GeForce RTX 4090
1 800 €
La RTX 4090 est le GPU ultime pour faire tourner des LLM en local, avec ses 24 Go de VRAM GDDR6X qui permettent de charger des modèles 70B q…
Modèles supportés
Llama 3.1 70B Q2Llama 3.1 8B Q8Mistral 7B Q8
Guide d'achat matériel pour les LLMs
Quelle config pour faire tourner des LLMs en local ? GPU pour LLM, mini-PC clé en main ou Mac Mini - tout ce qu'il faut savoir pour choisir le meilleur matériel IA local en 2025.
Mini-PCs clé en main
Pas envie de monter un PC ? Ces machines sont prêtes à l'emploi, silencieuses et tiennent sur un bureau. Idéales pour un setup LLM local sans prise de tête.
Coup de coeur de la rédaction
ASUS
ASUS Ascent GX10
Le mini-PC ultime pour les LLMs - 128 Go de mémoire LPDDR5x partagée CPU/GPU, architecture x86 compatible avec tout l'écosystème NVIDIA et les outils LLM.
- Mémoire128 Go LPDDR5x (partagée)
- ASIN AmazonB0G1CC2949
- CompatibilitéOllama, LM Studio, llama.cpp
- FormatMini-PC (encombrement minimal)
Pourquoi l'ASUS Ascent GX10 ?
Avec 128 Go de mémoire partagée LPDDR5x, l'Ascent GX10 peut charger des modèles LLMs de 70B en entier sans quantification agressive - une performance rare sur une machine aussi compacte. Son architecture x86 garantit une compatibilité totale avec l'écosystème LLM (Ollama, LM Studio, llama.cpp, vLLM) sans les contraintes de portabilité logicielle que l'on rencontre parfois sur ARM.
C'est le choix idéal pour qui veut une solution clé en main capable de rivaliser avec une config desktop mid-range, sans le bruit ni l'encombrement d'une tour.
Apple
Mac Mini M4 Pro
48 Go RAM unifiéeAvec 48 Go de mémoire unifiée, le Mac Mini M4 Pro fait tourner des modèles 34B sans quantification ou des 70B en Q4 avec d'excellentes performances par watt. La solution Apple Silicon par excellence pour un LLM PC à domicile.
- 48 Go RAM unifiée (= 48 Go VRAM effective)
- CPU M4 Pro 12 coeurs + GPU 20 coeurs
- ~30 W au repos, silencieux
- Compatible Ollama, LM Studio nativement
Voir tous les mini-PCs
Comparatif complet avec benchmarks LLM, consommation et rapport qualité/prix.
Voir tous les mini-PCs →GPUs recommandés
Le GPU est le composant le plus déterminant pour l'inférence LLM locale. La VRAM disponible définit quels modèles vous pouvez charger, et la bande passante mémoire détermine la vitesse de génération des tokens.
GeForce RTX 4070
600 €
La RTX 4070 avec 12 Go de VRAM GDDR6X est un excellent GPU pour débuter avec les LLM en local, capable de faire tourner des modèles 7B en qu…
Modèles supportés
Llama 3.1 8B Q4Mistral 7B Q8Gemma 2 9B Q4
GeForce RTX 4060 Ti 16GB
500 €
La RTX 4060 Ti 16 Go est l'option la plus abordable pour disposer de 16 Go de VRAM sur GPU NVIDIA Ada Lovelace, parfaite pour faire tourner …
Modèles supportés
Llama 3.1 8B Q8Mistral 7B Q8Qwen 2.5 14B Q4
Radeon RX 7900 XTX
900 €
La RX 7900 XTX d'AMD propose 24 Go de VRAM GDDR6 avec une bande passante de 960 Go/s et le support ROCm pour l'inférence LLM sur GPU AMD. Un…
Modèles supportés
Llama 3.1 70B Q2Llama 3.1 8B Q8Mistral 7B Q8
Quel budget pour quelle performance ?
