Classement mis à jour le 18/08/2026
La RTX 3060 Ti (8 GB GDDR6X, 448 Go/s) est plus rapide que la 3060 12 Go mais limitée à 8 Go. Compromis perf vs VRAM : la 3060 12 GB gagne souvent pour LLM.
Dense 8B Apache 2.0, 12 langues dont FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. MMLU 73.84, HumanEval 85.37. Sortie 29 avril 2026.
# HuggingFace : ibm-granite/granite-4.1-8b
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
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)
LFM2.5 7B (Liquid AI) : Liquid Foundation Model dense, 32k contexte, 4.1 Go VRAM Q4. Optimisé pour CPU et edge. Sortie mai 2026.
ollama pull lfm2.5
LLM souverain francophone, entraîné sur corpus FR.
ollama run lucie:7b
Excellent en multilingue et raisonnement. 128k de contexte.
ollama run qwen2.5:7b
| Rang | Modèle | Params | VRAM Q4 | Contexte | Licence | Sur RTX 3060 Ti |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Granite 4.1 8B Instruct | 8B | 5 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 12 tok/s · Q5_K_M |
| #2 | OLMo 3 7B | 7B | 5 GB | 8 192 | Apache 2.0 | 12 tok/s · Q5_K_M |
| #3 | Granite Embedding Multilingual R2 | 7B | 4.1 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 32 tok/s · Q8 |
| #4 | Qwen 2.5 Omni 7B | 7B | 6 GB | 32 768 | Apache 2.0 | 8 tok/s · Q5_K_M |
| #5 | LFM2.5 7B | 7B | 4.1 GB | 32 768 | LFM Open License v1.0 | 32 tok/s · Q8 |
| #6 | Lucie 7B | 7B | 5 GB | 4 096 | Apache 2.0 | 12 tok/s · Q5_K_M |
| #7 | Qwen 2.5 7B | 7B | 5 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 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 ≤ 7 Go. Bonus 3-9B. 448 Go/s = correct mais 8 Go contraignant.
Critères pris en compte :
Le scoring est entièrement transparent : consultez notre méthodologie pour les détails de calcul VRAM/tokens/sec.
3060 Ti 8 GB vs 3060 12 GB : LLM ?
3060 Ti plus rapide (~25 %) sur 7B. 3060 12 GB débloque 13-14B en Q4. Pour LLM principalement, 3060 12 GB. Pour mixed (jeu + LLM léger), 3060 Ti. Voir 3060 12GB.
3060 Ti occasion : prix ?
~150-200 € en France. Une des meilleures affaires entry-level LLM. Mistral 7B Q4 à 28 tok/s utilisable pour chat/code.
Modèles sweet spot 3060 Ti ?
Mistral 7B Q5 (~5,5 Go, 35 tok/s), Qwen 3 8B Q4 (~5 Go, 32 tok/s), Llama 3.2 3B Q4 (~2 Go, 70+ tok/s).
Vaut-il mieux investir dans la 5060 neuve ?
5060 GDDR7 448 Go/s = pareil bande passante mais Neural Engine moderne. ~340 € neuf vs ~180 € occasion. Préférez 3060 Ti occasion en budget serré. Voir RTX 5060.