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Meilleur LLM sur RTX 3090 Ti (24 GB) en 2026

Classement mis à jour le 18/08/2026

La RTX 3090 Ti (24 GB GDDR6X, 1008 Go/s) est le flagship Ampere. 24 Go + 1 To/s de bande passante = mêmes capacités VRAM qu'une 4090 à 60 % du prix neuf, ~700 € en occasion.

Classement

1

🇨🇳 GLM 4.7 Flash

Zhipu AI · 31B paramètres · MIT · 128 000 tokens ctx

GLM-4.7-Flash (MoE 31B, ~3B actifs) : le meilleur rapport code/VRAM de la classe 30B. MIT, 128k ctx, très rapide sur 3090/4090.

Pourquoi ce rang GLM-4.7-Flash (MoE 31B, ~3B actifs) : le meilleur rapport code/VRAM de la classe 30B. MIT, 128k ctx, très rapide sur 3090/4090.
ollama run glm-4.7-flash
Sur RTX 3090 Ti
Q5_K_M
23 GB · 40 tok/s
2

🇨🇳 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 RTX 3090 Ti
Q5_K_M
22 GB · 60 tok/s
3

🇨🇳 Qwen 3.6 27B

Alibaba · 27B paramètres · Apache 2.0 · 262 144 tokens ctx

Dense 27B multimodal sortie 22 avril 2026. 262k ctx (1M YaRN). SWE-bench Verified 77.2%.

Pourquoi ce rang Dense 27B multimodal sortie 22 avril 2026. 262k ctx (1M YaRN). SWE-bench Verified 77.2%.
ollama run qwen3.6:27b
Sur RTX 3090 Ti
Q5_K_M
19 GB · 13 tok/s
4

🇨🇳 Qwen 3.8 27B

Alibaba · 27B paramètres · Apache 2.0 · 262 144 tokens ctx

Qwen 3.8 27B : dense multimodal (texte + vision), 262k contexte, ~16 Go VRAM Q4 (18 Go de poids Ollama). Apache 2.0, code agentique et vision.

Pourquoi ce rang Qwen 3.8 27B : dense multimodal (texte + vision), 262k contexte, ~16 Go VRAM Q4 (18 Go de poids Ollama). Apache 2.0, code agentique et vision.
ollama run qwen3.8:27b
Sur RTX 3090 Ti
Q5_K_M
19 GB · 14 tok/s
5

🇺🇸 Granite 4.1 30B Instruct

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

Dense 30B Apache 2.0, 12 langues dont FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. Tool calling OpenAI-compatible. Sortie 29 avril 2026.

Pourquoi ce rang Dense 30B Apache 2.0, 12 langues dont FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. Tool calling OpenAI-compatible. Sortie 29 avril 2026.
ollama run granite4.1:30b
Sur RTX 3090 Ti
Q5_K_M
21 GB · 12 tok/s
6

🇺🇸 Nemotron Cascade 2 30B-A3B

NVIDIA · 30B paramètres · NVIDIA Open Model License · 128 000 tokens ctx

MoE 30B/3B actifs : thinking mode + instruct. Médaille d'or IMO 2025 et IOI 2025. Inférence rapide grâce aux 3B actifs, capacités raisonnement de niveau 30B. Sortie avril 2026.

Pourquoi ce rang MoE 30B/3B actifs : thinking mode + instruct. Médaille d'or IMO 2025 et IOI 2025. Inférence rapide grâce aux 3B actifs, capacités raisonnement de niveau 30B. Sortie avril 2026.
ollama run nemotron-cascade-2
Sur RTX 3090 Ti
Q5_K_M
21 GB · 30 tok/s
7

🇺🇸 DiffusionGemma 26B-A4B Instruct

Google · 26B paramètres · Apache 2.0 · 128 000 tokens ctx

DiffusionGemma 26B (Google) : Gemma vision-langage par diffusion, instruct, 128k contexte, 15 Go VRAM Q4. Apache 2.0. Sortie juin 2026.

