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Même puce Blackwell, même bande passante mémoire — mais 96 Go contre 32 Go, avec en plus la correction ECC. L’une coûte $2 000, l’autre $7 500. Voici exactement en quoi la carte Pro justifie son prix près de quatre fois plus élevé.
La $450 fait la différence entre ces deux modèles : pour l'IA, elle offre à la fois davantage de VRAM et une puissance de calcul presque doublée. Voyons si la RTX 5080 justifie l'écart de prix par rapport à la 5070 pour les tâches d'IA en local.
Le modèle $200 fait la distinction entre ces deux options — mais pour l'IA, c'est en réalité une question de 12 Go contre 16 Go de mémoire vidéo (VRAM), et ce simple chiffre détermine les modèles que vous pouvez exécuter. Voici comment ils se comparent dans des conditions d'utilisation réelles.
C'est l'un des rares cas où la carte la moins chère dispose de plus de mémoire vidéo. La RTX 5070 est plus rapide ; la RTX 5060 Ti 16 Go permet de traiter des modèles plus volumineux. En matière d'IA, ce compromis ne permet pas de désigner clairement un gagnant.
DeepSeek V4 now rivals GPT-5.5 on raw capability and costs a fraction of the price — but ChatGPT still wins on polish, ecosystem, and data privacy. Here’s which one fits your needs.
Ollama a transformé l'exécution d'un LLM local, qui n'était au départ qu'un projet de week-end, en une simple commande. Voici en détail de quoi il s'agit, comment cela fonctionne en coulisses et pourquoi cette solution est devenue la norme en 2026.
Quatre outils, quatre fonctions. Ollama et LM Studio sont des couches d'expérience, llama.cpp est le moteur, et vLLM est un serveur de production. Voici exactement lequel choisir — et dans quelles circonstances.
La principale raison pour laquelle un modèle ne fonctionne pas n'est pas un bug, mais un problème de mémoire. Voici les besoins précis en RAM et en VRAM pour chaque taille de modèle Ollama, ainsi qu'une formule à connaître avant de télécharger.
L'installation d'Ollama prend environ deux minutes, quel que soit le système d'exploitation. Voici les étapes à suivre pour Mac, Windows et Linux, ainsi que la marche à suivre pour exécuter votre premier modèle et résoudre les erreurs les plus courantes.
Ollama peut prendre en charge plus de 100 modèles, mais vous n’en aurez besoin que d’une poignée. Voici les meilleurs LLM locaux de 2026, classés en fonction de ce que vous cherchez réellement à faire — ainsi que la mémoire vidéo (VRAM) requise pour chacun d’entre eux.
Un modèle de codage local signifie que votre code ne quitte jamais votre machine. Voici les meilleurs modèles de 2026, classés en fonction du SWE-bench, des besoins matériels et de leur capacité à gérer des refactorisations réelles.
GLM-5.1 est l'alternative de Claude qui coûte $3 par mois et a été formé sans matériel Nvidia. Le modèle de Zhipu est une déclaration géopolitique autant que technique.
