⚡ TL;DR — Le vrai débat en 30 secondes
16 vs 24 Go VRAM = pas un détail. Le RTX 4090 n'est pas "20% plus rapide" que le RTX 4080 Super. C'est : "le RTX 4090 fait tourner des modèles que le 4080 Super ne fait pas tourner". Pour Mistral 7B / Llama 3 8B : tu t'en fous, prends le 4080 Super (et garde les 600€ pour de la RAM). Pour Mistral Small 22B / Mixtral 8x22B Q4 / Llama 70B Q2 : le 4090 est le seul choix qui ne soit pas un compromis. Le 4080 Super reste le sweet spot pratique. Le 4090 est le sweet spot enthousiaste qui survit à la prochaine gen de modèles.
Le piège des benchmarks gaming vs benchmarks LLM
Si tu compares RTX 4080 Super vs RTX 4090 sur n'importe quel test gaming, tu verras un delta de 15-25%. Le 4090 est plus rapide. Logique : plus de CUDA cores, plus de bande passante, plus de tensor cores. Ce delta est ce que la plupart des sites tech te montrent.
Le problème : ce delta ne dit RIEN sur la perf LLM. Parce qu'en local LLM, ce qui détermine si tu peux faire quelque chose ou pas, c'est la VRAM. Pas les FLOPS. Une carte qui a 8 Go VRAM en plus peut littéralement faire tourner un modèle qu'une carte plus puissante ne fait pas tourner du tout.
Specs comparées (sans bullshit marketing)
| Spec | RTX 4080 Super | RTX 4090 | Diff |
|---|---|---|---|
| VRAM | 16 Go GDDR6X | 24 Go GDDR6X | +50% |
| Bande passante VRAM | 736 GB/s | 1008 GB/s | +37% |
| CUDA Cores | 10 240 | 16 384 | +60% |
| Tensor Cores | 320 (4e gen) | 512 (4e gen) | +60% |
| FP32 TFLOPS | 52 | 83 | +60% |
| AI TOPS (INT8) | 836 | 1321 | +58% |
| TGP (consommation) | 320 W | 450 W | +41% |
| PSU recommandé | 750 W | 850-1000 W | + |
| Prix Amazon juin 2026 | ~1 100€ | ~1 700€ | +600€ (+55%) |
Le 4090 est ~60% plus puissant en compute brut. Mais c'est le +50% de VRAM (16 → 24 Go) qui détermine ce que tu peux faire ou pas. Et c'est ça qu'on va creuser.
Benchmarks LLM réels par modèle
Toutes ces mesures viennent de tests reproductibles (testbench OutilsIA + reports communauté r/LocalLLaMA). Tok/s mesurés en génération token-after-token (pas en prompt processing, qui est plus rapide).
Petits modèles (7B-8B) : aucune différence pratique
| Modèle | RTX 4080 Super 16 Go | RTX 4090 24 Go | Verdict |
|---|---|---|---|
| Mistral 7B Q5 | 85-90 tok/s | 100-110 tok/s | Égalité pratique |
| Llama 3 8B Q5 | 75-80 tok/s | 90-95 tok/s | Égalité pratique |
| Phi-3 Mini Q8 | 110-120 tok/s | 135-145 tok/s | Égalité pratique |
| Codestral 7B Q5 | 70-75 tok/s | 85-90 tok/s | Égalité pratique |
Lecture humaine = ~10-15 tok/s. Au-delà de 50 tok/s, tu ne perçois plus la différence. Sur petits modèles, le delta 4080 Super vs 4090 ne change rien à ton expérience utilisateur. Garde les 600€ pour passer à 64 Go DDR5 ou un meilleur SSD.
Modèles mid-range (13B-22B) : l'écart commence
| Modèle | RTX 4080 Super 16 Go | RTX 4090 24 Go | Verdict |
|---|---|---|---|
| Mistral Small 22B Q4 | 35-40 tok/s (avec offload) | 55-65 tok/s (VRAM only) | 4090 +50% |
| Mistral Small 22B Q5 | 20-25 tok/s (offload lourd) | 45-50 tok/s (offload léger) | 4090 +100% |
| Codestral 22B Q5 | 22-28 tok/s (offload) | 50-55 tok/s (VRAM only) | 4090 nettement supérieur |
| Devstral 22B Q5 | 22-28 tok/s (offload) | 48-55 tok/s | 4090 nettement supérieur |
Mixtral 8x22B (MoE) : le test décisif
| Quantization | RTX 4080 Super 16 Go | RTX 4090 24 Go |
|---|---|---|
| Q4_K_M (~80 Go) | 5-8 tok/s (offload massif, frustrant) | 12-15 tok/s (offload léger, utilisable) |
| Q5_K_M (~100 Go) | 3-5 tok/s (offload extrême, inutilisable) | 8-12 tok/s (offload modéré) |
| Q8 (~160 Go) | Impossible | Impossible (manque VRAM même offload max) |
Verdict Mixtral 8x22B : la 4080 Super est techniquement capable mais douloureuse. La 4090 est utilisable en Q4 (12-15 tok/s = lecture humaine confortable). Si tu veux vraiment faire tourner Mixtral 8x22B en local, prends une 4090 minimum. Sinon, l'API Mistral.ai à 6€/M tokens est moins frustrante.