Pourquoi ce rang DiffusionGemma 26B (Google) : Gemma vision-langage par diffusion, instruct, 128k contexte, 15 Go VRAM Q4. Apache 2.0. Sortie juin 2026.
# HuggingFace : google/diffusiongemma-26B-A4B-it
Sur RTX 3090 Ti
Q5_K_M
18 GB · 14 tok/s
8

🇺🇸 North Mini Code 1.0

Cohere · 30.5B paramètres · Apache 2.0 · 488 000 tokens ctx

Modèle Cohere de 30,5B orienté coding agentic et raisonnement. Contexte 488k, Apache 2.0, ~18 Go VRAM en Q4.

Pourquoi ce rang Modèle Cohere de 30,5B orienté coding agentic et raisonnement. Contexte 488k, Apache 2.0, ~18 Go VRAM en Q4.
ollama run north-mini-code-1.0
Sur RTX 3090 Ti
Q5_K_M
22 GB · 14 tok/s

Tableau comparatif

Rang Modèle Params VRAM Q4 Contexte Licence Sur RTX 3090 Ti
#1 GLM 4.7 Flash 31B 19 GB 128 000 MIT 40 tok/s · Q5_K_M
#2 LLaDA 2.0 Uni 16B 16B 18 GB 8 192 Apache 2.0 60 tok/s · Q5_K_M
#3 Qwen 3.6 27B 27B 16 GB 262 144 Apache 2.0 13 tok/s · Q5_K_M
#4 Qwen 3.8 27B 27B 16 GB 262 144 Apache 2.0 14 tok/s · Q5_K_M
#5 Granite 4.1 30B Instruct 30B 17 GB 131 072 Apache 2.0 12 tok/s · Q5_K_M
#6 Nemotron Cascade 2 30B-A3B 30B 17 GB 128 000 NVIDIA Open Model License 30 tok/s · Q5_K_M
#7 DiffusionGemma 26B-A4B Instruct 26B 15 GB 128 000 Apache 2.0 14 tok/s · Q5_K_M
#8 North Mini Code 1.0 30.5B 18 GB 488 000 Apache 2.0 14 tok/s · Q5_K_M

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Méthodologie du classement

Filtre : Q4_K_M ≤ 22 Go. Bonus 13-32B (peak 24 Go) et 7-32B. Bande passante 1008 Go/s record Ampere.

Critères pris en compte :

  • Q4_K_M ≤ 22 Go
  • Qwen 3 32B Q5 confortable
  • Fine-tuning LoRA 7-13B
  • 24 Go + 1 To/s

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

Questions fréquentes

RTX 3090 Ti vs 3090 ?

Même 24 Go. 3090 Ti = +7 % CUDA cores + GDDR6X 1008 Go/s vs 3090 GDDR6X 936 Go/s. Différence ~5-8 % pour LLM. 3090 souvent meilleure affaire occasion. Voir RTX 3090.

3090 Ti vs 4090 ?

Même 24 Go. 4090 = 1008 Go/s aussi + 16384 CUDA cores vs 10752 sur 3090 Ti. ~40-50 % plus rapide pour LLM. Si neuf, 4090. En occasion ~700 € vs ~1100 €, 3090 Ti excellente. Voir RTX 4090.

Llama 70B sur 3090 Ti ?

Q3_K_M (~32 Go) ne tient pas seul. Q2_K (~24 Go) tient juste mais qualité dégradée. Pour 70B confort, 2× 3090 Ti ou RTX 5090 32 Go. Voir RTX 5090.

Setup 2× 3090 Ti d'occasion ?

Excellent : 48 Go VRAM split à ~1400 € total. Llama 70B Q4 (~40 Go) tient avec ~30 tok/s via tensor parallelism. Difficile à battre rapport qualité/prix LLM 2026.

Pour aller plus loin