Classement mis à jour le 15/07/2026
La RTX 2070 (8 GB GDDR6, 448 Go/s) en occasion ~120-150 € reste utilisable pour les 7-9B en Q4. Architecture Turing ancienne mais fonctionnelle pour LLM débutant.
LLM souverain francophone, entraîné sur corpus FR.
ollama run lucie:7b
Raisonnement chain-of-thought distillé. Bluffant en maths.
ollama run deepseek-r1:7b
Vision SOTA 7B. Vidéo >1h, grounding bbox, OCR multilingue. DocVQA 95.7.
ollama run qwen2.5vl:7b
Premier omni open : texte+image+audio+vidéo en entrée, texte+parole en sortie. Pas de tag Ollama officiel.
# GGUF : ggml-org/Qwen2.5-Omni-7B-GGUF (pas d'Ollama officiel)
Dense 7B 100% ouvert (poids + données + code). Transparence totale pour recherche.
ollama run olmo-3:7b
Granite Embedding R2 (IBM, Apache 2.0) : modèle d'embeddings multilingue pour RAG et recherche sémantique, 128k contexte, ~4 Go VRAM Q4.
# HuggingFace : ibm-granite/granite-embedding-multilingual-r2
Hybride 7B/1B actifs. Coût compute extrêmement faible. Edge/embarqué.
ollama run granite4:tiny-h
| Rang | Modèle | Params | VRAM Q4 | Contexte | Licence | Sur RTX 2070 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Lucie 7B | 7B | 5 GB | 4 096 | Apache 2.0 | 12 tok/s · Q5_K_M |
| #2 | DeepSeek R1 Distill 7B | 7B | 5 GB | 32 768 | MIT | 12 tok/s · Q5_K_M |
| #3 | Qwen 2.5 VL 7B | 7B | 6 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 8 tok/s · Q5_K_M |
| #4 | Qwen 2.5 Omni 7B | 7B | 6 GB | 32 768 | Apache 2.0 | 8 tok/s · Q5_K_M |
| #5 | OLMo 3 7B | 7B | 5 GB | 8 192 | Apache 2.0 | 12 tok/s · Q5_K_M |
| #6 | Granite Embedding Multilingual R2 | 7B | 4.1 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 32 tok/s · Q8 |
| #7 | Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B | 7B | 4 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 60 tok/s · Q8 |
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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 ≤ 7 Go. Bonus 3-9B. 448 Go/s = équivalent 3070 en bande passante.
Critères pris en compte :
Le scoring est entièrement transparent : consultez notre méthodologie pour les détails de calcul VRAM/tokens/sec.
RTX 2070 en 2026 : ça vaut le coup ?
Si vous avez déjà la carte, oui pour découvrir : Mistral 7B Q4 à 25 tok/s. À l'achat, 3060 12 GB occasion (~200 €) est bien meilleur. Voir 3060 12GB.
2070 vs 2070 Super ?
Quasi identique (8 Go GDDR6 448 Go/s). 2070 Super = ~10 % CUDA cores en plus. Différence marginale.
Quels modèles tester sur 2070 ?
Mistral 7B Q4 (~4,5 Go), Llama 3.2 3B Q4 (~2 Go, 60+ tok/s), Phi-4 Mini 3,8B Q4 (40+ tok/s). Évitez 13B+ : ne tient pas.
Faut-il préférer un Mac M1 ?
Mac M1 8/16 Go occasion ~300-400 € = 8/16 Go unifié + silence. 2070 ~120 € + PC existant = plus économique. Voir Mac 16 Go.
Approfondissez avec nos duels détaillés des finalistes :