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Meilleur LLM sur RTX 5060 (8 GB) en 2026

La RTX 5060 (8 GB GDDR7, 448 Go/s) est l'entry-level Blackwell. 8 Go ne permettent que les 7-9B en Q4_K_M, mais GDDR7 + Neural Engine donnent 35-45 tok/s sur Mistral 7B.

Classement

1

🇫🇷 Lucie 7B

OpenLLM-France · 7B paramètres · Apache 2.0 · 4 096 tokens ctx

LLM souverain francophone, entraîné sur corpus FR.

Pourquoi ce rang LLM souverain francophone, entraîné sur corpus FR.
ollama run lucie:7b
Sur RTX 5060
Q5_K_M
6 GB · 12 tok/s
2

🇨🇳 DeepSeek R1 Distill 7B

DeepSeek · 7B paramètres · MIT · 32 768 tokens ctx

Raisonnement chain-of-thought distillé. Bluffant en maths.

Pourquoi ce rang Raisonnement chain-of-thought distillé. Bluffant en maths.
ollama run deepseek-r1:7b
Sur RTX 5060
Q5_K_M
6 GB · 12 tok/s
3

🇨🇳 Qwen 2.5 VL 7B

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

Vision SOTA 7B. Vidéo >1h, grounding bbox, OCR multilingue. DocVQA 95.7.

Pourquoi ce rang Vision SOTA 7B. Vidéo >1h, grounding bbox, OCR multilingue. DocVQA 95.7.
ollama run qwen2.5vl:7b
Sur RTX 5060
Q5_K_M
7 GB · 8 tok/s
4

🇨🇳 Qwen 2.5 Omni 7B

Alibaba · 7B paramètres · Apache 2.0 · 32 768 tokens ctx

Premier omni open : texte+image+audio+vidéo en entrée, texte+parole en sortie. Pas de tag Ollama officiel.

Pourquoi ce rang Premier omni open : texte+image+audio+vidéo en entrée, texte+parole en sortie. Pas de tag Ollama officiel.
# GGUF : ggml-org/Qwen2.5-Omni-7B-GGUF (pas d'Ollama officiel)
Sur RTX 5060
Q5_K_M
7 GB · 8 tok/s
5

🇺🇸 OLMo 3 7B

Allen AI · 7B paramètres · Apache 2.0 · 8 192 tokens ctx

Dense 7B 100% ouvert (poids + données + code). Transparence totale pour recherche.

Pourquoi ce rang Dense 7B 100% ouvert (poids + données + code). Transparence totale pour recherche.
ollama run olmo-3:7b
Sur RTX 5060
Q5_K_M
6 GB · 12 tok/s
6

🇺🇸 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 5060
Q8
7 GB · 60 tok/s
7

🇫🇷 Mistral 7B Instruct

Mistral AI · 7B paramètres · Apache 2.0 · 32 768 tokens ctx

Le classique français. Rapide, polyvalent, excellente base pour débuter.

Pourquoi ce rang Le classique français. Rapide, polyvalent, excellente base pour débuter.
ollama run mistral:7b-instruct
Sur RTX 5060
Q5_K_M
6 GB · 12 tok/s

Tableau comparatif

Rang Modèle Params VRAM Q4 Contexte Licence Sur RTX 5060
#1 Lucie 7B 7B 5 GB 4 096 Apache 2.0 12 tok/s · Q5_K_M
#2 DeepSeek R1 Distill 7B 7B 5 GB 32 768 MIT 12 tok/s · Q5_K_M
#3 Qwen 2.5 VL 7B 7B 6 GB 128 000 Apache 2.0 8 tok/s · Q5_K_M
#4 Qwen 2.5 Omni 7B 7B 6 GB 32 768 Apache 2.0 8 tok/s · Q5_K_M
#5 OLMo 3 7B 7B 5 GB 8 192 Apache 2.0 12 tok/s · Q5_K_M
#6 Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B 7B 4 GB 128 000 Apache 2.0 60 tok/s · Q8
#7 Mistral 7B Instruct 7B 5 GB 32 768 Apache 2.0 12 tok/s · Q5_K_M

Méthodologie du classement

Filtre : Q4_K_M ≤ 7 Go (laisse 1 Go contexte). Bonus 3-9B (peak 8 Go) et ≤ 7B (zero swap). 448 Go/s = throughput correct entry.

Critères pris en compte :

  • Q4_K_M ≤ 7 Go
  • Mistral 7B Q4 fluide
  • Tokens/sec ≥ 35 sur 7B
  • GDDR7 boost vs 4060

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

Questions fréquentes

RTX 5060 vs RTX 4060 ?

Même 8 Go. 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. Voir RTX 4060.

8 Go suffisent pour démarrer en LLM local ?

Oui — Mistral 7B Q4 (~4,5 Go), Qwen 3 8B Q4 (~5 Go), Llama 3.2 3B Q4 (~2 Go) tous excellents. Pour 13B+, il faut 12 Go (RTX 5070). Voir classement 8 Go VRAM.

RTX 5060 ou 5060 Ti 16 ?

5060 = entry 8 Go (~340 €). 5060 Ti 16 = mid 16 Go (~480 €). Le saut +150 € débloque les 24B (Mistral Small Q4). Si budget OK, 5060 Ti 16. Voir RTX 5060 Ti 16GB.

Quelle quantif sur 5060 ?

Q5_K_M pour 7B (5,5 Go, qualité max). Q4_K_M pour 8-9B (5-5,5 Go). Q4_0 pour 13B forcé (~7 Go) mais qualité dégradée. Restez sur 7B Q5 pour le sweet spot.

Comparatifs en tête-à-tête

Approfondissez avec nos duels détaillés des finalistes :

Pour aller plus loin