Benchmark carte × modèle

Meta Llama 3.1 8B Instruct sur RTX 5080 Q4_K_M

Fluide

Sur une RTX 5080 (16 Go), Meta Llama 3.1 8B Instruct en Q4_K_M génère 124 tokens/s et lit le prompt à 5 100 tokens/s, avec 6,0 Go de mémoire vidéo occupée.

Médiane de 1 mesure · dernière le 04/08/26

Donnée de démonstration : cette combinaison n'a pas encore été mesurée pour de vrai.

124 tok/s

Génération

5 100 tok/s

Lecture du prompt

6,0 Go

VRAM utilisée (max)

250 W

Conso moyenne

0,50 tok/s/W

Efficacité

0,14 €/M tok

Coût élec. / M tokens · 0,25 €/kWh

Estimez votre coût mensuel selon votre tarif et votre usage : connectez-vous

Fiche RTX 5080 Toutes les cartes sur Meta Llama 3.1 8B Instruct Ressentir la vitesse Louer dans le cloud

Où l'acheterLDLC Materiel.net TopAchat Cybertek Grosbill Rue du Commerce Amazon

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	6,5 Go	oui	≈ 114 tok/s
8 192	1,0 Go	7,0 Go	oui	≈ 104 tok/s
16 384	2,0 Go	8,0 Go	oui	≈ 89,2 tok/s
32 768	4,0 Go	10,0 Go	oui	≈ 69,0 tok/s
65 536	8,0 Go	14,0 Go	oui	≈ 47,5 tok/s
131 072	16,0 Go	22,0 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	+21,8 %	1 400 €
RTX 4090démo	24 Go	132 tok/s	+6,5 %	—
RTX 5080démo	16 Go	124 tok/s	cette carte	1 850 €
RTX 4080démo	16 Go	103 tok/s	−16,9 %	780 €
RTX 4070 Ti	12 Go	89,6 tok/s	−27,7 %	927 €
RTX 4070	12 Go	82,3 tok/s	−33,7 %	595 €
RTX 3060démo	12 Go	48,0 tok/s	−61,3 %	260 €

Toutes les mesures

Date	Source	Type	Génération	Prompt	VRAM	Temp. max	Conso	llama.cpp
04/08/26	démo	standard	124	5 100	6,0 Go	64 °C	250 W	—

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