Benchmark carte × modèle

Meta Llama 3.1 8B Instruct sur RTX 4090 Q4_K_M

Fluide

Sur une RTX 4090 (24 Go), Meta Llama 3.1 8B Instruct en Q4_K_M génère 132 tokens/s et lit le prompt à 5 900 tokens/s, avec 6,2 Go de mémoire vidéo occupée.

Médiane de 1 mesure · dernière le 04/08/26

Donnée de démonstration : cette combinaison n'a pas encore été mesurée pour de vrai.

132 tok/s

Génération

5 900 tok/s

Lecture du prompt

6,2 Go

VRAM utilisée (max)

285 W

Conso moyenne

0,46 tok/s/W

Efficacité

0,15 €/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.

ContexteCache KVVRAM estiméeTient en 24 Go ?Vitesse estimée
4 0960,5 Go6,6 Gooui≈ 122 tok/s
8 1921,0 Go7,1 Gooui≈ 111 tok/s
16 3842,0 Go8,1 Gooui≈ 94,9 tok/s
32 7684,0 Go10,1 Gooui≈ 73,5 tok/s
65 5368,0 Go14,1 Gooui≈ 50,6 tok/s
131 07216,0 Go22,1 Gooui≈ 31,2 tok/s

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

CarteVRAMGénérationÉcartPrix
RTX 5070 Ti16 Go151 tok/s+14,5 %1 400 €
RTX 4090démo24 Go132 tok/scette carte—
RTX 5080démo16 Go124 tok/s−6,1 %1 850 €
RTX 4080démo16 Go103 tok/s−22,0 %780 €
RTX 4070 Ti12 Go89,6 tok/s−32,1 %927 €
RTX 407012 Go82,3 tok/s−37,7 %595 €
RTX 3060démo12 Go48,0 tok/s−63,6 %260 €

Autres modèles mesurés sur la RTX 4090

Qwen2.5 14B Instruct Q4_K_M 78,0 tok/s

Toutes les mesures

DateSourceTypeGénérationPromptVRAMTemp. maxConsollama.cpp
04/08/26démostandard1325 9006,2 Go66 °C285 W—

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