Classement mis à jour le 15/07/2026
La RTX 5070 Ti (16 GB GDDR7, 896 Go/s) est le sweet spot prix/perf Blackwell mid-range. 16 Go débloquent les 24B en Q4, 14B en Q5/Q6. Concurrente directe de la 4070 Ti Super.
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
R1 distillé Qwen 14B. AIME24 69.7, MATH-500 93.9. Dépasse o1-mini sur beaucoup de benchmarks.
ollama run deepseek-r1:14b
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
Petit frère de gpt-oss 120B. 21B/3.6B actifs. Égale o3-mini sur laptop.
ollama run openai/gpt-oss:20b
| Rang | Modèle | Params | VRAM Q4 | Contexte | Licence | Sur RTX 5070 Ti |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #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 |
Comparez les prix de RTX 5070 Ti chez nos marchands partenaires (prix et stock à jour) :
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas le classement (établi de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
Mémo gratuit
Reçois le mémo VRAM → meilleur modèle de code → commande Ollama (un seul écran, copier-coller). Et passe au kit Copilote Local pour en faire un setup qui marche vraiment.
Le kit Copilote Local — les configs Ollama + Cline + Aider prêtes à coller, Modelfiles réglés, dépannage, espace en ligne à vie →Pas de spam. Désinscription en 1 clic. Tes données restent chez nous (jamais revendues).
Ta carte → le meilleur modèle de code à faire tourner en local, et la commande Ollama exacte :
| Ta VRAM | GPU / Mac typiques | Modèle de code conseillé | Commande Ollama |
|---|---|---|---|
| 8 Go | RTX 4060 / 3060 · M1-M2 16 Go | Qwen2.5-Coder 7B (Q4) | ollama run qwen2.5-coder:7b |
| 12 Go | RTX 4070 / 5070 | Qwen2.5-Coder 14B (Q4) | ollama run qwen2.5-coder:14b |
| 16 Go | RTX 5070 Ti / 4080 / 5080 · RX 9070 XT · M4 24 Go | DeepSeek-Coder-V2-Lite 16B ou Qwen2.5-Coder 14B Q8 | ollama run deepseek-coder-v2:16b |
| 24 Go | RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 Go | Qwen2.5-Coder 32B (Q4) — le « proche Copilot » | ollama run qwen2.5-coder:32b |
| 32 Go | RTX 5090 | Qwen2.5-Coder 32B en Q5/Q6 ou Devstral Small 2 (agentique) | ollama run devstral |
| 48 Go+ | Mac M4 Max 64 Go · M2 Ultra 128 Go | Qwen3-Coder 30B-A3B (MoE rapide) ou un 32B en Q8 | ollama run qwen3-coder:30b |
🔌 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 : modèles Q4_K_M ≤ 14 Go. Bonus 7-14B et 13-24B accessibles. Bande passante GDDR7 896 Go/s.
Critères pris en compte :
Le scoring est entièrement transparent : consultez notre méthodologie pour les détails de calcul VRAM/tokens/sec.
RTX 5070 Ti vs 4070 Ti Super ?
Même 16 Go. 5070 Ti GDDR7 896 Go/s vs 4070 Ti Super GDDR6X 672 Go/s. ~30 % de gain. Mistral Small 24B Q4 : 5070 Ti ~35 tok/s vs 4070 Ti Super ~26 tok/s. Voir RTX 4070 Ti Super.
Sweet spot LLM 2026 sur 5070 Ti ?
Qwen 3 14B Q6 (~12 Go) ou Mistral Small 24B Q4 (~13 Go) — qualité GPT-4-ish, 35-50 tok/s. RAG long (32k contexte) confortable.
Peut-on entraîner du LoRA sur 5070 Ti ?
Oui pour 7B QLoRA (Unsloth + 4-bit) : ~12-13 Go avec optimizer 8-bit. 14B trop juste. Voir guide complet.
5070 Ti ou 5080 ?
5080 = 16 Go aussi mais 960 Go/s + 10752 CUDA cores vs 8960 sur 5070 Ti. Gain ~10-15 %. Surcoût ~300-400 € — pas rentable sauf si workflow lourd. Voir RTX 5080.
Approfondissez avec nos duels détaillés des finalistes :