De quelle VRAM votre LLM local a-t-il besoin ?
La plupart des calculateurs s'arrêtent à la mémoire. Celui-ci indique aussi ce que coûtent les tokens — matériel, électricité et amortissement — pour savoir si l'inférence locale bat vraiment une API cloud.
| Modèle | Poids (Q4) | KV à 8K | Total requis | RTX 4090 24 Go | RTX 3090 24 Go | RTX 5090 32 Go | Mac Studio 128 Go |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Llama 3.3 70B Meta | 42.4 GB | 2.7 GB | 46.5 GB | Non | Non | Non | Tient |
| Qwen3 32B Alibaba | 19.7 GB | 2.1 GB | 23.3 GB | Juste | Juste | Tient | Tient |
| Mistral Small 24B Mistral AI | 14.2 GB | 1.3 GB | 17.0 GB | Tient | Tient | Tient | Tient |
| Qwen3 14B Alibaba | 8.9 GB | 1.3 GB | 11.7 GB | Tient | Tient | Tient | Tient |
| Qwen3 8B Alibaba | 4.9 GB | 1.2 GB | 7.6 GB | Tient | Tient | Tient | Tient |
| Llama 3.1 8B Meta | 4.8 GB | 1.1 GB | 7.4 GB | Tient | Tient | Tient | Tient |
Les poids viennent du nombre de paramètres multiplié par les octets par paramètre. Le cache KV dépend des couches, des têtes KV et de la dimension de tête. Le surcoût d'exécution est fixé à 1,5 Go. La mémoire utilisable est un pourcentage de la capacité, le pilote et les framebuffers prenant leur part.
Le coût par million de tokens ajoute électricité et amortissement, puis divise par les tokens produits par an au débit estimé. Les formules complètes sont sur la page coût total.
Pourquoi 0,60 octet par paramètre en Q4, et non 0,50 ?
Pourquoi calculer le cache KV séparément ?
Les tok/s sont-ils mesurés ?
Un modèle 70B ne tient vraiment pas dans 24 Go ?
Les débits sont des estimations issues de la bande passante mémoire et de mesures publiées. Les valeurs de VRAM sont calculées à partir de l'architecture et des hypothèses de quantification. Vérifiez sur votre propre environnement avant d'acheter.