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Meilleur LLM sur RTX 4060 (8 GB) en 2026

Classement mis à jour le 18/08/2026

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

🇺🇸 Granite Embedding Multilingual R2

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

Granite Embedding R2 (IBM, Apache 2.0) : modèle d'embeddings multilingue pour RAG et recherche sémantique, 128k contexte, ~4 Go VRAM Q4.

Pourquoi ce rang 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

Sur RTX 4060

7 GB · 32 tok/s

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	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`

⚠️ Piège licence : Codestral 22B = Mistral Non-Production License → interdit pour coder au travail. Pour un usage pro, reste sur Qwen2.5-Coder, Devstral ou DeepSeek-Coder (Apache 2.0 / MIT). 💡 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

🇺🇸 Granite Embedding Multilingual R2

🇨🇳 Qwen 2.5 Omni 7B

🇺🇸 LFM2.5 7B

🇫🇷 Lucie 7B

🇨🇳 Qwen 2.5 7B