Benchmark carte × modèle
Qwen3.5 4B sur RTX 5070 Ti Q4_K_M
FluideSur une RTX 5070 Ti (16 Go), Qwen3.5 4B en Q4_K_M génère 196 tokens/s et lit le prompt à 8 624 tokens/s, avec 4,0 Go de mémoire vidéo occupée.
Médiane de 1 mesure · dernière le 25/09/26
196 tok/s
Génération
8 624 tok/s
Lecture du prompt
4,0 Go
VRAM utilisée (max)
135 W
Conso moyenne
1,45 tok/s/W
Efficacité
0,05 €/M tok
Coût élec. / M tokens · 0,25 €/kWh
Estimez votre coût mensuel selon votre tarif et votre usage : connectez-vous
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 16 Go ? | Vitesse estimée |
|---|---|---|---|---|
| 4 096 | 0,1 Go | 4,1 Go | oui | ≈ 189 tok/s |
| 8 192 | 0,3 Go | 4,2 Go | oui | ≈ 182 tok/s |
| 16 384 | 0,5 Go | 4,5 Go | oui | ≈ 169 tok/s |
| 32 768 | 1,0 Go | 5,0 Go | oui | ≈ 148 tok/s |
| 65 536 | 2,0 Go | 6,0 Go | oui | ≈ 118 tok/s |
| 131 072 | 4,0 Go | 8,0 Go | oui | ≈ 84,4 tok/s |
Cache KV par token = 2 × 8 couches × 4 têtes KV × 256 × 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 »
Autres modèles mesurés sur la RTX 5070 Ti
Toutes les mesures
| Date | Source | Type | Génération | Prompt | VRAM | Temp. max | Conso | llama.cpp |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 25/09/26 | French_Girl_13 | contexte 32 768MSI Gaming X Trio | 153 | 5 257 | 5,8 Go | 65 °C | 196 W | llama.cpp 96278e39f |
| 25/09/26 | French_Girl_13 | contexte 16 384MSI Gaming X Trio | 172 | 6 960 | 5,3 Go | 66 °C | 176 W | llama.cpp 96278e39f |
| 25/09/26 | French_Girl_13 | contexte 8 192MSI Gaming X Trio | 175 | 7 312 | 4,8 Go | 63 °C | 167 W | llama.cpp 96278e39f |
| 25/09/26 | French_Girl_13 | standardMSI Gaming X Trio | 196 | 8 624 | 4,0 Go | 61 °C | 135 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