Classement mis à jour le 15/07/2026
La Radeon RX 7900 XTX (24 GB GDDR6, 960 Go/s) est l'alternative AMD à la RTX 4090. 24 Go + bande passante similaire = mêmes capacités VRAM. Compatible ROCm 6 + llama.cpp/Ollama.
MoE 30B/3B actifs hybrid thinking. MMLU 81.4, AIME24 80.4. 100+ langues.
ollama run qwen3:30b-a3b
Hybride Mamba-2 + MoE 32B/9B actifs. ~70% de RAM en moins en long contexte. Apache 2.0.
ollama run granite4:small-h
Vision MoE 30B/3B actifs. Sweet spot vision Qwen 3. 256k ctx.
ollama run qwen3-vl:30b
MoE 26B/3B actifs par labo US. Rapide grâce aux 3B actifs. Apache 2.0.
ollama pull hf.co/arcee-ai/Trinity-Mini-26B-GGUF
Agentic coréen MoE 30B/3B actifs. Couvre KR/EN/JP/ZH/TH/VI. Apache 2.0. MLA attention.
ollama pull hf.co/kakaoai/Kanana-2-30B-GGUF
Omni MoE 30B/3B actifs. Streaming speech. 119 langues ASR. Apache 2.0.
ollama run qwen3-omni:30b
Premier dLLM open Apache 2.0 : MoE 16B/1B + décodeur diffusion 6.2B. Texte+vision unifié. Sortie 22 avril 2026.
# HuggingFace : inclusionAI/LLaDA2.0-Uni (Flash Attn 2 + CUDA 12.4 requis)
Le meilleur raisonneur open-weight accessible.
ollama run deepseek-r1:32b
| Rang | Modèle | Params | VRAM Q4 | Contexte | Licence | Sur Radeon RX 7900 XTX |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Qwen 3 30B-A3B | 30B | 19 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q5_K_M |
| #2 | Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | 32B | 19 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 30 tok/s · Q5_K_M |
| #3 | Qwen 3 VL 30B-A3B | 30B | 19 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q5_K_M |
| #4 | Trinity Mini 26B-A3B | 26B | 15 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q5_K_M |
| #5 | Kanana 2 30B-A3B Thinking | 30B | 18 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q5_K_M |
| #6 | Qwen 3 Omni 30B-A3B | 30B | 19 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q5_K_M |
| #7 | LLaDA 2.0 Uni 16B | 16B | 18 GB | 8 192 | Apache 2.0 | 60 tok/s · Q5_K_M |
| #8 | DeepSeek R1 Distill 32B | 32B | 19 GB | 32 768 | MIT | 12 tok/s · Q5_K_M |
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| Ta VRAM | GPU / Mac typiques | Modèle de code conseillé | Commande Ollama |
|---|---|---|---|
| 8 Go | RTX 4060 / 3060 · M1-M2 16 Go | Qwen2.5-Coder 7B (Q4) | ollama run qwen2.5-coder:7b |
| 12 Go | RTX 4070 / 5070 | Qwen2.5-Coder 14B (Q4) | ollama run qwen2.5-coder:14b |
| 16 Go | RTX 5070 Ti / 4080 / 5080 · RX 9070 XT · M4 24 Go | DeepSeek-Coder-V2-Lite 16B ou Qwen2.5-Coder 14B Q8 | ollama run deepseek-coder-v2:16b |
| 24 Go | RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 Go | Qwen2.5-Coder 32B (Q4) — le « proche Copilot » | ollama run qwen2.5-coder:32b |
| 32 Go | RTX 5090 | Qwen2.5-Coder 32B en Q5/Q6 ou Devstral Small 2 (agentique) | ollama run devstral |
| 48 Go+ | Mac M4 Max 64 Go · M2 Ultra 128 Go | Qwen3-Coder 30B-A3B (MoE rapide) ou un 32B en Q8 | ollama run qwen3-coder:30b |
🔌 Pour le brancher dans VS Code : Cline (agent multi-fichiers), Aider (CLI) ou Tabby/Twinny (autocomplétion FIM) — tous se connectent à Ollama en local. Le kit Copilote Local — configs prêtes à coller + setup testé — est dispo : /copilote-local.
Filtre : Q4_K_M ≤ 22 Go. Bonus 13-32B (peak 24 Go). 960 Go/s GDDR6 + ROCm 6 mature.
Critères pris en compte :
Le scoring est entièrement transparent : consultez notre méthodologie pour les détails de calcul VRAM/tokens/sec.
RX 7900 XTX vs RTX 4090 ?
Même 24 Go. 7900 XTX 960 Go/s vs 4090 1008 Go/s = quasi identique en bande passante. Mais CUDA reste mieux supporté (Ollama, vLLM, ExLlamaV2). 4090 ~30-50 % plus rapide en pratique. Voir RTX 4090.
ROCm est-il fiable en 2026 ?
Oui, ROCm 6 stable + Ollama supporte AMD nativement. llama.cpp + ROCm tourne bien. vLLM AMD progresse mais moins mature que CUDA. Pour Ollama/chat, ça marche bien. Voir guide.
Prix RX 7900 XTX en 2026 ?
~750-900 € neuve, ~600-700 € occasion. Excellent rapport €/Go VRAM vs RTX 4090 neuve (~1500 €) ou RTX 3090 occasion (~650 €).
Llama 70B sur 7900 XTX ?
Q4 (~40 Go) ne tient pas. Q3 (~32 Go) ne tient pas. Q2 (~24 Go) tient juste mais qualité dégradée. Pour 70B fluide, viser 2× 7900 XTX ou Mac Studio. Voir Mac Studio.
Approfondissez avec nos duels détaillés des finalistes :