{"id":1538,"date":"2026-07-11T16:59:08","date_gmt":"2026-07-11T16:59:08","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/compare-ai-models-and-gpus-2026\/"},"modified":"2026-10-05T05:00:25","modified_gmt":"2026-10-05T05:00:25","slug":"compare-ai-models-and-gpus-2026","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/convly.ai\/fr\/compare-ai-models-and-gpus-2026\/","title":{"rendered":"Comparer les mod\u00e8les d'IA et les GPU pour les ex\u00e9cuter (2026)"},"content":{"rendered":"

Convly est le meilleur endroit pour comparer les mod\u00e8les d'IA aux c\u00f4t\u00e9s des GPU qui les ex\u00e9cutent. Notre base de donn\u00e9es de mod\u00e8les r\u00e9pertorie les param\u00e8tres, le contexte et les prix API en direct c\u00f4te \u00e0 c\u00f4te, tandis que trois calculatrices gratuites estiment la VRAM dont chaque mod\u00e8le a besoin, le co\u00fbt API par mois, et si l'auto-h\u00e9bergement est plus avantageux que de payer \u00e0 la consommation \u2014 la vue mod\u00e8le plus mat\u00e9riel qu'aucun outil unique n'avait offerte auparavant.<\/strong><\/p>\n

La plupart des sites de comparaison ne r\u00e9pondent qu'\u00e0 la moiti\u00e9 de la question. Les classements de r\u00e9f\u00e9rence classent les mod\u00e8les mais ne vous disent jamais quel GPU ils n\u00e9cessitent ; les sites mat\u00e9riels r\u00e9pertorient les GPU mais ne les associent jamais \u00e0 un mod\u00e8le sp\u00e9cifique avec une quantification sp\u00e9cifique. Cette page les place tous les deux dans un tableau, puis vous donne les outils pour saisir vos propres chiffres.<\/p>\n

Mod\u00e8les d'IA associ\u00e9s au GPU pour les ex\u00e9cuter<\/h2>\n

Le tableau ci-dessous associe environ 12 mod\u00e8les populaires \u00e0 leur nombre de param\u00e8tres approximatif, la VRAM minimale pour les ex\u00e9cuter en quantification 4-bit, un GPU grand public recommand\u00e9, et un niveau de prix API approximatif. Les chiffres VRAM suivent la r\u00e8gle empirique d'environ 0,5\u20130,6 GB par milliard de param\u00e8tres en 4-bit, plus 1\u20133 GB pour le cache KV. Un tiret (\u2014) signifie que le mod\u00e8le est API uniquement ou trop volumineux pour fonctionner de mani\u00e8re pratique sur du mat\u00e9riel grand public. Tous les prix sont extraits de notre Base de donn\u00e9es des mod\u00e8les IA<\/a>.<\/p>\n

