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Meilleur LLM sur RTX 5090 (32 GB) en 2026

Classement mis à jour le 15/07/2026

La RTX 5090 (Blackwell, 32 GB GDDR7, 1792 Go/s) est le premier GPU consumer à dépasser les 24 Go. Llama 70B Q4_K_M tient avec 12 Go de marge pour le contexte. Référence absolue local 2026.

Classement

1

🇨🇳 Qwen 3 30B-A3B

Alibaba · 30B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

MoE 30B/3B actifs hybrid thinking. MMLU 81.4, AIME24 80.4. 100+ langues.

Pourquoi ce rang MoE 30B/3B actifs hybrid thinking. MMLU 81.4, AIME24 80.4. 100+ langues.
ollama run qwen3:30b-a3b
Sur RTX 5090
Q5_K_M
23 GB · 100 tok/s
2

🇺🇸 Granite 4.0 H-Small 32B-A9B

IBM · 32B paramètres · Apache 2.0 · 128 000 tokens ctx

Hybride Mamba-2 + MoE 32B/9B actifs. ~70% de RAM en moins en long contexte. Apache 2.0.

Pourquoi ce rang Hybride Mamba-2 + MoE 32B/9B actifs. ~70% de RAM en moins en long contexte. Apache 2.0.
ollama run granite4:small-h
Sur RTX 5090
Q5_K_M
23 GB · 75 tok/s
3

🇨🇳 Qwen 3 VL 30B-A3B

Alibaba · 30B paramètres · Apache 2.0 · 262 144 tokens ctx

Vision MoE 30B/3B actifs. Sweet spot vision Qwen 3. 256k ctx.

Pourquoi ce rang Vision MoE 30B/3B actifs. Sweet spot vision Qwen 3. 256k ctx.
ollama run qwen3-vl:30b
Sur RTX 5090
Q5_K_M
23 GB · 100 tok/s
4

Kanana 2 30B-A3B Thinking

Kakao · 30B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

Agentic coréen MoE 30B/3B actifs. Couvre KR/EN/JP/ZH/TH/VI. Apache 2.0. MLA attention.

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ollama pull hf.co/kakaoai/Kanana-2-30B-GGUF
Sur RTX 5090
Q5_K_M
22 GB · 100 tok/s
5

🇨🇳 Qwen 3 Omni 30B-A3B

Alibaba · 30B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

Omni MoE 30B/3B actifs. Streaming speech. 119 langues ASR. Apache 2.0.

Pourquoi ce rang Omni MoE 30B/3B actifs. Streaming speech. 119 langues ASR. Apache 2.0.
ollama run qwen3-omni:30b
Sur RTX 5090
Q5_K_M
23 GB · 100 tok/s
6

🇺🇸 Nemotron Nano 3 30B-A3B

NVIDIA · 30B paramètres · NVIDIA Open Model License · 1 000 000 tokens ctx

Hybride Mamba-2 + Transformer MoE 30B/3B actifs. 1M ctx. 4× throughput vs Nemotron 2.

Pourquoi ce rang Hybride Mamba-2 + Transformer MoE 30B/3B actifs. 1M ctx. 4× throughput vs Nemotron 2.
ollama run nemotron3:30b
Sur RTX 5090
Q5_K_M
23 GB · 100 tok/s
7

🇺🇸 Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B

NVIDIA · 30B paramètres · NVIDIA Open Model License · 256 000 tokens ctx

Omnimodal MoE 30B/3B actifs : texte+image+audio+vidéo, 256k ctx, hybrid Mamba2-MoE, 9× throughput vs concurrents. Sortie 28 avril 2026.

