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Fiche de machine

Station de travail avec RTX 4090 24 Go

Carte graphique NVIDIA24 GiB1.008 GB/s82,6 TFLOPS

Carte graphique NVIDIA GeForce RTX 4090
Carte graphique NVIDIA GeForce RTX 4090 Photo : NVIDIA

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Une fois que le système a pris sa part, cette machine laisse 23,20 Gio au modèle : de quoi accueillir 17 des 26 modèles que nous mesurons à la compression de référence, et le plus lourd qui y tient est qwen3.6-35b-a3b. Et sa vitesse de réponse ? Ce n’est pas la puce qui la dicte, ce sont ses 1.008 GB/s de bande passante mémoire.

En un coup d’œilDonnées machines · 2026-10-09
Reste pour le modèle23,20 GiB
Bande passante1.008 GB/s
Modèles qui tiennent17 / 26
Le plus lourd qu’elle accepteqwen3.6-35b-a3b
23,20 GiB

Reste pour le modèle

Estimation maison

1.008 GB/s

Bande passante mémoire

Déclaré par le fabricant

17 / 26

Modèles qui tiennent

Mesuré par Local AI Scope

Vidéos

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Mémoire

La mémoire réellement utilisable

C’est pour cela que le chiffre de la boîte n’est pas celui dont vous disposez. Le bureau, le compositeur et le contexte graphique ne rendent jamais leur part, et un modèle qui ne leur laisse pas de place ne démarre pas : il plante.

Comment la mémoire annoncée devient de la mémoire utilisable
Mémoire Gio
Mémoire de la machine 24
Réservée au système −0,80
Reste pour le modèle 23,20
Ce dont Station de travail avec RTX 4090 24 Go dispose vraiment pour un modèleBarre horizontale des 24 Gio de Station de travail avec RTX 4090 24 Go, répartis en 0,8 Gio pour le système, 20,6 Gio pour le modèle qwen3.6-35b-a3b, 0,9 Gio pour le contexte et 1,7 Gio libres.024 GioSystème: 0,8 GioSystème 0,8Modèle: 20,6 GioModèle20,6Contexte (8 192): 0,9 GioContexte (8 192) 0,9Marge: 1,7 GioMarge 1,7
Sur les 24 Gio de la machine, 0,8 Gio n’arrivent jamais au modèle. La barre montre qwen3.6-35b-a3b en Q4_K_M, le plus grand des 26 modèles du jeu de données qui tient encore avec un contexte de 8 192 jetons, et le cache KV qu’exige ce contexte — calculé couche par couche, pas avec la règle de trois habituelle.
Vitesse

Bande passante mémoire

Ce sont deux limites différentes, et il est facile de les confondre. Pendant que le modèle écrit sa réponse, c’est la bande passante qui commande : chaque token oblige à relire les poids qu’il utilise (tous dans un modèle dense ; dans un mélange d’experts, les couches communes et seulement les experts actifs), si bien que les tokens par seconde valent à peu près la bande passante divisée par cette quantité. Pendant que le modèle lit votre document, c’est le calcul qui commande : l’entrée est traitée d’un seul coup. D’où un portable sans GPU qui met des minutes avant le premier mot puis écrit à un rythme acceptable.

1.008 GB/s — Déclaré par le fabricant · vérifié sur la page du fabricant le 2026-08-25 (Source).

Calcul: 82,6 TFLOPS (TFLOPS FP32 des shaders) — Déclaré par le fabricant, sous un autre nom · le fabricant publie ce nombre en tant que TFLOPS FP32 des shaders, et non en FP16; vérifié sur la page du fabricant le 2026-08-25 (Source). Les chiffres de cette ligne ne proviennent pas tous de la même mesure selon la machine, car chaque fabricant en publie une différente. Comparez-les d’une machine à l’autre en le sachant.

Compatibilité

Quels modèles tiennent ici, et lesquels non

Tenir signifie que trois choses tiennent à la fois dans la mémoire restante : le fichier du modèle, sa mémoire de contexte et la marge de travail du runtime. La mémoire de contexte est calculée à partir du schéma d’attention que chaque modèle déclare, couche par couche, et non de la formule générique : c’est pourquoi des modèles que cette formule jugerait impossibles tiennent ici.

