique.
Mistral Small 3.1 24B
Modèle dense efficace avec support multilingue étendu et appels de fonction natifs. Tient sur les cartes 16 Go en Q4.
Llama 4 Scout 109B-A17B
Le vaisseau amiral MoE le plus accessible de Meta — 17 paramètres actifs offrent une qualité solide sur du matériel professionnel.
Hy-MT2-7B
Modèle dense 7B polyvalent conçu pour une inférence locale efficace sur les GPU d'entrée à moyenne gamme.
gpt-oss-20b
Le modèle de raisonnement grand public d'OpenAI, conçu pour fonctionner sans compromis sur du matériel local standard.
NVIDIA Nemotron-3-Nano-4B
Modèle NVIDIA 4B ultra-compact qui tient confortablement sur presque tous les GPU modernes — idéal pour les configurations mobiles et embarquées.
Qwen3-Next-80B-A3B
Énorme Mixture-of-Experts de 80B avec seulement 3B de paramètres actifs — nécessite une carte station de travail de 48 Go, mais génère aussi vite qu'un petit modèle.
GPU pour configuration de modèle personnalisée
Estimation de l'empreinte
Foire aux questions
Questions fréquentes sur le choix d'un GPU pour l'inférence LLM locale.
De combien de VRAM ai-je vraiment besoin pour un LLM local en 2026 ?
Cela dépend de la taille du modèle et de la quantification. Un modèle 12B en Q4 tient dans environ 7 à 8 Go, ce qui rend une carte 12 Go exploitable. Pour des modèles 26–27B, il vous faut 14–18 Go — une carte 16 Go est le sweet spot. Les modèles 70B+ nécessitent 40 à 80 Go, ce qui demande plusieurs GPU ou des cartes workstation haut de gamme.
Qu'est-ce que le déchargement CPU et pourquoi est-ce lent ?
Le déchargement CPU déplace les couches qui ne tiennent pas dans la VRAM vers la RAM système. La bande passante de la RAM système est de 40 à 80 Go/s — environ 10 à 20 fois plus lente que la mémoire GPU. Pour une inférence fluide, conservez l'intégralité du modèle quantifié dans la VRAM.
Que signifient Q4_K_M ou Q8_0 en quantification ?
La quantification réduit chaque poids du modèle de 16 bits à moins de bits pour économiser de la mémoire. Q4_K_M utilise environ 4 bits par poids — environ la moitié de la VRAM du FP16 avec une perte de qualité minime. Q8_0 utilise 8 bits, produisant une qualité quasi sans perte mais nécessitant environ deux fois plus de VRAM.
Qu'est-ce qu'un modèle MoE et pourquoi fonctionne-t-il plus vite que sa taille ne le suggère ?
Les modèles Mixture-of-Experts (MoE) ont un nombre total de paramètres élevé mais n'en activent qu'un petit sous-ensemble par token. Cela signifie que le calcul d'inférence et le cache KV évoluent avec le nombre de paramètres actifs, pas le total — donc un modèle MoE de 26B peut fonctionner plus vite qu'un modèle dense de 7B sur du matériel capable.
Dois-je choisir une carte GeForce grand public ou une carte workstation ?
Les cartes grand public offrent le meilleur rapport prix/Go de VRAM pour les quantités de gaming (8–24 Go). Les cartes workstation offrent une capacité VRAM plus élevée (32–96 Go) et de la mémoire ECC, à un coût nettement supérieur. Choisissez une carte grand public si votre modèle tient dans 24 Go ; optez pour une workstation si vous avez besoin de 32 Go ou plus.
Puis-je exécuter un LLM local sur un GPU AMD ?
Oui. ROCm prend en charge llama.cpp et Ollama sous Linux, et de plus en plus sous Windows. Les Radeon RX 7900 XTX (24 Go) et Radeon PRO W7900 (48 Go) sont d'excellents choix. Les performances sont comparables aux cartes NVIDIA équivalentes pour les charges d'inférence.
Puis-je exécuter un LM local sur un GPU Intel Arc ?
Oui. Les GPU Intel Arc (comme l'A770 16 Go) peuvent exécuter des LLM locaux en utilisant IPEX (Intel Extension for PyTorch) ou le backend OpenVINO, qui est pris en charge par llama.cpp et Ollama. L'A770 16 Go est l'une des options de VRAM de 16 Go les plus abordables du marché, offrant de solides performances d'inférence pour les petits budgets, bien que la configuration puisse être légèrement plus complexe que celle de CUDA de NVIDIA.