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Meilleur LLM sur RTX 4060 (8 GB) en 2026

Classement mis à jour le 29/08/2026

La RTX 4060 (8 GB GDDR6, 272 Go/s) est l'entry-level Ada Lovelace. 8 Go suffisent pour les 7-9B en Q4 mais le débit reste modeste (~20 tok/s sur 7B).

Classement

Tableau comparatif

Rang	Modèle	Params	VRAM Q4	Contexte	Licence	Sur RTX 4060
#1	Gemma 4 E2B	2B	7 GB	128 000	Gemma	20 tok/s · Q4_K_M
#2	OLMo 3 7B Think (SFT)	7B	4.2 GB	16 000	Apache 2.0	32 tok/s · Q8
#3	GLM 5.3 7B	7B	4.1 GB	128 000	MIT	32 tok/s · Q8
#4	OLMo 3 7B	7B	5 GB	8 192	Apache 2.0	12 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	LFM2.5 7B	7B	4.1 GB	32 768	LFM Open License v1.0	32 tok/s · Q8
#7	LFM2.5 DSpark	7B	4.1 GB	32 768	LFM Open License v1.0	32 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	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`

💡 Chat/agent ≠ autocomplétion. Le tableau ci-dessus, c'est ton modèle de chat et d'agent. Pour l'autocomplétion inline (FIM), garde un petit modèle dédié en variante -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.

Méthodologie du classement

Filtre : Q4_K_M ≤ 7 Go. Bonus 1-7B et ≤ 3B (rapides). 272 Go/s correct pour 7B.

Critères pris en compte :

Q4_K_M ≤ 7 Go
Phi-4 Mini et 3B très rapides
Mistral 7B Q4 ~20 tok/s
Entry-level Ada

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

Questions fréquentes

RTX 4060 vs 5060 ?

5060 GDDR7 448 Go/s vs 4060 GDDR6 272 Go/s = ~65 % gain. Mistral 7B Q4 : 5060 ~40 tok/s vs 4060 ~24 tok/s. Si neuf, 5060. Voir RTX 5060.

4060 ou 3060 12 Go d'occasion ?

3060 12 Go = +4 Go VRAM mais ~25 % moins rapide (GDDR6 360 Go/s vs 4060 272 Go/s, mais Ada plus efficient). 3060 12 Go gagne pour LLM (13B accessible). Voir RTX 3060.

Sweet spot LLM 4060 ?

Mistral 7B Q5 (~5,5 Go) à 18 tok/s, Llama 3.2 3B Q4 à 40+ tok/s, Phi-4 Mini à 45+ tok/s. Pour 13B+, viser 12 Go (RTX 4070).

Faut-il une 4060 en 2026 ?

Pour LLM seul, viser 5060 (gain GDDR7) ou 4060 Ti 16 GB (gain VRAM). 4060 reste correcte si elle est déjà dans le PC. Voir 4060 Ti 16 GB.

Meilleur LLM sur RTX 4060 (8 GB) en 2026

Classement

🇺🇸 Gemma 4 E2B

🇺🇸 OLMo 3 7B Think (SFT)

🇨🇳 GLM 5.3 7B

🇺🇸 OLMo 3 7B

🇨🇳 Qwen 2.5 Omni 7B

🇺🇸 LFM2.5 7B

🇺🇸 LFM2.5 DSpark