Classement mis à jour le 29/08/2026
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.
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
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)
Dense 27B multimodal sortie 22 avril 2026. 262k ctx (1M YaRN). SWE-bench Verified 77.2%.
ollama run qwen3.6:27b
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
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
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
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
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
| 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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| Ta VRAM | GPU / Mac typiques | Modèle de code conseillé | Commande Ollama |
|---|---|---|---|
| 8 Go | RTX 4060 / 3060 · M1-M2 16 Go | Qwen 3.5 9B (Q4, 6,6 Go — 256k ctx) | ollama run qwen3.5:9b |
| 12 Go | RTX 3060 12 Go / 4070 / 5070 | Qwen 3.5 9B (Q8, 11 Go) ou Gemma 4 12B (7,6 Go) | ollama run qwen3.5:9b-q8_0 |
| 16 Go | RTX 5070 Ti / 4080 / 5080 · RX 9070 XT · M4 24 Go | Devstral 24B (Q4, 14 Go) — spécialiste agent de code | ollama run devstral:24b |
| 24 Go | RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 Go | Qwen 3.8 27B (Q4, 18 Go) — le « proche Copilot » | ollama run qwen3.8:27b |
| 32 Go | RTX 5090 | Qwen 3.6 35B-A3B (Q4, 23 Go) — MoE rapide | ollama run qwen3.6:35b |
| 48 Go+ | Mac M4 Max 64 Go · M2 Ultra 128 Go | Qwen3-Coder 30B-A3B (Q8, 32 Go — 256k ctx) | ollama run qwen3-coder:30b-a3b-q8_0 |
-base : ollama run qwen2.5-coder:7b-base — c'est encore la référence sur ce cas précis. ⚠️ Qwen 3.8 : son raisonnement est réglé très haut par défaut et il « sur-réfléchit » sur des demandes simples — baisse-le à low (ou coupe-le) au premier lancement. ⚠️ Piège licence : Codestral 22B = Mistral Non-Production License → interdit pour coder au travail. Qwen 3.5/3.8, Gemma 4 et Devstral sont en Apache 2.0. 💡 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.
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 :
Le scoring est entièrement transparent : consultez notre méthodologie pour les détails de calcul VRAM/tokens/sec.
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.