Benchmark carte × modèle

Meta Llama 3.1 8B Instruct sur RTX 4070 Ti Q4_K_M

Fluide

Sur une RTX 4070 Ti (12 Go), Meta Llama 3.1 8B Instruct en Q4_K_M génère 89,6 tokens/s et lit le prompt à 5 960 tokens/s, avec 5,6 Go de mémoire vidéo occupée.

Médiane de 2 mesures · dernière le 08/08/26

89,6 tok/s

Génération

5 960 tok/s

Lecture du prompt

5,6 Go

VRAM utilisée (max)

158 W

Conso moyenne

0,57 tok/s/W

Efficacité

0,12 €/M tok

Coût élec. / M tokens · 0,25 €/kWh

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Et avec un contexte plus long ?

Estimation, pas une mesure : le cache KV grandit avec le contexte, occupe de la VRAM et ralentit la génération.

Contexte	Cache KV	VRAM estimée	Tient en 12 Go ?	Vitesse estimée
4 096	0,5 Go	6,1 Go	oui	≈ 82,5 tok/s
8 192	1,0 Go	6,6 Go	oui	≈ 75,5 tok/s
16 384	2,0 Go	7,6 Go	oui	≈ 64,4 tok/s
32 768	4,0 Go	9,6 Go	oui	≈ 49,9 tok/s
65 536	8,0 Go	13,6 Go	non	—
131 072	16,0 Go	21,6 Go	non	—

Cache KV par token = 2 × 32 couches × 8 têtes KV × 128 × 2 octets (f16). VRAM estimée = VRAM mesurée + cache KV ajouté. Vitesse ≈ vitesse mesurée × poids ÷ (poids + cache KV ajouté) — le calcul de l'attention n'est pas modélisé, la baisse réelle est un peu plus forte. Régler finement dans le « Configurateur »

Meta Llama 3.1 8B Instruct sur les autres cartes

Carte	VRAM	Génération	Écart	Prix
RTX 5070 Ti	16 Go	151 tok/s	+68,6 %	1 400 €
RTX 4090démo	24 Go	132 tok/s	+47,3 %	—
RTX 5080démo	16 Go	124 tok/s	+38,4 %	1 850 €
RTX 4080démo	16 Go	103 tok/s	+15,0 %	780 €
RTX 4070 Ti	12 Go	89,6 tok/s	cette carte	927 €
RTX 4070	12 Go	82,3 tok/s	−8,2 %	595 €
RTX 3060démo	12 Go	48,0 tok/s	−46,4 %	260 €

Autres modèles mesurés sur la RTX 4070 Ti

Llama 3.2 3B Instruct Q4_K_M 186 tok/s Qwen2.5 7B Instruct Q4_K_M 94,9 tok/s Qwen2.5 14B Instruct Q4_K_M 49,2 tok/s DeepSeek R1 Distill Qwen 14B Q4_K_M 49,3 tok/s Phi-4 Q4_K_M 48,8 tok/s

Toutes les mesures

Date	Source	Type	Génération	Prompt	VRAM	Temp. max	Conso	llama.cpp
08/08/26	mesuré	standard	88,9	5 925	5,6 Go	47 °C	157 W	llama.cpp 96278e39f
04/08/26	mesuré	standard	90,3	5 996	5,6 Go	50 °C	159 W	llama.cpp 96278e39f

Protocole : llama-bench (llama.cpp), prompt 512 + génération 128 tokens, modèle entièrement chargé en VRAM. VRAM utilisée = pic système (inclut l'OS, ~0,5 à 1 Go de plus que le modèle seul). Mesurer ma carte