Notes du banc d'essai.
Benchmarks réels, configurations testées, retours terrain. Pas de listicles, pas de SEO-bait.
Quels LLM tournent sur un GPU à petit budget (RTX 3060, 3070) en 2026 ?
Pas besoin d'une RTX 5090 pour débuter en IA locale. Les meilleurs GPU par budget (RTX 3060 12 Go, 4060 Ti 16 Go, 3090 24 Go), ce qui tient selon la VRAM, et le roi du rapport VRAM/prix d'occasion.
Peut-on faire tourner un LLM en local sur un Mac Mini M4 ? (2026)
Le Mac Mini M4 fait tourner des LLM en local étonnamment bien grâce à sa mémoire unifiée (jusqu'à 64 Go = VRAM). Quels modèles tiennent par config, le débit réel en tokens/seconde, et Mac vs GPU dédié.
RTX 5090 vs RTX 4090 pour l'IA en local : lequel choisir en 2026 ?
Le match posé du point de vue qui compte : quels modèles tournent, à quel débit, pour quel prix. VRAM (32 vs 24 Go), bande passante GDDR7, tableau modèles, et le verdict par profil.
Combien de VRAM pour faire tourner un LLM en local ? (formule + tableau 2026)
La méthode exacte pour estimer la VRAM d'un LLM : poids du modèle × octets par paramètre, cache KV, overhead. Tableau prêt à l'emploi (7B à 123B × Q4/Q5/Q8) et la carte minimale par modèle.
Construire un RAG local en 2026 : la stack Ollama + Qdrant + LlamaIndex
Architecture en 4 briques, choix techniques (vLLM, Qdrant, LlamaIndex, Open WebUI), sizing GPU par nombre d'utilisateurs et TCO comparé à GPT-4o sur 24 mois.
Q4 vs Q5 vs Q8 : quelle quantization pour Llama 70B en 2026 ?
Tableau VRAM par quant (Q3 à FP16), perte de qualité mesurée (Δ perplexity), recommandations par GPU et débit tok/s par configuration. Sans bullshit.
Llama 4 en local en 2026 : VRAM, GPUs et alternatives réalistes
Llama 4 Scout, Maverick, Behemoth : ce qui tient vraiment chez toi en 2026. VRAM par version, GPUs minimum, et les 5 alternatives 70-123B qui rivalisent.
Mistral Large 123B en local : quel rig, quel coût réel en 2026
Mistral Large 123B open-weight chez vous : VRAM par quantization (Q3 à FP16), rig minimum (2× A6000 NVLink), ROI vs Mistral API selon le volume mensuel, et quand préférer Llama 3.3 70B.
vLLM vs Ollama en production : le benchmark 2026 (single user, batching, multi-user)
Bench réel des deux runtimes d'inférence sur RTX 5090 et 2× RTX 5090 NVLink. Single user, 4 users simultanés, 10 users en charge : qui gagne quand, et pourquoi le continuous batching change tout.
RAG souverain avec Qwen 3 30B MoE : la stack complète 2026
Pourquoi Qwen 3 30B-A3B (MoE, 3B actifs/token) est le sweet spot 2026 pour un RAG souverain d'équipe. Stack : vLLM + Qdrant + nomic-embed + LlamaIndex, sur rig Pro (11 990 €). Tout open-weight, tout self-hosted.
Combien coûte un serveur IA pour PME en 2026 ?
Décomposition du vrai coût d'un rig IA local en 2026 : matériel, software, électricité, support. 3 paliers chiffrés (Starter / Pro / Entreprise) et comparatif vs API cloud.
Cloud vs on-prem IA : le break-even arrive entre 4 et 18 mois
Calcul honnête du point d'équilibre entre API OpenAI / Anthropic et un rig IA local. Trois cas réels (cabinet, agence, PME industrielle) avec courbes de TCO sur 24 mois.
RTX 5090 vs Mac Studio M3 Ultra : pour faire tourner un LLM en local
Deux philosophies, deux gagnants par cas d'usage. VRAM dédiée vs mémoire unifiée, débit, multi-utilisateurs, € par GB de VRAM, et notre conseil par profil.
Quel GPU pour faire tourner Llama 3.3 70B en local en 2026 ?
VRAM requise par quantization, GPUs compatibles (consumer / pro / datacenter), comparatif RTX 5090 vs A6000 vs H100, et le rapport coût/perf vs API OpenAI à l'échelle.