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Mod\u00e8le<\/th>\nParam\u00e8tres approximatifs<\/th>\nVRAM minimale (4-bit)<\/th>\nGPU grand public recommand\u00e9<\/th>\nNiveau de prix API ($ \/ 1M entr\u00e9e \u2192 sortie)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Mistral 7B<\/td>\n7B<\/td>\n~4\u20135 GB<\/td>\nRTX 4060 (8 GB)<\/td>\nUltra-bas ($0,02 \u2192 $0,03)<\/td>\n<\/tr>\n
Llama 3.1 8B<\/td>\n8B<\/td>\nenviron 5 Go<\/td>\nRTX 4060 (8 GB)<\/td>\nUltra-bas ($0,02 \u2192 $0,03)<\/td>\n<\/tr>\n
Qwen3 14B<\/td>\n14B<\/td>\n~8\u201310 GB<\/td>\nRTX 3060 (12 GB)<\/td>\nBas ($0,12 \u2192 $0,24)<\/td>\n<\/tr>\n
Gemma 3 27B<\/td>\n27 milliards<\/td>\n~16\u201318 GB<\/td>\nRTX 4090 (24 GB)<\/td>\nUltra-bas ($0,08 \u2192 $0,16)<\/td>\n<\/tr>\n
Qwen3 32B<\/td>\n32B<\/td>\nenviron 20 Go<\/td>\nRTX 4090 (24 GB)<\/td>\nBas ($0,08 \u2192 $0,28)<\/td>\n<\/tr>\n
Llama 3.3 70B<\/td>\n70B<\/td>\n~40\u201348 GB<\/td>\nRTX 6000 Ada (48 GB) ou 2 \u00d7 RTX 4090<\/td>\nBas ($0,10 \u2192 $0,32)<\/td>\n<\/tr>\n
DeepSeek R1 Distill Llama 70B<\/td>\n70B<\/td>\n~40\u201348 GB<\/td>\nRTX 6000 Ada (48 GB)<\/td>\nBas-moyen ($0,80 \u2192 $0,80)<\/td>\n<\/tr>\n
DeepSeek V4-Flash<\/td>\n\u2014 (grand MoE)<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014 (API uniquement en pratique)<\/td>\nUltra-bas ($0,14 \u2192 $0,28)<\/td>\n<\/tr>\n
Claude Haiku 4.5<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014 (cloud)<\/td>\nMoyen ($1,00 \u2192 $5,00)<\/td>\n<\/tr>\n
Gemini 3.1 Pro<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014 (cloud)<\/td>\nMoyen ($2,00 \u2192 $12,00)<\/td>\n<\/tr>\n
Claude Opus 4.8<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014 (cloud)<\/td>\nPremium ($5,00 \u2192 $25,00)<\/td>\n<\/tr>\n
GPT-5.5<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014 (cloud)<\/td>\nPremium ($5,00 \u2192 $30,00)<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

Deux mod\u00e8les ressortent. Premi\u00e8rement, les mod\u00e8les open-weight se r\u00e9duisent \u00e0 du mat\u00e9riel que la plupart des gens poss\u00e8dent d\u00e9j\u00e0 \u2014 un mod\u00e8le 7\u20138B tient sur une carte 8 GB, tandis qu'un mod\u00e8le 32B n\u00e9cessite un seul RTX 4090 24 GB. Deuxi\u00e8mement, les mod\u00e8les de fronti\u00e8re ferm\u00e9s ne peuvent \u00eatre lou\u00e9s que par jeton, et l'\u00e9cart de prix est \u00e9norme : notre Indice prix-performance IA<\/a> a mesur\u00e9 un \u00e9cart de co\u00fbt blend\u00e9 de 114 \u00d7 dans le domaine, d'environ $0,18 \u00e0 $20 par 1M de jetons.<\/p>\n

Trois outils gratuits pour faire vos propres calculs<\/h2>\n

Le tableau vous donne la forme du compromis. Ces trois calculatrices vous permettent de pr\u00e9ciser la r\u00e9ponse exacte pour votre mod\u00e8le, votre mat\u00e9riel et votre volume.<\/p>\n

1. Calculatrice VRAM LLM<\/h3>\n

Choisissez une taille de mod\u00e8le (ou entrez un nombre de param\u00e8tres personnalis\u00e9), un niveau de quantification et une longueur de contexte, et le Calculateur de VRAM pour LLM<\/a> vous indique la quantit\u00e9 de m\u00e9moire GPU dont le mod\u00e8le a besoin et s'il tient sur une carte donn\u00e9e. C'est le moyen le plus rapide de v\u00e9rifier \u00ab un mod\u00e8le 32B fonctionnera-t-il sur mon RTX 4090 ? \u00bb avant de t\u00e9l\u00e9charger 20 GB de poids.<\/p>\n

2. Calculatrice de co\u00fbt API d'IA<\/h3>\n

Si vous pr\u00e9f\u00e9rez louer plut\u00f4t que poss\u00e9der, versez votre volume de jetons d'entr\u00e9e et de sortie mensuel dans le Calculateur de co\u00fbts pour les API IA<\/a> et il estime la facture mensuelle pour chaque mod\u00e8le, en utilisant les prix extraits en direct de notre base de donn\u00e9es de mod\u00e8les. C'est le moyen le plus rapide de voir combien vous \u00e9conomisez en passant d'un mod\u00e8le premium comme GPT-5.5 \u00e0 un niveau ultra-bas comme DeepSeek V4-Flash.<\/p>\n

