Quel GPU choisir pour l'IA locale ?
La VRAM est le nerf de la guerre. Chaque Go compte quand vous chargez un modèle en mémoire. Voici la sélection experte classée par budget.
Llama 3 · Mistral · Qwen · DeepSeek — tous les grands modèles open-source testés
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Budget Entrée de gamme
Idéal pour découvrir la génération d'images avec Flux.1-Schnell et lancer des assistants locaux comme Llama 3.1 8B. Flux.1-Dev reste hors cible ici sans quantification très agressive, et sur 12 Go le long contexte consomme vite la VRAM via le KV cache.
NVIDIA RTX 3060
12 Go VRAMLe vrai ticket d'entrée pour l'IA locale. Très à l'aise sur Llama 3.1 8B ou Mistral 7B, et encore plaisante pour Flux.1-Schnell autour de 15 à 30 secondes par image. Flux.1-Dev demande ici une quantification très agressive, avec une nette baisse de confort.
Mac Mini M4
16 Go RAM unifiéeExcellente petite machine silencieuse pour Whisper, l'inférence texte et les usages Apple-first.
Avec 16 Go de RAM unifiée, une partie est prise par macOS, donc c'est très juste pour la génération d'images lourde comme FLUX.
NVIDIA RTX 4060 Ti
16 Go VRAMLe meilleur rapport "Go de VRAM / Prix" en neuf pour Windows. Ses 16 Go permettent de tester des modèles plus lourds (20B-30B) avec une forte quantification.
Budget Moyen
Le sweet spot pour le Creative AI. Flux.1-Dev devient ici utilisable en version quantifiée, Qwen2.5 32B passe avec compromis, et le fine-tuning LoRA sur 7B-13B devient vraiment confortable.
NVIDIA RTX 4070 Ti Super
16 Go VRAMTrès rapide pour les modèles 8B-14B et les workflows CUDA du quotidien. Flux.1-Dev y reste possible, mais seulement en version quantifiée (GGUF ou NF4) : c'est fonctionnel, pas natif.
MacBook Air M3/M5
24 Go RAM unifiéeLe choix de la mobilité extrême. Ses 24 Go de RAM unifiée permettent de travailler avec des modèles autour de 20B en déplacement, mais la bande passante et la mémoire partagée le destinent davantage au texte qu'à FLUX.1-Dev intensif.
NVIDIA RTX 3090
24 Go VRAMLe MVP de cette gamme. Ses 24 Go et son large bus mémoire 384-bit en font la carte qui fait tourner Flux.1-Dev le plus naturellement, sans bidouille complexe. En IA locale, elle reste souvent reine face à des cartes plus récentes mais moins généreuses en mémoire.
NVIDIA RTX 5080
16 Go VRAMUne bête de vitesse en Blackwell pour les modèles 8B-14B, le code et Flux.1-Schnell quasi instantané. Ses 16 Go restent toutefois un vrai goulot d'étranglement pour Flux.1-Dev ou les gros modèles, là où la 3090 garde l'avantage.
Budget Haut de gamme
R&D sans limite ou presque. Travaillez sur Flux.1-Dev en haute résolution, lancez des modèles 30B-34B avec confort, et approchez les 72B seulement en très forte quantification avec offloading si nécessaire.
NVIDIA RTX 5090
32 Go VRAMLe game changer de 2026. Ses 32 Go permettent enfin de travailler confortablement sur des modèles 30B-34B en 8-bit et sur Flux.1-Dev en haute résolution. Pour Qwen2.5 72B, il faut en revanche rester en quantification très agressive et souvent déporter une partie du modèle en RAM système.
Pourquoi ce classement ?
Quatre critères non-négociables pour choisir le bon hardware IA
VRAM en priorité
La VRAM détermine quels modèles vous pouvez charger. 12 Go pour les 7B-8B, 24 Go pour les 20B-30B. C'est le critère n°1 pour l'IA locale.
Rapport Prix / Perf
Chaque sélection est évaluée sur son coût réel par Go de VRAM. Parfois une RTX 3090 d'occasion bat une carte neuve deux fois plus chère.
Bande passante mémoire
En IA, déplacer vite les poids compte autant que les FLOPS. C'est ce qui permet à une RTX 3090 et son bus 384-bit de rester redoutable face à des cartes plus récentes mais plus étroites.
Compatibilité logicielle
CUDA, Metal, ROCm — tous les accélérateurs ne sont pas égaux. Les modèles sélectionnés fonctionnent avec Ollama, LM Studio, et llama.cpp.
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