8, 12, 16 ou 24 Go de VRAM : ce qui tourne VRAIMENT chez vous
La VRAM est la monnaie de l’IA locale. Voici la carte exacte de chaque palier — pour acheter juste ou comprendre pourquoi ça rame.
La VRAM est la monnaie de l’IA locale. Pas les TFLOPS, pas la génération de votre carte, pas le RGB : les gigaoctets de mémoire vidéo décident de ce qui tourne, point. Voici la carte exacte de ce que chaque palier débloque en 2026 — pour acheter juste, ou comprendre pourquoi ça rame.
La règle de trois de la VRAM
Mémoire nécessaire ≈ taille du fichier modèle + 15-20 % (KV cache et overhead). Un Q4 de modèle 14B pèse ~9 Go → il lui faut ~11 Go. C’est pour ça qu’un « 13B sur carte 12 Go » passe et qu’un « 14B contexte long » coince. Vous voulez vérifier pour VOTRE config exacte ? Notre testeur le fait en 10 secondes.
8 Go — le ticket d’entrée honnête
Tourne bien : Llama 3.1 8B Q4 (~45 tok/s), Mistral 7B, Qwen 8B, Phi-4, DeepSeek-R1 8b. Stable Diffusion 1.5 en images. Coince : tout 13B+, SDXL confortable, les contextes > 8k. Le quotidien y est déjà très correct : assistant, résumés, code simple. Cartes types : RTX 4060, 3070, 2080.
12 Go — le meilleur rapport débloqué/euro
Tourne bien : les 13-14B en Q4 (Qwen 14B, DeepSeek-R1 14b — le palier où le raisonnement devient sérieux), les 8B en Q8 (qualité maximale), SDXL. Coince : les 22-32B. C’est le palier de la RTX 3060 12 Go à 290 € — d’où notre verdict budget.
💬 Vu sur X
[GROK_PLACEHOLDER_1 — citation verbatim X à insérer]
— [auteur] sur X, [date]
16 Go — l’IA locale « sans y penser »
Tourne bien : Mistral Small 24B Q4, Qwen 14B en Q8, Flux pour les images, et du contexte long sur les 8-14B (32k+) sans suer. Coince : les 32B en Q4 confortable (ça passe en Q3, serré). Cartes types : 4060 Ti 16, 4070 Ti Super, 5070 Ti, RX 9070.
24 Go — le palier passion
Tourne bien : les 32B en Q4-Q5 (Qwen 32B, DeepSeek-R1 32b — qualité quasi-cloud), les 14B en Q8 contexte énorme, tout l’écosystème image sans compromis. Coince : les 70B (Q2 dégradé seulement). La 3090 d’occasion (~650 €) reste LE billet d’entrée malin vers ce palier, devant la 4090 neuve à 1 900 €.
RTX 3090 24 Go — le palier 32B au meilleur prix
L’occasion la plus rentable de l’IA locale : 24 Go pour le prix d’une 16 Go neuve.
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Au-delà : 32-96 Go et la mémoire unifiée
RTX 5090 (32 Go), bi-GPU 2×3090 (48 Go), Mac M4 Pro/Max (la RAM EST la VRAM : 48-128 Go) : le territoire des 70B en Q4 et du multi-modèles. Notre comparatif GPU complet chiffre tout ça, et notre duel DGX Spark vs Strix Halo couvre les mini-PC IA.
💬 Vu sur X
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— [auteur] sur X, [date]
Le tableau récapitulatif à garder
| VRAM | Palier débloqué | Modèle vedette | Carte type |
|---|---|---|---|
| 8 Go | 7-8B Q4 | Llama 3.1 8B | RTX 4060 |
| 12 Go | 14B Q4 / 8B Q8 | DeepSeek-R1 14b | RTX 3060 12 Go |
| 16 Go | 24B Q4 + contexte long | Mistral Small 24B | 4060 Ti 16 / 5070 Ti |
| 24 Go | 32B Q4-Q5 | Qwen 32B | 3090 / 4090 |
| 48 Go+ | 70B Q4 | Llama 3.3 70B | 2×3090 / Mac 64 Go+ |
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Combien de VRAM faut-il pour faire tourner un LLM correct en 2026 ?
8 Go suffisent pour les excellents 7-8B actuels. 12 Go débloquent les 14B (le palier du raisonnement sérieux). 24 Go ouvrent les 32B de qualité quasi-cloud.
La RAM système peut-elle remplacer la VRAM ?
Partiellement : l'offload CPU permet de faire tourner un modèle trop gros pour le GPU, mais 2 à 5 fois plus lentement. 32 Go de RAM sont le complément idéal, pas le remplacement.
Pourquoi mon modèle 13B ne rentre pas dans mes 12 Go de VRAM ?
Comptez la taille du fichier + 15-20 % pour le cache de conversation et l'overhead. Un 13B Q4 de 8 Go passe ; le même en Q5 avec un long contexte déborde. Réduisez num_ctx ou la quantization.