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Meilleur LLM sur Radeon RX 9060 XT (16 GB) en 2026

Classement mis à jour le 15/07/2026

La Radeon RX 9060 XT (16 GB GDDR6, 432 Go/s) est l'entry RDNA 4 (2025). 16 Go à prix mid-budget (~400 € neuve) = Mistral Small 24B Q4 accessible via ROCm 6.

Classement

🇨🇳 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 9060 XT 16GB

16 GB · 6 tok/s

🇺🇸 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 9060 XT 16GB

16 GB · 6 tok/s

🇨🇳 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 9060 XT 16GB

16 GB · 6 tok/s

🇺🇸 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 9060 XT 16GB

16 GB · 6 tok/s

🇨🇳 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 9060 XT 16GB

16 GB · 6 tok/s

🇨🇳 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 9060 XT 16GB

16 GB · 6 tok/s

🇺🇸 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 9060 XT 16GB

Q5_K_M

16 GB · 20 tok/s

Tableau comparatif

Rang	Modèle	Params	VRAM Q4	Contexte	Licence	Sur Radeon RX 9060 XT 16GB
#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

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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`

⚠️ Piège licence : Codestral 22B = Mistral Non-Production License → interdit pour coder au travail. Pour un usage pro, reste sur Qwen2.5-Coder, Devstral ou DeepSeek-Coder (Apache 2.0 / MIT). 💡 Ça plante en mémoire ? Garde ~1,5 Go de VRAM libre pour le contexte, ou descends d'un cran de quantization.

🔌 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.

Méthodologie du classement

Filtre : Q4_K_M ≤ 14 Go. Bonus 7-14B et 13-24B. 432 Go/s + ROCm 6 + RDNA 4.

Critères pris en compte :

Q4_K_M ≤ 14 Go
RDNA 4 entry 16 Go
Mistral Small 24B Q4 accessible
ROCm 6

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

Questions fréquentes

RX 9060 XT vs 5060 Ti 16 GB ?

9060 XT = 16 Go + 432 Go/s ROCm. 5060 Ti 16 = 16 Go + 448 Go/s CUDA. NVIDIA mieux supporté (CUDA, Ollama plus mature). AMD souvent ~50-80 € moins cher. Voir RTX 5060 Ti 16GB.

Speed sur 9060 XT ?

Mistral 7B Q4 à 24 tok/s, Mistral Small 24B Q4 à 16 tok/s. Acceptable pour usage chat/RAG personnel.

Sweet spot LLM 9060 XT ?

Mistral Small 24B Q4 (~13 Go) à 16 tok/s, Qwen 3 14B Q5 (~10 Go) à 22 tok/s.

9060 XT ou 9070 (non-XT) ?

9070 = 644 Go/s vs 9060 XT 432 Go/s = +50 % bande passante. Pour speed, 9070 (~150 € de plus). Voir RX 9070.

Comparatifs en tête-à-tête

Approfondissez avec nos duels détaillés des finalistes :

Meilleur LLM sur Radeon RX 9060 XT (16 GB) en 2026

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