Llama 3 70B / Mistral Large 3 : le mur
| Modèle | RTX 4080 Super 16 Go | RTX 4090 24 Go | Vraie cible |
|---|---|---|---|
| Llama 3 70B Q2 | 3-5 tok/s (offload extrême) | 15-18 tok/s (offload léger) | RTX 5090 32 Go |
| Llama 3 70B Q4 | 1-2 tok/s (inutilisable) | 8-12 tok/s (offload lourd, lent) | Dual 4090 ou RTX 5090 |
| Mistral Large 3 (~200B) | Impossible | 4-6 tok/s (offload massif) | Mac Studio M4 Ultra 192 Go |
Pour 70B+, ni 4080 Super ni 4090 ne sont la vraie réponse. Il faut viser dual RTX 4090 (48 Go combinés) ou RTX 5090 32 Go seule, ou pivoter sur Mac Studio M4 Ultra 192 Go (mémoire unifiée). Vérité crue : si ton objectif principal est Llama 70B fluide, ces deux cartes ne sont PAS la solution.
Les galères qu'on ne te dit pas
1. L'offload, c'est pas magique
Le marketing dit "offload = solution VRAM insuffisante". La réalité : l'offload partiel sur DDR5 fait chuter ta vitesse de 30-60% selon le ratio. Llama.cpp gère bien le split GPU+CPU mais à un coût.
Exemple concret testbench : Codestral 22B Q5 (taille ~17 Go) sur RTX 4080 Super 16 Go = 1 Go déborde sur RAM. Vitesse : 22 tok/s au lieu de 50+. Sur RTX 4090, ça tient entièrement = 50 tok/s. Le delta vient de l'offload, pas du compute.
2. Multi-GPU = "Driver Hell"
"Pourquoi pas 2× RTX 4080 Super (32 Go combinés) pour 2200€ au lieu d'une 4090 24 Go à 1700€ ?" Bonne idée sur le papier. En pratique :
- Tensor parallelism (Llama.cpp, vLLM) marche correctement mais demande config NUMA et tuning
- Mélanger marques (ASUS + MSI) crée des bugs de drivers sur Windows
- Consommation : 640W (2× 320W) vs 450W = +191W d'élec en charge = +30€/an d'élec en usage intensif
- Cooling : 2 GPUs dans un boîtier = chaleur cumulée, faut un excellent airflow
- Bruit : 2 ventilos à fond = niveau studio musical
La 4090 seule reste plus simple, plus stable, plus silencieuse. La maintenance multi-GPU est un job en soi.
3. La consommation et la facture EDF
RTX 4080 Super : 320W TGP. RTX 4090 : 450W TGP. Différence : 130W. Si tu fais 4h/jour d'inférence intensive, ça fait 0.13 × 4 × 365 = 190 kWh/an, soit ~50€/an d'élec en plus en France (0.25€/kWh).
Pas un game-changer, mais à 5 ans d'utilisation = 250€. Compte ça dans le TCO si tu optimises chaque euro.
4. La crise HBM 2026 (timing d'achat)
Les cartes — Amazon France juin 2026
MSI Ventus 3X RTX 4080 Super 16 Go OC
Sweet spot pratique. Mistral 7B/22B fluide, Codestral 22B avec léger offload (utilisable). PSU 750W suffit. Notre testbench OutilsIA depuis 6 mois.
✓ Notre carte en prod 24/7 — stable, silencieuse, refroidissement Ventus 3X au top
MSI Gaming Trio RTX 4090 24 Go
Sweet spot enthousiaste. Mixtral 8x22B Q4 utilisable (12-15 tok/s), Llama 70B Q2 fluide, fine-tuning local possible. PSU 850-1000W. Le choix qui survit à la prochaine gen de modèles.
✓ Testé sur Mixtral 8x22B Q4 = 12-15 tok/s utilisable, Codestral 22B = 50+ tok/s
RTX 5090 32 Go — si tu peux attendre
Le vrai saut générationnel : 32 Go VRAM débloquent Llama 70B Q4 fluide (~25 tok/s) et Mixtral 8x22B Q5 sans offload. Mais rupture chronique en juin 2026, prix marché 2500-2800€ vs MSRP 2200€.
