Classement mis à jour le 29/08/2026
La RTX 4080 Super (16 GB GDDR6X, 736 Go/s) est la variante boostée Ada Lovelace tier 1. ~5 % plus rapide que la 4080. 16 Go débloquent les 24B en Q4_K_M à 30-35 tok/s.
Dense 14B avec hybrid thinking. Égale Qwen 2.5 32B Base sur STEM/code.
ollama run qwen3:14b
Raisonneur MIT 14B. Bat R1-Distill-Llama-70B sur AIME/GPQA avec 50× moins de paramètres.
ollama run phi4-reasoning:14b
Raisonnement exceptionnel pour sa taille. Orienté STEM.
ollama run phi4:14b
Dense 14B Apache 2.0. MMLU 79.7, HumanEval 83.5. 29+ langues. Bon compromis.
ollama run qwen2.5:14b
Coder 14B. HumanEval 89.6, LiveCodeBench 37.1. Sweet spot VRAM pour code self-host.
ollama run qwen2.5-coder:14b
R1 distillé Qwen 14B. AIME24 69.7, MATH-500 93.9. Dépasse o1-mini sur beaucoup de benchmarks.
ollama run deepseek-r1:14b
Spécialiste coding 24B Apache 2.0. 72.2% SWE-Bench. 256k ctx, FR lab.
ollama run devstral-small2:24b
| Rang | Modèle | Params | VRAM Q4 | Contexte | Licence | Sur RTX 4080 Super |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Qwen 3 14B | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 55 tok/s · Q8 |
| #2 | Phi-4 Reasoning 14B | 14B | 9 GB | 32 768 | MIT | 55 tok/s · Q8 |
| #3 | Phi-4 14B | 14B | 9 GB | 16 384 | MIT | 55 tok/s · Q8 |
| #4 | Qwen 2.5 14B Instruct | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 55 tok/s · Q8 |
| #5 | Qwen 2.5 Coder 14B Instruct | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 55 tok/s · Q8 |
| #6 | DeepSeek R1 Distill Qwen 14B | 14B | 9 GB | 131 072 | MIT | 55 tok/s · Q8 |
| #7 | Devstral Small 2 24B | 24B | 14 GB | 256 000 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q4_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 | 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 |
-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.
Filtre : Q4_K_M ≤ 14 Go. Bonus 7-14B et 13-24B. Variante boost ~5 % vs 4080 standard.
Critères pris en compte :
Le scoring est entièrement transparent : consultez notre méthodologie pour les détails de calcul VRAM/tokens/sec.
RTX 4080 Super vs 4080 ?
Même 16 Go. 4080 Super = +5 % perf (~7 % CUDA cores, GDDR6X légèrement plus rapide). Différence imperceptible sur la plupart des LLM. Préférez la moins chère en occasion. Voir RTX 4080.
4080 Super vs 5080 ?
5080 = ~25 % plus rapide (GDDR7 vs GDDR6X) mais ~600 € de plus neuve. 4080 Super en occasion ~700 € = meilleur rapport. Voir RTX 5080.
Llama 70B sur 4080 Super ?
Non — Q4 (~40 Go) ne tient pas en 16 Go. Q2_K (~28 Go) ne tient pas non plus. Pour 70B en local consumer, viser RTX 4090/5090 24+ Go ou Mac Studio 64+ Go.
Sweet spot LLM sur 4080 Super ?
Mistral Small 24B Q4 (~13 Go) à 30 tok/s ou Qwen 3 14B Q6 (~12 Go) à 50 tok/s. Pour code, Qwen 2.5 Coder 14B Q5. Voir classement code.
Approfondissez avec nos duels détaillés des finalistes :