Benchmark carte × modèle
Qwen2.5 Coder 7B sur RTX 4070 Ti Q4_K_M
FluideSur une RTX 4070 Ti (12 Go), Qwen2.5 Coder 7B en Q4_K_M génère 96,7 tokens/s et lit le prompt à 6 574 tokens/s, avec 5,1 Go de mémoire vidéo occupée.
Médiane de 1 mesure · dernière le 25/09/26
96,7 tok/s
Génération
6 574 tok/s
Lecture du prompt
5,1 Go
VRAM utilisée (max)
151 W
Conso moyenne
0,64 tok/s/W
Efficacité
0,11 €/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 | 0,2 Go | 5,3 Go | oui | ≈ 93,1 tok/s |
| 8 192 | 0,4 Go | 5,5 Go | oui | ≈ 89,1 tok/s |
| 16 384 | 0,9 Go | 5,9 Go | oui | ≈ 82,0 tok/s |
| 32 768 | 1,8 Go | 6,8 Go | oui | ≈ 70,8 tok/s |
Cache KV par token = 2 × 28 couches × 4 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 »
Qwen2.5 Coder 7B sur les autres cartes
| Carte | VRAM | Génération | Écart | Prix |
|---|---|---|---|---|
| RTX 5070 Ti | 16 Go | 162 tok/s | +67,6 % | — |
| RTX 4070 Ti | 12 Go | 96,7 tok/s | cette carte | — |
Autres modèles mesurés sur la RTX 4070 Ti
Toutes les mesures
| Date | Source | Type | Génération | Prompt | VRAM | Temp. max | Conso | llama.cpp |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 25/09/26 | SephiGame | contexte 32 768ASUS ROG Strix | 68,6 | 2 462 | 7,1 Go | 68 °C | 200 W | llama.cpp 96278e39f |
| 25/09/26 | SephiGame | contexte 16 384ASUS ROG Strix | 80,7 | 4 153 | 6,2 Go | 68 °C | 179 W | llama.cpp 96278e39f |
| 25/09/26 | SephiGame | contexte 8 192ASUS ROG Strix | 87,8 | 5 087 | 5,7 Go | 66 °C | 172 W | llama.cpp 96278e39f |
| 25/09/26 | SephiGame | standardASUS ROG Strix | 96,7 | 6 574 | 5,1 Go | 62 °C | 151 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