Benchmark carte × modèle
Meta Llama 3.1 8B Instruct sur RTX 5070 Ti Q4_K_M
FluideSur une RTX 5070 Ti (16 Go), Meta Llama 3.1 8B Instruct en Q4_K_M génère 151 tokens/s et lit le prompt à 6 818 tokens/s, avec 5,4 Go de mémoire vidéo occupée.
Médiane de 1 mesure · dernière le 04/08/26
151 tok/s
Génération
6 818 tok/s
Lecture du prompt
5,4 Go
VRAM utilisée (max)
161 W
Conso moyenne
0,94 tok/s/W
Efficacité
0,07 €/M tok
Coût élec. / M tokens · 0,25 €/kWh
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Et avec un contexte plus long ?
Estimation, pas une mesure : le cache KV grandit avec le contexte, occupe de la VRAM et ralentit la génération.
| Contexte | Cache KV | VRAM estimée | Tient en 16 Go ? | Vitesse estimée |
|---|---|---|---|---|
| 4 096 | 0,5 Go | 5,9 Go | oui | ≈ 139 tok/s |
| 8 192 | 1,0 Go | 6,4 Go | oui | ≈ 127 tok/s |
| 16 384 | 2,0 Go | 7,4 Go | oui | ≈ 109 tok/s |
| 32 768 | 4,0 Go | 9,4 Go | oui | ≈ 84,1 tok/s |
| 65 536 | 8,0 Go | 13,4 Go | oui | ≈ 57,9 tok/s |
| 131 072 | 16,0 Go | 21,4 Go | non | — |
Cache KV par token = 2 × 32 couches × 8 têtes KV × 128 × 2 octets (f16). VRAM estimée = VRAM mesurée + cache KV ajouté. Vitesse ≈ vitesse mesurée × poids ÷ (poids + cache KV ajouté) — le calcul de l'attention n'est pas modélisé, la baisse réelle est un peu plus forte. Régler finement dans « Ma config »
Meta Llama 3.1 8B Instruct sur les autres cartes
| Carte | VRAM | Génération | Écart | Prix |
|---|---|---|---|---|
| RTX 5070 Ti | 16 Go | 151 tok/s | cette carte | 1 400 € |
| RTX 4090démo | 24 Go | 132 tok/s | −12,6 % | — |
| RTX 5080démo | 16 Go | 124 tok/s | −17,9 % | 1 850 € |
| RTX 4080démo | 16 Go | 103 tok/s | −31,8 % | 780 € |
| RTX 4070 Ti | 12 Go | 89,6 tok/s | −40,7 % | 927 € |
| RTX 4070 | 12 Go | 82,3 tok/s | −45,6 % | 595 € |
| RTX 3060démo | 12 Go | 48,0 tok/s | −68,2 % | 260 € |
Autres modèles mesurés sur la RTX 5070 Ti
Toutes les mesures
| Date | Source | Type | Génération | Prompt | VRAM | Temp. max | Conso | llama.cpp |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 04/08/26 | mesuré | standard | 151 | 6 818 | 5,4 Go | 57 °C | 161 W | llama.cpp 96278e39f |
Protocole : llama-bench (llama.cpp), prompt 512 + génération 128 tokens, modèle entièrement chargé en VRAM. VRAM utilisée = pic système (inclut l'OS, ~0,5 à 1 Go de plus que le modèle seul). Mesurer ma carte