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Meilleur LLM sur Radeon RX 7900 XTX (24 GB) en 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.

Classement

1

🇨🇳 Qwen 3 30B-A3B

Alibaba · 30B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

MoE 30B/3B actifs hybrid thinking. MMLU 81.4, AIME24 80.4. 100+ langues.

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ollama run qwen3:30b-a3b
Sur Radeon RX 7900 XTX
Q5_K_M
23 GB · 40 tok/s
2

🇺🇸 Granite 4.0 H-Small 32B-A9B

IBM · 32B paramètres · Apache 2.0 · 128 000 tokens ctx

Hybride Mamba-2 + MoE 32B/9B actifs. ~70% de RAM en moins en long contexte. Apache 2.0.

Pourquoi ce rang Hybride Mamba-2 + MoE 32B/9B actifs. ~70% de RAM en moins en long contexte. Apache 2.0.
ollama run granite4:small-h
Sur Radeon RX 7900 XTX
Q5_K_M
23 GB · 30 tok/s
3

🇨🇳 Qwen 3 VL 30B-A3B

Alibaba · 30B paramètres · Apache 2.0 · 262 144 tokens ctx

Vision MoE 30B/3B actifs. Sweet spot vision Qwen 3. 256k ctx.

Pourquoi ce rang Vision MoE 30B/3B actifs. Sweet spot vision Qwen 3. 256k ctx.
ollama run qwen3-vl:30b
Sur Radeon RX 7900 XTX
Q5_K_M
23 GB · 40 tok/s
4

🇺🇸 Trinity Mini 26B-A3B

Arcee AI · 26B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

MoE 26B/3B actifs par labo US. Rapide grâce aux 3B actifs. Apache 2.0.

Pourquoi ce rang 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
Sur Radeon RX 7900 XTX
Q5_K_M
18 GB · 40 tok/s
5

Kanana 2 30B-A3B Thinking

Kakao · 30B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

Agentic coréen MoE 30B/3B actifs. Couvre KR/EN/JP/ZH/TH/VI. Apache 2.0. MLA attention.

Pourquoi ce rang 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
Sur Radeon RX 7900 XTX
Q5_K_M
22 GB · 40 tok/s
6

🇨🇳 Qwen 3 Omni 30B-A3B

Alibaba · 30B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

Omni MoE 30B/3B actifs. Streaming speech. 119 langues ASR. Apache 2.0.

Pourquoi ce rang Omni MoE 30B/3B actifs. Streaming speech. 119 langues ASR. Apache 2.0.
ollama run qwen3-omni:30b
Sur Radeon RX 7900 XTX
Q5_K_M
23 GB · 40 tok/s
7

🇨🇳 LLaDA 2.0 Uni 16B

Ant Group / inclusionAI · 16B paramètres · Apache 2.0 · 8 192 tokens ctx

Premier dLLM open Apache 2.0 : MoE 16B/1B + décodeur diffusion 6.2B. Texte+vision unifié. Sortie 22 avril 2026.

Pourquoi ce rang 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)
Sur Radeon RX 7900 XTX
Q5_K_M
22 GB · 60 tok/s
8

🇨🇳 DeepSeek R1 Distill 32B

DeepSeek · 32B paramètres · MIT · 32 768 tokens ctx

Le meilleur raisonneur open-weight accessible.

Pourquoi ce rang Le meilleur raisonneur open-weight accessible.
ollama run deepseek-r1:32b
Sur Radeon RX 7900 XTX
Q5_K_M
23 GB · 12 tok/s

Tableau comparatif

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

Méthodologie du classement

Filtre : Q4_K_M ≤ 22 Go. Bonus 13-32B (peak 24 Go). 960 Go/s GDDR6 + ROCm 6 mature.

Critères pris en compte :

  • Q4_K_M ≤ 22 Go
  • ROCm 6 compatible
  • Qwen 3 32B Q5 fluide
  • 24 Go au prix d'une 4070 Ti Super

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

Questions fréquentes

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.

Comparatifs en tête-à-tête

Approfondissez avec nos duels détaillés des finalistes :

Pour aller plus loin