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Meilleur LLM sur RTX 4070 Ti Super (16 GB) en 2026

La RTX 4070 Ti Super (16 GB GDDR6X, 672 Go/s) a doublé la VRAM de la 4070 Ti. Idéal pour atteindre les 24B en Q4 sans monter à la 4080.

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 Ti Super
Q8
16 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 Ti Super
Q8
16 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 Ti Super
Q8
16 GB · 20 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 4070 Ti Super
Q8
16 GB · 20 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 4070 Ti Super
Q8
16 GB · 20 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 4070 Ti Super
Q8
16 GB · 20 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 4070 Ti Super
Q5_K_M
16 GB · 55 tok/s

Tableau comparatif

Rang Modèle Params VRAM Q4 Contexte Licence Sur RTX 4070 Ti Super
#1 Qwen 3 14B 14B 9 GB 131 072 Apache 2.0 20 tok/s · Q8
#2 Phi-4 Reasoning 14B 14B 9 GB 32 768 MIT 20 tok/s · Q8
#3 DeepSeek R1 Distill Qwen 14B 14B 9 GB 131 072 MIT 20 tok/s · Q8
#4 Phi-4 14B 14B 9 GB 16 384 MIT 20 tok/s · Q8
#5 Qwen 2.5 14B Instruct 14B 9 GB 131 072 Apache 2.0 20 tok/s · Q8
#6 Qwen 2.5 Coder 14B Instruct 14B 9 GB 131 072 Apache 2.0 20 tok/s · Q8
#7 gpt-oss 20B 21B 13 GB 128 000 Apache 2.0 55 tok/s · Q5_K_M

Méthodologie du classement

Filtre : Q4_K_M ≤ 14 Go. Bonus 7-14B et 13-24B (Mistral Small 24B). Bande passante 672 Go/s.

Critères pris en compte :

  • Q4_K_M ≤ 14 Go
  • +50% VRAM vs 4070 Ti
  • Mistral Small 24B Q4 fluide
  • GDDR6X 672 Go/s

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

Questions fréquentes

4070 Ti Super vs 4070 Ti ?

16 Go vs 12 Go. C'est CRITIQUE pour LLM : la 4070 Ti Super débloque Mistral Small 24B Q4 alors que la 4070 Ti plafonne à 14B Q4. Voir RTX 4070 Ti.

4070 Ti Super vs 5070 Ti ?

Même 16 Go. 5070 Ti GDDR7 896 Go/s = ~30 % plus rapide que 4070 Ti Super GDDR6X 672 Go/s. Si neuf, 5070 Ti. Si occasion, 4070 Ti Super reste excellent. Voir RTX 5070 Ti.

Sweet spot LLM 4070 Ti Super ?

Qwen 3 14B Q6 (~12 Go) ou Mistral Small 24B Q4 (~13 Go). 30-50 tok/s selon le modèle. Pour du code, Qwen 2.5 Coder 14B Q6.

Peut-on fine-tuner sur 4070 Ti Super ?

QLoRA 7B confortable (~10 Go). QLoRA 14B serré (~14 Go). Pour vraiment fine-tuner sérieusement, viser 24 Go (RTX 4090/3090). Voir guide.

Comparatifs en tête-à-tête

Approfondissez avec nos duels détaillés des finalistes :

Pour aller plus loin