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Meilleur LLM sur RTX 4060 Ti 16 GB en 2026

La RTX 4060 Ti 16 GB (GDDR6, 288 Go/s) est le moins cher pour 16 Go de VRAM (~480 € neuve). Bande passante faible limite le débit mais les 24B en Q4 tournent à 18-22 tok/s.

Classement

1

🇨🇳 Qwen 3 14B

Alibaba · 14B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

Dense 14B avec hybrid thinking. Égale Qwen 2.5 32B Base sur STEM/code.

Pourquoi ce rang Dense 14B avec hybrid thinking. Égale Qwen 2.5 32B Base sur STEM/code.
ollama run qwen3:14b
Sur RTX 4060 Ti 16GB
Q8
16 GB · 6 tok/s
2

🇺🇸 Phi-4 Reasoning 14B

Microsoft · 14B paramètres · MIT · 32 768 tokens ctx

Raisonneur MIT 14B. Bat R1-Distill-Llama-70B sur AIME/GPQA avec 50× moins de paramètres.

Pourquoi ce rang Raisonneur MIT 14B. Bat R1-Distill-Llama-70B sur AIME/GPQA avec 50× moins de paramètres.
ollama run phi4-reasoning:14b
Sur RTX 4060 Ti 16GB
Q8
16 GB · 6 tok/s
3

🇨🇳 DeepSeek R1 Distill Qwen 14B

DeepSeek · 14B paramètres · MIT · 131 072 tokens ctx

R1 distillé Qwen 14B. AIME24 69.7, MATH-500 93.9. Dépasse o1-mini sur beaucoup de benchmarks.

Pourquoi ce rang R1 distillé Qwen 14B. AIME24 69.7, MATH-500 93.9. Dépasse o1-mini sur beaucoup de benchmarks.
ollama run deepseek-r1:14b
Sur RTX 4060 Ti 16GB
Q8
16 GB · 6 tok/s
4

🇺🇸 Phi-4 14B

Microsoft · 14B paramètres · MIT · 16 384 tokens ctx

Raisonnement exceptionnel pour sa taille. Orienté STEM.

Pourquoi ce rang Raisonnement exceptionnel pour sa taille. Orienté STEM.
ollama run phi4:14b
Sur RTX 4060 Ti 16GB
Q8
16 GB · 6 tok/s
5

🇨🇳 Qwen 2.5 14B Instruct

Alibaba · 14B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

Dense 14B Apache 2.0. MMLU 79.7, HumanEval 83.5. 29+ langues. Bon compromis.

Pourquoi ce rang Dense 14B Apache 2.0. MMLU 79.7, HumanEval 83.5. 29+ langues. Bon compromis.
ollama run qwen2.5:14b
Sur RTX 4060 Ti 16GB
Q8
16 GB · 6 tok/s
6

🇨🇳 Qwen 2.5 Coder 14B Instruct

Alibaba · 14B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

Coder 14B. HumanEval 89.6, LiveCodeBench 37.1. Sweet spot VRAM pour code self-host.

Pourquoi ce rang Coder 14B. HumanEval 89.6, LiveCodeBench 37.1. Sweet spot VRAM pour code self-host.
ollama run qwen2.5-coder:14b
Sur RTX 4060 Ti 16GB
Q8
16 GB · 6 tok/s
7

🇺🇸 gpt-oss 20B

OpenAI · 21B paramètres · Apache 2.0 · 128 000 tokens ctx

Petit frère de gpt-oss 120B. 21B/3.6B actifs. Égale o3-mini sur laptop.

Pourquoi ce rang Petit frère de gpt-oss 120B. 21B/3.6B actifs. Égale o3-mini sur laptop.
ollama run openai/gpt-oss:20b
Sur RTX 4060 Ti 16GB
Q5_K_M
16 GB · 20 tok/s

Tableau comparatif

Rang Modèle Params VRAM Q4 Contexte Licence Sur RTX 4060 Ti 16GB
#1 Qwen 3 14B 14B 9 GB 131 072 Apache 2.0 6 tok/s · Q8
#2 Phi-4 Reasoning 14B 14B 9 GB 32 768 MIT 6 tok/s · Q8
#3 DeepSeek R1 Distill Qwen 14B 14B 9 GB 131 072 MIT 6 tok/s · Q8
#4 Phi-4 14B 14B 9 GB 16 384 MIT 6 tok/s · Q8
#5 Qwen 2.5 14B Instruct 14B 9 GB 131 072 Apache 2.0 6 tok/s · Q8
#6 Qwen 2.5 Coder 14B Instruct 14B 9 GB 131 072 Apache 2.0 6 tok/s · Q8
#7 gpt-oss 20B 21B 13 GB 128 000 Apache 2.0 20 tok/s · Q5_K_M

Méthodologie du classement

Filtre : Q4_K_M ≤ 14 Go. Bonus 7-14B et 13-24B. 288 Go/s limite le débit mais 16 Go ouvrent l'accès aux 24B.

Critères pris en compte :

  • Q4_K_M ≤ 14 Go
  • 16 Go le moins cher
  • Mistral Small 24B Q4 accessible
  • 288 Go/s limitant

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

Questions fréquentes

4060 Ti 16 vs 4070 12 Go : LLM ?

4070 = 12 Go + 504 Go/s. 4060 Ti 16 = 16 Go + 288 Go/s. Pour 24B Q4, 4060 Ti 16 gagne (la 4070 ne peut pas). Pour 7-14B speed, 4070 ~2× plus rapide. Voir RTX 4070.

Bande passante 288 Go/s : combien tok/s ?

Mistral 7B Q4 : ~18 tok/s. Qwen 3 14B Q4 : ~14 tok/s. Mistral Small 24B Q4 : ~10 tok/s. Utilisable mais visiblement plus lent qu'une 4070.

4060 Ti 16 ou 5060 Ti 16 ?

5060 Ti 16 = GDDR7 448 Go/s = ~50 % plus rapide. ~150 € de plus neuf. Préférez 5060 Ti 16 si neuf. Voir RTX 5060 Ti 16GB.

Pour qui la 4060 Ti 16 ?

Budget serré qui veut tester les 24B, ou setup multi-GPU (2× 4060 Ti 16 = 32 Go pour ~960 €). Pas optimal pour speed pure.

Comparatifs en tête-à-tête

Approfondissez avec nos duels détaillés des finalistes :

Pour aller plus loin