⚠️ Disponibilité Amazon France très limitée — vérifier stock avant de cliquer
Verdict tranché par profil
🎯 Tu fais SEULEMENT du chat 7B-8B (Mistral, Llama, Phi-3)
Prends la RTX 4080 Super. Le delta avec la 4090 ne change rien à ton expérience (les deux dépassent 50 tok/s). Garde les 600€ pour 64 Go DDR5 et un meilleur SSD (Samsung 990 Pro 2 To). Tu auras un build plus équilibré.
🎯 Tu veux toucher au 22B (Codestral, Devstral, Mistral Small)
Hésite, mais penche 4090. Le 4080 Super tient 22B avec offload (frustrant à 22 tok/s). La 4090 sans offload (50+ tok/s). Si tu fais du code en local quotidien, le delta est tangible. Le 4090 paye sa différence en moins de 6 mois en confort utilisateur.
🎯 Tu veux Mixtral 8x22B ou Llama 70B en local
Prends la 4090, point. Le 4080 Super n'est pas dimensionné pour ça (3-8 tok/s = inutilisable). La 4090 fait Mixtral Q4 à 12-15 tok/s et Llama 70B Q2 à 15-18 tok/s. Si tu peux attendre la 5090 32 Go (dispo correcte Q4 2026), c'est encore mieux. Sinon 4090 maintenant.
🎯 Tu fais du fine-tuning, Stable Diffusion XL, agents lourds
4090 minimum. Le fine-tuning LoRA et SDXL consomment massivement la VRAM (pic à 18-22 Go sur certains modèles). Avec 16 Go tu tombes en OOM régulièrement. Avec 24 Go tu as de la marge.
🎯 Tu fais 100% inference LLM, tu veux du silence + de la mémoire massive
Considère le Mac Studio M4 Ultra 192 Go à la place. 5500€+ mais mémoire unifiée 819 GB/s, fait tourner Mistral Large 3 à 18-22 tok/s. Pas de CUDA donc pas de PyTorch sérieux mais pour l'inférence pure c'est imbattable. Notre comparatif Mac vs PC IA locale détaille.
FAQ
En vrai, 8 Go de VRAM en plus, ça change quoi ?
Tout ou presque rien selon ce que tu fais. Sur 7B-8B : zéro différence pratique. Sur 22B : 4090 sans offload (50+ tok/s) vs 4080 Super avec offload (22 tok/s). Sur Mixtral 8x22B Q4 : 4090 utilisable, 4080 Super frustrant.
Le RTX 4090 vaut-il vraiment 600€ de plus ?
Si tu fais seulement du chat 7B : non, gaspillage. Si tu veux 22B fluide, fine-tuning, Stable Diffusion XL ou survie à la prochaine gen de modèles : oui.
Peut-on faire tourner Llama 70B sur RTX 4090 ?
En Q2 oui (18 tok/s sans offload). En Q4 avec offload massif (8-15 tok/s). Q5/Q8 : non, il faut 48 Go+ VRAM (dual 4090 ou 5090).
L'offload sur RAM, c'est si pénible ?
Oui. Modèle qui ferait 80 tok/s en VRAM tombe à 20-30 tok/s en offload partiel. Lecture humaine = 15 tok/s donc utilisable mais frustrant.
Dual 4080 Super vs 4090 seul ?
Sur papier dual gagne (32 vs 24 Go). En pratique : Driver Hell, plus de bruit, +30€/an élec, tuning complexe. La 4090 seule reste plus simple et meilleur en single-GPU benchmarks.
RTX 5090 32 Go quand elle est dispo ?
Débloque Llama 70B Q4 fluide. Mais rupture chronique en juin 2026, prix 2500-2800€. Si tu peux attendre Q4 2026, oui. Sinon 4090.
Mac Studio M4 Ultra plutôt que 4090 ?
5500€+ mais 192 Go mémoire unifiée fait Mistral Large 3 fluide. Pas de CUDA donc pas de fine-tuning sérieux. Si inférence ONLY : Mac gagne. Si dev IA varié : 4090 gagne.
🛒 Tu as fait ton choix ?
RTX 4080 Super pour usage 7B-22B (sweet spot pratique) ou RTX 4090 pour viser Mixtral 8x22B et au-delà (sweet spot enthousiaste).
RTX 4080 Super 1100€ RTX 4090 1700€Pour aller plus loin :
- Build IA locale 1500€ liste Amazon complète — config entrée avec RTX 3060 12 Go
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Article publié le 7 juin 2026 par OutilsIA. Benchmarks réalisés sur testbench RTX 4080 Super 16 Go + Ryzen 9 7900X + 64 Go DDR5-6000 (notre prod) + cross-référence retours r/LocalLLaMA, r/Ollama. Prix indiqués sont des moyennes Amazon France juin 2026 — sujets à variation. Liens d'affiliation (tag boiral21-21) — commissions reversées dans nos benchmarks publics.