3. Calculatrice auto-h\u00e9bergement vs API<\/h3>\n

La d\u00e9cision d'acheter par rapport \u00e0 louer se r\u00e9sume au volume. Le calculatrice auto-h\u00e9bergement vs API<\/a> prend votre volume de jetons, le prix d'achat du GPU, la p\u00e9riode d'amortissement, le tarif d'\u00e9lectricit\u00e9 et les heures d'utilisation, puis affiche le point d'\u00e9quilibre o\u00f9 poss\u00e9der un GPU devient plus avantageux que de payer \u00e0 la consommation. En dessous d'environ 50M de jetons par mois, la tarification \u00e0 la consommation gagne g\u00e9n\u00e9ralement ; un GPU poss\u00e9d\u00e9 et bien utilis\u00e9 ne prend de l'avance qu'\u00e0 volume \u00e9lev\u00e9 et constant.<\/p>\n

FAQ<\/h2>\n

De combien de VRAM ai-je besoin pour ex\u00e9cuter un mod\u00e8le de 70 milliards de param\u00e8tres ?<\/h3>\n

En quantification 4-bit, un mod\u00e8le 70B n\u00e9cessite environ 40\u201348 GB de VRAM pour les poids, plus 1\u20133 GB suppl\u00e9mentaires pour le cache KV. En pratique, cela signifie une seule carte 48 GB comme RTX 6000 Ada, ou deux RTX 4090 24 GB en parall\u00e8le. L'ex\u00e9cution en 8-bit double approximativement la consommation. Utilisez le calculatrice VRAM<\/a> pour v\u00e9rifier votre longueur de contexte exacte.<\/p>\n

Est-ce moins cher d\u2019h\u00e9berger soi-m\u00eame ou d\u2019utiliser une API ?<\/h3>\n

En dessous d'environ 50 millions de jetons par mois, la tarification API \u00e0 la consommation gagne presque toujours. Un GPU amortis\u00e9 de $2 000\u2013$2 500 sur trois ans, avec \u00e9lectricit\u00e9, co\u00fbte environ $85\u2013$130 par mois tout compris, il ne s'amortit donc qu'\u00e0 volume \u00e9lev\u00e9 et constant \u2014 o\u00f9 un GPU poss\u00e9d\u00e9 et bien utilis\u00e9 peut r\u00e9duire le co\u00fbt d'inf\u00e9rence d'environ ~5 \u00d7. Ex\u00e9cutez votre propre volume via le calculatrice auto-h\u00e9bergement vs API<\/a> pour d\u00e9terminer votre seuil de rentabilit\u00e9.<\/p>\n

Quel GPU est le meilleur pour les LLM locaux en 2026 ?<\/h3>\n

Pour la plupart des gens, le RTX 4090 (24 GB) est le point id\u00e9al \u2014 il ex\u00e9cute les mod\u00e8les 32B en 4-bit confortablement et g\u00e8re les longs contextes. Un RTX 4060 8 GB couvre les mod\u00e8les 7\u20138B, un RTX 3060 12 GB ex\u00e9cute les mod\u00e8les 8B avec de la marge, et passer \u00e0 un mod\u00e8le 70B n\u00e9cessite une carte 48 GB. Associez votre mod\u00e8le cible \u00e0 une carte avec le calculatrice VRAM<\/a>.<\/p>\n

Quel est le mod\u00e8le d'IA le moins cher par jeton ?<\/h3>\n

DeepSeek V4-Flash est le moins cher dans notre base de donn\u00e9es \u00e0 $0,14 en entr\u00e9e et $0,28 en sortie par 1M de jetons (environ $0,18 en blended) \u2014 environ 114 \u00d7 moins cher que le mod\u00e8le de fronti\u00e8re le plus co\u00fbteux et environ 37 \u00d7 plus d'intelligence par dollar que Claude Opus 4.8. Voir le classement complet dans le Indice prix-performance IA<\/a>.<\/p>\n


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