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Meilleur LLM sur Radeon RX 7800 XT (16 GB) en 2026

La Radeon RX 7800 XT (16 GB GDDR6, 624 Go/s) est l'AMD mid-range RDNA 3. 16 Go débloquent les 24B en Q4 à ~500 € — meilleur €/Go que NVIDIA 16 Go.

Classement

1

🇨🇳 Qwen 3 14B

Alibaba · 14B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

Dense 14B avec hybrid thinking. Égale Qwen 2.5 32B Base sur STEM/code.

Pourquoi ce rang Dense 14B avec hybrid thinking. Égale Qwen 2.5 32B Base sur STEM/code.
ollama run qwen3:14b
Sur Radeon RX 7800 XT
Q8
16 GB · 6 tok/s
2

🇺🇸 Phi-4 Reasoning 14B

Microsoft · 14B paramètres · MIT · 32 768 tokens ctx

Raisonneur MIT 14B. Bat R1-Distill-Llama-70B sur AIME/GPQA avec 50× moins de paramètres.

Pourquoi ce rang Raisonneur MIT 14B. Bat R1-Distill-Llama-70B sur AIME/GPQA avec 50× moins de paramètres.
ollama run phi4-reasoning:14b
Sur Radeon RX 7800 XT
Q8
16 GB · 6 tok/s
3

🇨🇳 DeepSeek R1 Distill Qwen 14B

DeepSeek · 14B paramètres · MIT · 131 072 tokens ctx

R1 distillé Qwen 14B. AIME24 69.7, MATH-500 93.9. Dépasse o1-mini sur beaucoup de benchmarks.

Pourquoi ce rang R1 distillé Qwen 14B. AIME24 69.7, MATH-500 93.9. Dépasse o1-mini sur beaucoup de benchmarks.
ollama run deepseek-r1:14b
Sur Radeon RX 7800 XT
Q8
16 GB · 6 tok/s
4

🇺🇸 Phi-4 14B

Microsoft · 14B paramètres · MIT · 16 384 tokens ctx

Raisonnement exceptionnel pour sa taille. Orienté STEM.

Pourquoi ce rang Raisonnement exceptionnel pour sa taille. Orienté STEM.
ollama run phi4:14b
Sur Radeon RX 7800 XT
Q8
16 GB · 6 tok/s
5

🇨🇳 Qwen 2.5 14B Instruct

Alibaba · 14B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

Dense 14B Apache 2.0. MMLU 79.7, HumanEval 83.5. 29+ langues. Bon compromis.

Pourquoi ce rang Dense 14B Apache 2.0. MMLU 79.7, HumanEval 83.5. 29+ langues. Bon compromis.
ollama run qwen2.5:14b
Sur Radeon RX 7800 XT
Q8
16 GB · 6 tok/s
6

🇨🇳 Qwen 2.5 Coder 14B Instruct

Alibaba · 14B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

Coder 14B. HumanEval 89.6, LiveCodeBench 37.1. Sweet spot VRAM pour code self-host.

Pourquoi ce rang Coder 14B. HumanEval 89.6, LiveCodeBench 37.1. Sweet spot VRAM pour code self-host.
ollama run qwen2.5-coder:14b
Sur Radeon RX 7800 XT
Q8
16 GB · 6 tok/s
7

🇺🇸 gpt-oss 20B

OpenAI · 21B paramètres · Apache 2.0 · 128 000 tokens ctx

Petit frère de gpt-oss 120B. 21B/3.6B actifs. Égale o3-mini sur laptop.

Pourquoi ce rang Petit frère de gpt-oss 120B. 21B/3.6B actifs. Égale o3-mini sur laptop.
ollama run openai/gpt-oss:20b
Sur Radeon RX 7800 XT
Q5_K_M
16 GB · 20 tok/s

Tableau comparatif

Rang Modèle Params VRAM Q4 Contexte Licence Sur Radeon RX 7800 XT
#1 Qwen 3 14B 14B 9 GB 131 072 Apache 2.0 6 tok/s · Q8
#2 Phi-4 Reasoning 14B 14B 9 GB 32 768 MIT 6 tok/s · Q8
#3 DeepSeek R1 Distill Qwen 14B 14B 9 GB 131 072 MIT 6 tok/s · Q8
#4 Phi-4 14B 14B 9 GB 16 384 MIT 6 tok/s · Q8
#5 Qwen 2.5 14B Instruct 14B 9 GB 131 072 Apache 2.0 6 tok/s · Q8
#6 Qwen 2.5 Coder 14B Instruct 14B 9 GB 131 072 Apache 2.0 6 tok/s · Q8
#7 gpt-oss 20B 21B 13 GB 128 000 Apache 2.0 20 tok/s · Q5_K_M

Méthodologie du classement

Filtre : Q4_K_M ≤ 14 Go. Bonus 7-14B et 13-24B. 624 Go/s + ROCm 6.

Critères pris en compte :

  • Q4_K_M ≤ 14 Go
  • Meilleur €/Go 16 Go AMD
  • Mistral Small 24B Q4
  • ROCm 6 stable

Le scoring est entièrement transparent : consultez notre méthodologie pour les détails de calcul VRAM/tokens/sec.

Questions fréquentes

RX 7800 XT vs RX 9070 ?

9070 = RDNA 4 (2025), 7800 XT = RDNA 3 (2023). Même 16 Go + bande passante similaire. 9070 légèrement plus efficace + ML accelerators. Voir RX 9070.

Sweet spot LLM 7800 XT ?

Mistral Small 24B Q4 (~13 Go) à 22 tok/s, Qwen 3 14B Q5 (~10 Go) à 32 tok/s.

ROCm 6 + 7800 XT facile ?

Oui : Ollama install + flag -gpu rocm = ça marche. llama.cpp même chose. vLLM AMD progresse mais moins stable. Voir guide.

7800 XT ou RTX 4070 Super ?

7800 XT = 16 Go + ROCm, 4070 Super = 12 Go + CUDA mature. Pour 24B accessibles, AMD. Pour speed pure sur 7-14B, NVIDIA. Voir RTX 4070 Super.

Comparatifs en tête-à-tête

Approfondissez avec nos duels détaillés des finalistes :

Pour aller plus loin