Pourquoi ce rang Omnimodal MoE 30B/3B actifs : texte+image+audio+vidéo, 256k ctx, hybrid Mamba2-MoE, 9× throughput vs concurrents. Sortie 28 avril 2026.
# HuggingFace : nvidia/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16
Sur RTX 5090
Q5_K_M
25 GB · 100 tok/s
8

🇺🇸 Nemotron Cascade 2 30B-A3B

NVIDIA · 30B paramètres · NVIDIA Open Model License · 128 000 tokens ctx

MoE 30B/3B actifs : thinking mode + instruct. Médaille d'or IMO 2025 et IOI 2025. Inférence rapide grâce aux 3B actifs, capacités raisonnement de niveau 30B. Sortie avril 2026.

Pourquoi ce rang MoE 30B/3B actifs : thinking mode + instruct. Médaille d'or IMO 2025 et IOI 2025. Inférence rapide grâce aux 3B actifs, capacités raisonnement de niveau 30B. Sortie avril 2026.
ollama run nemotron-cascade-2
Sur RTX 5090
Q8
32 GB · 80 tok/s

Tableau comparatif

Rang Modèle Params VRAM Q4 Contexte Licence Sur RTX 5090
#1 Qwen 3 30B-A3B 30B 19 GB 131 072 Apache 2.0 100 tok/s · Q5_K_M
#2 Granite 4.0 H-Small 32B-A9B 32B 19 GB 128 000 Apache 2.0 75 tok/s · Q5_K_M
#3 Qwen 3 VL 30B-A3B 30B 19 GB 262 144 Apache 2.0 100 tok/s · Q5_K_M
#4 Kanana 2 30B-A3B Thinking 30B 18 GB 131 072 Apache 2.0 100 tok/s · Q5_K_M
#5 Qwen 3 Omni 30B-A3B 30B 19 GB 131 072 Apache 2.0 100 tok/s · Q5_K_M
#6 Nemotron Nano 3 30B-A3B 30B 19 GB 1 000 000 NVIDIA Open Model License 100 tok/s · Q5_K_M
#7 Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B 30B 21 GB 256 000 NVIDIA Open Model License 100 tok/s · Q5_K_M
#8 Nemotron Cascade 2 30B-A3B 30B 17 GB 128 000 NVIDIA Open Model License 80 tok/s · Q8

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Méthodologie du classement

Filtre : modèles dont Q4_K_M tient sous 30 Go (laisse 2 Go contexte). Bonus 30-70B (peak 5090) et MoE 100B (32 Go débloque DBRX, Mixtral 8x22B). 1792 Go/s = throughput record consumer.

Critères pris en compte :

  • Q4_K_M ≤ 30 Go
  • Exploite bande passante 1792 Go/s
  • 70B Q4/Q5 fluide
  • MoE 100B accessible

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

Questions fréquentes

RTX 5090 32 Go : Llama 70B fluide ?

Oui — Llama 3.3 70B Q4_K_M (~40 Go) NE TIENT PAS seul ; Q3_K_M (~30 Go) tient à 35-45 tok/s. Q5_K_M (~48 Go) nécessite offload partiel CPU. Pour 70B Q4 sans compromis, viser 2× RTX 4090/5090 ou Mac Studio 96+ Go.

RTX 5090 vs 2× RTX 4090 ?

5090 = 32 Go monolithique + 1792 Go/s. 2× 4090 = 48 Go (split) + 1008 Go/s par carte. Pour 70B Q4 (~40 Go), 2× 4090 gagne. Pour 30-32B Q5 + contexte long, 5090 plus simple (pas de split overhead). Voir RTX 4090.

Quelle quantif optimale sur 5090 ?

Q5_K_M pour 30B (~22 Go) ou Q4 pour 70B (~40 Go offload partiel). Q8 pour 13-14B (Qwen 3 14B ~15 Go) en qualité max. Q6_K excellent compromis 32B (~25 Go).

MoE sur RTX 5090 ?

Excellent : Mixtral 8x22B Q4 (~80 Go) ne tient pas mais 8x7B Q4 (~28 Go) tourne à 80+ tok/s. Qwen 3 30B-A3B Q8 (~32 Go) fluide aussi. Voir classement agents/MoE.

Comparatifs en tête-à-tête

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Pour aller plus loin