Intermédiaire 11 minPar VRAM
Quel LLM pour 16 Go de VRAM ?
16 Go de VRAM est le palier pro 2026 : RTX 4060 Ti 16GB, 5060 Ti 16GB, 4070 Ti Super, 5070 Ti, 5080, RX 7800 XT, RX 9070 XT. C'est le seuil où Mistral Small 24B Q4 entre confortablement, où Devstral 24B et gpt-oss 20B débloquent l'agent de code, où le contexte 32k+ est pratique. Pour un usage LLM pro/sérieux, c'est la cible recommandée.
#16 Go VRAM, le palier pro
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Le palier 24B-32B
16 Go débloque Mistral Small 24B Q4 (14 Go) avec marge contexte. C'est la frontière entre amateur et pro — au-delà, vous avez de quoi servir une équipe en RAG multi-stage.
#1. GPU concernés
- Budget (~420 €)
- RTX 4060 Ti 16GB occasion. Bande passante limitée (288 Go/s) mais 16 Go.
- Standard (~500 €)
- RTX 5060 Ti 16GB neuve. GDDR7, FP4 future-proof.
- Premium (~750-950 €)
- RTX 4070 Ti Super, RTX 5070 Ti.
- Top (~1200-1300 €)
- RTX 4080 Super, RTX 5080.
- AMD
- RX 7800 XT (~430 €), 7900 GRE (~500 €), 9070 XT (~700 €).
#2. Modèles compatibles
16 Go VRAM — modèles LLM
| Modèle | Quant | VRAM | OK ? |
|---|---|---|---|
| Gemma 4 12B | Q4_K_M | 7 Go | ★★★★★ confortable |
| Granite 4.2 8B | Q8_0 | 9 Go | ★★★★★ |
| Qwen 3.5 9B | Q8_0 | 11 Go | ★★★★★ |
| Devstral Small 2 24B | Q4_K_M | 14 Go | ★★★★ serré |
| Mistral Small 24B | Q4_K_M | 14 Go | ★★★★ sweet spot |
| gpt-oss 20B | Q4_K_M | 13 Go | ★★★★ serré |
#3. Contexte long (32k+)
- Qwen 3.5 9B Q5 + 32k
- 5,5 + 7 Go (KV cache standard) = 12,5 Go. Tient confortablement sur 16 Go.
- Avec KV cache Q8
- 5,5 + 3,5 Go = 9 Go. Contexte 64k jouable !
- Gemma 4 12B Q4 + 16k
- 7,6 + 4 Go = 11,6 Go. Confortable.
#4. Fine-tuning sur 16 Go
- QLoRA 7B-8B
- 10-12 Go requis avec batch 4 et contexte 4096. Confortable.
- QLoRA 14B
- 12-15 Go requis avec batch 1-2. Possible avec unsloth.
- QLoRA 24B
- 16-18 Go avec batch 1, contexte 2048. Tight, presque impossible.
- LoRA classique 7B
- 12-14 Go requis. Tight mais faisable.
#Questions fréquentes
Quel est le meilleur LLM pour 16 Go de VRAM ?+
Mistral Small 24B Q4_K_M est le sweet spot 2026 — généraliste et bon en français. Pour l'agent de code : Devstral 24B Q4 (Apache 2.0). Pour la vitesse et le contexte 131k : gpt-oss 20B (MXFP4).
16 Go permet-il un modèle dense de 70B ?+
Non confortablement. Q4 (42 Go) déborde massivement, Q2 IQ (21 Go) déborde toujours. Pour un 70B local sérieux, visez 24 Go (RTX 3090/4090) ou 32 Go (5090) — ou un MoE type Qwen 3.6 35B-A3B qui n'active que 3B et tient bien mieux.
Combien de tokens/sec pour Mistral Small 24B sur 16 Go ?+
Variable : RTX 4060 Ti 16GB = 18 tok/s, 5060 Ti 16GB = 22 tok/s, 4070 Ti Super = 28 tok/s, 5070 Ti = 32 tok/s, 5080 = 38 tok/s.
16 Go ou 24 Go pour LLM ?+
16 Go suffit pour 95 % des usages 2026 (jusqu'à 24-32B). 24 Go ouvre 70B en offload + fine-tuning sérieux. Si budget ≤ 1500 €, 16 Go. Au-dessus, 24 Go.
16 Go suffisent pour usage entreprise ?+
Pour 1-2 utilisateurs en RAG simple : oui. Pour 5+ utilisateurs concurrents avec batch : non, 24 Go+ recommandés.
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