Le tableau ci-dessous vous aide à choisir la meilleure config LLM selon votre budget, en indiquant les modèles accessibles et la VRAM correspondante.
| Budget | VRAM / Mémoire | Exemple de matériel | Modèles accessibles |
|---|---|---|---|
| 200–400 € | 12 Go VRAM | RTX 3060 12 Go | Modèles jusqu'à 13B |
| 500–800 € | 16 Go VRAM | RTX 4060 Ti 16 Go | Modèles jusqu'à 34B |
| 1 000–1 200 € | 24 Go VRAM | RTX 4090 / RX 7900 XTX | Modèles jusqu'à 70B Q4 |
| 2 000 €+ | Multi-GPU ou Mac Pro | Mac Studio M3 Ultra / Dual RTX | Tous les modèles |
Les prix sont indicatifs (Amazon.fr, juin 2025). Les modèles accessibles supposent une quantification Q4 sauf mention contraire. Les Mac sont inclus dans la catégorie mémoire unifiée, pas VRAM GPU.
Pourquoi Apple Silicon est excellent pour les LLMs
Sur les Mac M1, M2, M3 et M4, la RAM et la GPU partagent la même puce - c'est ce qu'Apple appelle la mémoire unifiée. En pratique, cela signifie qu'un Mac Mini M4 Pro avec 48 Go de RAM dispose de 48 Go de "VRAM effective" pour l'inférence LLM.
Un GPU NVIDIA avec 24 Go de VRAM coûte entre 900 € et 1 800 €, auquel il faut ajouter une carte mère, un CPU, de la RAM système et un boîtier. Un Mac Mini M4 Pro 48 Go tient dans la même enveloppe budgétaire avec une mémoire double, une consommation électrique de 30 W, et zéro bruit.
Ollama et LM Studio supportent nativement Apple Silicon via le framework Metal. Les performances par watt sont imbattables sur le marché grand public.
Mémoire unifiée - RAM = VRAM pour les LLMs
Silencieux et compact - idéal pour un home server
Ollama et LM Studio supportés nativement (Metal)
Excellentes performances par watt (20–40 W)
Ecosystème CUDA non disponible (certains outils Python)
Prix plus élevé par Go de mémoire que l'option GPU dédié
| Modèle Mac | RAM unifiée | LLM max (indicatif) |
|---|---|---|
| Mac Mini M4 | 16 Go | Llama 3.1 8B Q8 |
| Mac Mini M4 | 24 Go | Llama 3.1 13B Q6 |
| Mac Mini M4 Pro | 48 Go | Llama 3.1 34B Q6 / 70B Q2 |
| Mac Studio M4 Max | 64–128 Go | Llama 3.1 70B Q6 / 405B Q2 |
| Mac Pro M4 Ultra | 192 Go | Llama 3.1 405B Q4 |
Checklist : critères d'achat essentiels
Avant d'acheter un GPU pour LLM ou un mini-PC IA, vérifiez ces 6 points.
VRAM
Le facteur numéro 1 - plus de VRAM = modèles plus grands. Visez 16 Go minimum pour une expérience confortable.
Bande passante mémoire
Détermine la vitesse de génération des tokens. La RTX 4090 génère 2× plus vite qu'une 4060 Ti à VRAM égale.
Consommation électrique
Un GPU 24h/24 peut coûter 15–50 €/mois. La RTX 4060 Ti (165W) est bien plus économique que la 4090 (450W).
Mémoire unifiée (Apple)
Sur Apple Silicon, RAM et VRAM sont partagées - 48 Go de RAM équivalent à 48 Go de VRAM GPU.
Compatibilité logicielle
NVIDIA CUDA reste l'écosystème le plus mature. AMD ROCm progresse mais certains frameworks restent exclusifs CUDA.
Encombrement
Un mini-PC ou un Mac Mini prend 15 cm² de bureau. Une tour avec RTX 4090 nécessite bien plus d'espace.
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