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Meilleur LLM sur RTX 5070 (12 GB) en 2026

La RTX 5070 (12 GB GDDR7, 672 Go/s) est le mid-range Blackwell grand public. 12 Go limitent aux 7-14B en Q4 mais GDDR7 + Neural Engine donnent 50+ 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 5070
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 5070
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 5070
Q5_K_M
11 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 5070
Q5_K_M
11 GB · 20 tok/s
5

🇫🇷 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 5070
Q5_K_M
9 GB · 25 tok/s
6

🇺🇸 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 5070
Q5_K_M
9 GB · 22 tok/s
7

🇨🇳 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 5070
Q5_K_M
11 GB · 20 tok/s

Tableau comparatif

Rang Modèle Params VRAM Q4 Contexte Licence Sur RTX 5070
#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 Phi-4 14B 14B 9 GB 16 384 MIT 20 tok/s · Q5_K_M
#5 Mistral Nemo 12B Instruct 12B 7 GB 128 000 Apache 2.0 25 tok/s · Q5_K_M
#6 Gemma 3 12B 12B 7 GB 128 000 Gemma 22 tok/s · Q5_K_M
#7 Qwen 2.5 14B Instruct 14B 9 GB 131 072 Apache 2.0 20 tok/s · Q5_K_M

Méthodologie du classement

Filtre : Q4_K_M ≤ 11 Go. Bonus 7-14B (peak 5070) et 3-9B (parfaitement fluides). Bande passante GDDR7 672 Go/s.

Critères pris en compte :

  • Q4_K_M ≤ 11 Go
  • Qwen 3 14B Q4 fluide
  • Tokens/sec ≥ 60 sur 7B
  • GDDR7 25 % vs 4070

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

Questions fréquentes

RTX 5070 vs 4070 ?

Même 12 Go. 5070 GDDR7 672 Go/s vs 4070 GDDR6X 504 Go/s = ~25 % gain. Qwen 3 14B Q4 : 5070 ~40 tok/s vs 4070 ~30 tok/s. Voir RTX 4070.

12 Go suffisent pour les LLM 2026 ?

Oui pour 7-14B en Q4_K_M. Mistral 7B, Qwen 3 8B/14B, Gemma 4 9B tous excellents. Pour 24B+, il faut 16 Go (RTX 5070 Ti). Voir RTX 5070 Ti.

RAG sur RTX 5070 ?

Oui : Qwen 3 14B Q4 (~8 Go) + ChromaDB local + contexte 32k = ~11 Go consommés. Marge serrée mais utilisable. Voir guide RAG.

5070 ou Mac mini M4 Pro 48 Go ?

Mac mini = silence + 48 Go (24B confortable + serveur 24/7). 5070 = vitesse pure sur 7-14B (40-60 tok/s). Choix par usage. Voir Mac mini M4.

Comparatifs en tête-à-tête

Approfondissez avec nos duels détaillés des finalistes :

Pour aller plus loin