NVIDIA RTX 4070 Ti Super
Carte grand public, le GPU NVIDIA RTX 4070 Ti Super repose sur l'architecture Ada Lovelace et dispose de 16 GB de mémoire, avec une bande passante mémoire de 672 GB/s et un TDP de 285 W. Il offre 44,1 TFLOPS de performances FP32. Actuellement disponible chez 1 fournisseur à partir de 0,18 €/GPU/heure, avec une médiane du marché de 0,20 €/GPU/heure sur 3 configurations.
Caractéristiques matérielles
Identiques chez tous les fournisseurs
Prix médian sur l'ensemble des fournisseurs
1 offre chez 1 fournisseurs
Triées par prix croissant. Comparez les configurations côte à côte.
LLM qui tiennent sur le GPU NVIDIA RTX 4070 Ti Super
VRAM estimée des LLM à poids ouverts populaires en précision 16 bits (FP16/BF16), 8 bits (FP8/INT8) et 4 bits (INT4/MXFP4), pour 16 GB par GPU. Affichage des 12 plus grands qui tiennent.
| Modèle | Paramètres | 16 bits | 8 bits | 4 bits |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35B 3B actifs | 86 GB Trop grand | 47 GB 4× · 17 GB libres | 28 GB 2× · 4,4 GB libres |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8B | 79 GB Trop grand | 43 GB 4× · 21 GB libres | 25 GB 2× · 6,8 GB libres |
| Gemma 4 31B Google | 31,3B | 75 GB Juste sur 4× · 2 % de marge | 41 GB 4× · 23 GB libres | 24 GB 2× · 8 GB libres |
| GLM-4.7 Flash Z.ai | 31,2B | 75 GB Juste sur 4× · 2 % de marge | 41 GB 4× · 23 GB libres | 24 GB 2× · 8 GB libres |
| Qwen3.6 27B Alibaba | 27,8B | 67 GB Juste sur 4× · 15 % de marge | 37 GB 4× · 27 GB libres ou 2× · 4 % de marge | 21 GB 2× · 11 GB libres |
| Mistral Small 3.2 24B Mistral AI | 24B | 58 GB 4× · 6,4 GB libres | 32 GB Tient tout juste sur 2× | 18 GB 2× · 14 GB libres ou 1× · 4 % de marge |
| gpt-oss-20b OpenAI | 21B 3,6B actifs | — Non publié | — Non publié | 17 GB 2× · 15 GB libres ou 1× · 16 % de marge |
| Gemma 3 12B Google | 12,2B | 29 GB 2× · 2,8 GB libres | 16 GB 2× · 16 GB libres ou 1× · 19 % de marge | 9,4 GB 1× · 6,6 GB libres |
| Granite 4.1 8B IBM | 8,8B | 21 GB 2× · 11 GB libres | 12 GB 1× · 4,4 GB libres | 6,8 GB 1× · 9,2 GB libres |
| Qwen3 8B Alibaba | 8,2B | 20 GB 2× · 12 GB libres | 11 GB 1× · 5,2 GB libres | 6,3 GB 1× · 9,7 GB libres |
| Llama 3.1 8B Instruct Meta | 8B | 19 GB 2× · 13 GB libres | 11 GB 1× · 5,4 GB libres | 6,2 GB 1× · 9,8 GB libres |
| Mistral 7B Instruct v0.3 Mistral AI | 7,2B | 17 GB 2× · 15 GB libres ou 1× · 10 % de marge | 9,6 GB 1× · 6,4 GB libres | 5,6 GB 1× · 10 GB libres |
Estimations : poids du modèle plus 20 % pour le cache KV et le surcoût du runtime, avec des contextes courts. Les contextes longs et les lots importants demandent davantage. Les lignes marquées « juste » contiennent les poids, mais pas toute cette marge. Une valeur ×N correspond à la VRAM totale de N de ces GPU et ne préjuge en rien du débit de l'interconnexion. Notre méthode d'estimation · Partir plutôt d'un modèle
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