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Meilleur LLM sur RTX 3050 8 GB en 2026

La RTX 3050 8 GB (GDDR6, 224 Go/s) est l'entry-level Ampere. Bande passante faible mais 8 Go permettent Mistral 7B Q4 à 12-15 tok/s. Utilisable pour découvrir le LLM local.

Classement

1

🇺🇸 Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B

IBM · 7B paramètres · Apache 2.0 · 128 000 tokens ctx

Hybride 7B/1B actifs. Coût compute extrêmement faible. Edge/embarqué.

Pourquoi ce rang Hybride 7B/1B actifs. Coût compute extrêmement faible. Edge/embarqué.
ollama run granite4:tiny-h
Sur RTX 3050 8GB
Q8
7 GB · 60 tok/s
2

🇫🇷 Lucie 7B

OpenLLM-France · 7B paramètres · Apache 2.0 · 4 096 tokens ctx

LLM souverain francophone, entraîné sur corpus FR.

Pourquoi ce rang LLM souverain francophone, entraîné sur corpus FR.
ollama run lucie:7b
Sur RTX 3050 8GB
Q5_K_M
6 GB · 12 tok/s
3

🇨🇳 DeepSeek R1 Distill 7B

DeepSeek · 7B paramètres · MIT · 32 768 tokens ctx

Raisonnement chain-of-thought distillé. Bluffant en maths.

Pourquoi ce rang Raisonnement chain-of-thought distillé. Bluffant en maths.
ollama run deepseek-r1:7b
Sur RTX 3050 8GB
Q5_K_M
6 GB · 12 tok/s
4

🇨🇳 Qwen 2.5 VL 7B

Alibaba · 7B paramètres · Apache 2.0 · 128 000 tokens ctx

Vision SOTA 7B. Vidéo >1h, grounding bbox, OCR multilingue. DocVQA 95.7.

Pourquoi ce rang Vision SOTA 7B. Vidéo >1h, grounding bbox, OCR multilingue. DocVQA 95.7.
ollama run qwen2.5vl:7b
Sur RTX 3050 8GB
Q5_K_M
7 GB · 8 tok/s
5

🇨🇳 Qwen 2.5 Omni 7B

Alibaba · 7B paramètres · Apache 2.0 · 32 768 tokens ctx

Premier omni open : texte+image+audio+vidéo en entrée, texte+parole en sortie. Pas de tag Ollama officiel.

Pourquoi ce rang 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)
Sur RTX 3050 8GB
Q5_K_M
7 GB · 8 tok/s
6

🇺🇸 Phi-4 Multimodal 5.6B

Microsoft · 5.6B paramètres · MIT · 128 000 tokens ctx

Texte+image+audio → texte. Mixture-of-LoRAs, jusqu'à ~2.8h d'audio. Pas de tag Ollama officiel.

Pourquoi ce rang Texte+image+audio → texte. Mixture-of-LoRAs, jusqu'à ~2.8h d'audio. Pas de tag Ollama officiel.
# Via HuggingFace : microsoft/Phi-4-multimodal-instruct (pas d'Ollama officiel)
Sur RTX 3050 8GB
Q8
7 GB · 15 tok/s
7

🇺🇸 OLMo 3 7B

Allen AI · 7B paramètres · Apache 2.0 · 8 192 tokens ctx

Dense 7B 100% ouvert (poids + données + code). Transparence totale pour recherche.

Pourquoi ce rang Dense 7B 100% ouvert (poids + données + code). Transparence totale pour recherche.
ollama run olmo-3:7b
Sur RTX 3050 8GB
Q5_K_M
6 GB · 12 tok/s

Tableau comparatif

Rang Modèle Params VRAM Q4 Contexte Licence Sur RTX 3050 8GB
#1 Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B 7B 4 GB 128 000 Apache 2.0 60 tok/s · Q8
#2 Lucie 7B 7B 5 GB 4 096 Apache 2.0 12 tok/s · Q5_K_M
#3 DeepSeek R1 Distill 7B 7B 5 GB 32 768 MIT 12 tok/s · Q5_K_M
#4 Qwen 2.5 VL 7B 7B 6 GB 128 000 Apache 2.0 8 tok/s · Q5_K_M
#5 Qwen 2.5 Omni 7B 7B 6 GB 32 768 Apache 2.0 8 tok/s · Q5_K_M
#6 Phi-4 Multimodal 5.6B 5.6B 4 GB 128 000 MIT 15 tok/s · Q8
#7 OLMo 3 7B 7B 5 GB 8 192 Apache 2.0 12 tok/s · Q5_K_M

Méthodologie du classement

Filtre : Q4_K_M ≤ 6 Go. Bonus 1-7B et ≤ 3B (rapides). 224 Go/s limite mais 8 Go OK pour 7B.

Critères pris en compte :

  • Q4_K_M ≤ 6 Go
  • Mistral 7B Q4 à 12 tok/s
  • Phi-4 Mini très rapide
  • Entry budget Ampere

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

Questions fréquentes

RTX 3050 8 GB : pertinent pour LLM ?

Pour découvrir oui, pour usage soutenu non. Mistral 7B Q4 à 12-15 tok/s, Llama 3.2 3B Q4 à 30 tok/s. Bande passante limitée. Voir guide.

3050 8 GB vs 4060 8 GB ?

4060 GDDR6 272 Go/s + Ada Lovelace = ~80 % plus rapide. Mistral 7B Q4 : 4060 ~22 tok/s vs 3050 ~14 tok/s. Voir RTX 4060.

Faut-il préférer un Mac M1 occasion ?

Mac M1 16 Go ~400 € occasion = 16 Go unifié + silence. 3050 ~200 €. Selon plateforme et budget. Voir Mac 16 Go.

Quels modèles sweet spot 3050 ?

Phi-4 Mini 3,8B Q4 (45+ tok/s), Llama 3.2 3B Q4 (30 tok/s), Mistral 7B Q4 (12-15 tok/s pour du long-form chat acceptable).

Comparatifs en tête-à-tête

Approfondissez avec nos duels détaillés des finalistes :

Pour aller plus loin