Les RTX 5080 et RTX 4080 Super embarquent toutes deux 16 Go de VRAM à un prix de $999. La différence réside dans la bande passante GDDR7 et FP4 de Blackwell - voici si cela est important pour l'IA.
Les RTX 5070 Ti et 4070 Ti Super sont les cartes les plus prisées pour l'IA locale - toutes deux de 16 Go. Voici si le gain de bande passante de Blackwell vaut la peine d'opter pour la carte la plus récente.
Les RTX 4090 et RTX 3090 embarquent toutes deux 24 Go de VRAM. Pour l'IA, la question n'est donc pas de savoir si un modèle s'adapte, mais à quelle vitesse il s'exécute. Voici le verdict étayé par des tests.
La RTX 4060 Ti 16GB et la RTX 3060 12GB sont les deux points d'entrée pour une IA locale sérieuse. Plus de VRAM ou moins cher ? Voici le verdict du constructeur de budget.
NVIDIA DIGITS et le Mac Studio sont deux machines de bureau compactes conçues pour faire tourner de grands modèles d'IA à la maison. Voici comment elles se comparent.
Sur un Mac, la question de l'IA est celle de la mémoire unifiée : combien et à quelle vitesse. Voici comment les configurations M4 Max et M4 Ultra Mac Studio se comparent pour l'exécution de LLM locaux.
Le H200 n'est pas une puce de calcul plus rapide que le H100 - il s'agit du même GPU Hopper avec beaucoup plus de mémoire. Pour l'inférence de grands modèles, cette distinction est essentielle.
La H100 surpasse l'A100 sur tous les critères de performance, mais l'A100 se loue toujours pour une fraction du prix. C'est précisément dans ce cas que la carte la plus ancienne l'emporte en termes de rentabilité.
Les deux NPU atteignent ~40 TOPS. Les deux promettent une batterie d'une journée entière. Mais le Snapdragon X Elite + Copilot+ PC et le MacBook Air M4 d'Apple sont des machines très différentes. Voici lequel acheter.
Toutes deux sont livrées avec 16 Go de GDDR7 et Blackwell. La 5080 coûte 33% de plus - est-elle 33% meilleure pour l'IA ? Nous avons testé les deux modèles côte à côte.
Le Pixel 10 Pro de Google est le téléphone le plus axé sur l'IA de 2026 - à dessein. Voici toutes les fonctionnalités dont il est capable, et comment il se compare à l'iPhone 17 Pro et au Galaxy S26 Ultra.
Les meilleurs LLM open-source en 2026 classés par capacité + le matériel exact dont vous avez besoin pour exécuter chacun d'entre eux localement. Llama 3 405B, Qwen 2.5 72B, DeepSeek V3, Mistral Large 2.
