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Meilleur LLM sur RTX 4070 (12 GB) en 2026

La RTX 4070 (12 GB GDDR6X, 504 Go/s) est le mid-range Ada Lovelace de 2023. 12 Go suffisent pour 7-14B en Q4. Bonne option occasion ~400 €.

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 4070
Q5_K_M
11 GB · 20 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 4070
Q5_K_M
11 GB · 20 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 4070
Q5_K_M
11 GB · 20 tok/s
4

🇺🇸 Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B

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

Hybride 7B/1B actifs. Coût compute extrêmement faible. Edge/embarqué.

Pourquoi ce rang Hybride 7B/1B actifs. Coût compute extrêmement faible. Edge/embarqué.
ollama run granite4:tiny-h
Sur RTX 4070
Q8
7 GB · 180 tok/s
5

🇺🇸 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 4070
Q5_K_M
11 GB · 20 tok/s
6

🇫🇷 Mistral Nemo 12B Instruct

Mistral AI · 12B paramètres · Apache 2.0 · 128 000 tokens ctx

Codéveloppé avec NVIDIA. 128k ctx, Tekken tokenizer, fort en multilingue européen.

Pourquoi ce rang Codéveloppé avec NVIDIA. 128k ctx, Tekken tokenizer, fort en multilingue européen.
ollama run mistral-nemo:12b
Sur RTX 4070
Q5_K_M
9 GB · 25 tok/s
7

🇺🇸 Gemma 3 12B

Google · 12B paramètres · Gemma · 128 000 tokens ctx

Sweet spot multimodal. 128k ctx, vision, 140 langues.

Pourquoi ce rang Sweet spot multimodal. 128k ctx, vision, 140 langues.
ollama run gemma3:12b
Sur RTX 4070
Q5_K_M
9 GB · 22 tok/s

Tableau comparatif

Rang Modèle Params VRAM Q4 Contexte Licence Sur RTX 4070
#1 Qwen 3 14B 14B 9 GB 131 072 Apache 2.0 20 tok/s · Q5_K_M
#2 Phi-4 Reasoning 14B 14B 9 GB 32 768 MIT 20 tok/s · Q5_K_M
#3 DeepSeek R1 Distill Qwen 14B 14B 9 GB 131 072 MIT 20 tok/s · Q5_K_M
#4 Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B 7B 4 GB 128 000 Apache 2.0 180 tok/s · Q8
#5 Phi-4 14B 14B 9 GB 16 384 MIT 20 tok/s · Q5_K_M
#6 Mistral Nemo 12B Instruct 12B 7 GB 128 000 Apache 2.0 25 tok/s · Q5_K_M
#7 Gemma 3 12B 12B 7 GB 128 000 Gemma 22 tok/s · Q5_K_M

Méthodologie du classement

Filtre : Q4_K_M ≤ 11 Go. Bonus 7-14B. 504 Go/s = solid mid-range.

Critères pris en compte :

  • Q4_K_M ≤ 11 Go
  • Mistral Nemo 12B Q4 fluide
  • Qwen 3 8B Q5 idéal
  • GDDR6X 504 Go/s

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

Questions fréquentes

RTX 4070 en 2026 : encore pertinent ?

Oui en occasion ~400 €. Mistral 7B Q5 (~5,5 Go) à 30 tok/s, Qwen 3 14B Q4 (~8 Go) à 25 tok/s. Voir guide.

4070 vs 4070 Super ?

Super = +15 % perf pour ~100 € de plus. Si LLM est l'usage principal et budget OK, prendre Super. Voir RTX 4070 Super.

4070 ou 3080 d'occasion ?

3080 10 Go = -2 Go VRAM mais 760 Go/s (vs 4070 504 Go/s). Plus rapide sur 7B mais limite à 9-10B en Q4 (vs 12B sur 4070). Selon priorité. Voir RTX 3080.

Quel modèle code sur 4070 ?

Qwen 2.5 Coder 14B Q4 (~8 Go) à 25-30 tok/s. Excellent pour Python/JS/Go/Rust. Voir classement code.

Comparatifs en tête-à-tête

Approfondissez avec nos duels détaillés des finalistes :

Pour aller plus loin