Chaque modèle mesuré face à cette machine : taille, s’il tient à chaque contexte et le plus grand contexte qu’il y tient
Modèle Compression affichée Taille du modèle 8k 32k 128k Plus grand contexte qui tient
qwen3-1.7b Q4_K_M 1,03 GiB oui oui — 32k
qwen3-4b-2507 Q4_K_M 2,33 GiB oui oui non 64k
gemma4-e2b Q4_K_M 2,89 GiB oui oui oui 128k
gemma4-e4b Q4_K_M 4,63 GiB oui oui oui 128k
qwen3-8b Q4_K_M 4,68 GiB oui oui — 32k
granite-4.2-8b Q4_K_M 4,98 GiB oui oui non 64k
qwen3.5-9b Q4_K_M 5,29 GiB oui oui oui 256k
gemma4-12b Q4_K_M 6,63 GiB oui oui oui 256k
gpt-oss-20b Q4_K_M 10,83 GiB oui oui oui 128k
mistral-small-24b Q4_K_M 13,35 GiB oui oui non 32k
qwen3.8-27b Q4_K_M 15,33 GiB oui oui non 64k
muse-glimmer-30b Q4_K_M 15,61 GiB oui oui oui 128k
qwen3.6-27b Q4_K_M 15,66 GiB oui oui non 64k
gemma4-26b-a4b Q4_K_M 15,78 GiB oui oui oui 128k
gemma4-31b Q4_K_M 17,07 GiB oui oui non 32k
qwen3-coder-30b Q4_K_M 17,28 GiB oui oui non 32k
qwen3.6-35b-a3b Q4_K_M 20,61 GiB oui oui non 32k
flint-40b Q4_K_M 23,61 GiB non non non —
nemotron-3.5-lightning-30b Q4_K_M 23,73 GiB non non non —
gpt-oss-120b Q4_K_M 58,46 GiB non non non —
llama4-scout-17b Q4_K_M 60,87 GiB non non non —
nemotron-3.5-super-120b Q4_K_M 65,29 GiB non non non —
qwen3.8-flash-next IQ4_XS 87,25 GiB non non non —
deepseek-v4-flash IQ4_XS 127,28 GiB non non non —
glm-5.3-flash Q4_K_M 187,04 GiB non non non —
glm-5.2 Q4_K_M 433,83 GiB non non non —

Les tailles sont celles des fichiers réellement publiés à la compression de référence, un palier par ligne : Q4_K_M lorsque l’auteur la publie, le voisin le plus proche sinon. Chaque ligne indique laquelle elle affiche. Q4_K_M est notre plancher de qualité : en dessous, la perte s’entend dans les réponses. Un modèle qui ne tiendrait ici qu’avec une compression plus agressive est classé comme ne tenant pas, à dessein. Un tiret dans une colonne de contexte signifie que le modèle n’offre pas ce contexte, il n’y a donc rien à faire tenir.

Modèles qui tiennent — 17 sur les 26 modèles mesurés

Modèles qui ne tiennent pas — 9 sur les 26 modèles mesurés

Prêt à compresser un peu plus ? Alors, dans cette liste, tout n’est pas hors de portée. Dans les 23,20 GiB de VRAM qui restent pour le modèle, flint-40b tient en Q4_K_S (22,19 GiB) avec jusqu’à 8k tokens de contexte, et nemotron-3.5-lightning-30b tient en Q4_K_S (21,61 GiB) avec jusqu’à 32k tokens de contexte. Sous la compression du tableau, un modèle perd en qualité ; c’est pourquoi notre décompte s’en tient au tableau.

Les machines voisines

Prix

Prix et disponibilité

Ce que coûte une machine pèse autant que ce qui y tient : le prix a donc sa place sur cette page. Ci-dessous, uniquement ce que publie le fabricant, avec le marché concerné et le jour de la lecture.

Pas de prix : cette ligne est une catégorie de machine, pas un produit unique avec un tarif.

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