RTX 5090 ou Strix Halo pour les LLM locaux : estimations sur Qwen 72B et Llama 405B
Réponse courte : prenez la RTX 5090 pour la vitesse et CUDA, le Strix Halo pour les modèles qui ne tiennent pas dans 32 Go. La RTX 5090 offre 32 Go à 1 792 Go/s ; le Strix Halo offre 128 Go de mémoire unifiée à 256 Go/s et fait tourner lentement les grands modèles. La recherche GPU optionnelle de Strategy Arena Lab utilise CUDA, donc une carte NVIDIA. Les vitesses ci-dessous sont des estimations et les prix sont indicatifs (mars 2026) ; ce n'est pas un conseil d'achat.
Le dilemme de 2026 : vitesse ou mémoire ?
Vous voulez faire tourner des LLM en local. Plus d'API payantes, plus de latence, plus de censure. Deux options s'affrontent au même prix (~3 500€) :
- NVIDIA RTX 5090 : 32 GB GDDR7, 1 792 GB/s de bande passante, 21 760 CUDA cores
- ASUS Strix Halo (Ryzen AI Max+ 395) : 128 GB de mémoire unifiée, 256 GB/s, GPU intégré Radeon
C'est le match Ferrari vs camion : l'une va vite mais transporte peu, l'autre transporte tout mais lentement.
Les specs face à face
| Spec | RTX 5090 | Strix Halo |
|---|---|---|
| Mémoire | 32 GB GDDR7 | 128 GB unifiée |
| Bande passante | 1 792 GB/s | 256 GB/s |
| Ratio | 7x plus rapide | 4x plus de mémoire |
| GPU | Blackwell (CUDA) | Radeon 8060S (ROCm) |
| Format | Carte PCIe (dans un PC) | Mini-PC autonome |
| TDP | 575W | ~100W |
| Prix | ~3 500€ | ~3 500€ |
| Écosystème | CUDA (standard) | ROCm (en progrès) |
Quel modèle tourne sur quoi ?
C'est la vraie question. Voici ce que chaque machine peut faire tourner :
RTX 5090 (32 GB)
| Modèle | Quantification | VRAM | Vitesse estimée | Qualité |
|---|---|---|---|---|
| Qwen 2.5 7B | Q8_0 | 8 GB | ~120 tok/s | Bonne |
| Qwen 2.5 14B | Q5_K_M | 11 GB | ~80 tok/s | Très bonne |
| Qwen 2.5 27B | Q5_K_M | 19 GB | ~50 tok/s | Excellente |
| Qwen 2.5 72B | Q3_K_S | 30 GB | ~20 tok/s | Dégradée |
| Llama 3.1 70B | Q3_K_S | 30 GB | ~18 tok/s | Dégradée |
| Hermes 3 8B | Q8_0 | 9 GB | ~110 tok/s | Bonne |
| Llama 3.1 405B | - | - | ❌ Impossible | - |
Sweet spot : Qwen 2.5 27B Q5 — qualité excellente, 50 tokens/seconde, il reste 13 GB pour le contexte.
Note du 10 octobre 2026 : la gamme Qwen 2.5 existe en 14B et 32B, pas en 27B. Les lignes « 27B » sont des estimations à revoir ; elles restent affichées en attendant une mesure.
Strix Halo (128 GB)
| Modèle | Quantification | RAM | Vitesse estimée | Qualité |
|---|---|---|---|---|
| Qwen 2.5 27B | Q8_0 | 30 GB | ~15 tok/s | Maximale |
| Qwen 2.5 72B | Q5_K_M | 50 GB | ~8 tok/s | Excellente |
| Llama 3.1 70B | Q5_K_M | 48 GB | ~8 tok/s | Excellente |
| Llama 3.1 405B | Q4_K_M | ~110 GB | ~3 tok/s | Top tier |
| DeepSeek R1 671B | Q2_K | ~120 GB | ~2 tok/s | Possible mais lent |
Sweet spot : Llama 70B Q5 ou Qwen 72B Q5 — qualité top, mais ~8 tokens/seconde (lent pour de la production).
Le cas concret : la Strategy Arena Lab
La Strategy Arena Lab 0.1.0-241 est gratuite : Windows (GPU NVIDIA optionnel) et Linux (moteur CPU). C'est là que le choix de la machine se voit pour le trading :
- Recherche de variantes. Sous Windows avec une carte NVIDIA, le balayage de milliers de variantes d'une stratégie passe par CUDA. Sans carte NVIDIA, sur un Strix Halo par exemple, la même recherche tourne sur le CPU, plus lentement ; le CPU reste le moteur de référence qui rejoue chaque classement.
- Piloter la Lab avec un modèle local. La Lab se branche à LM Studio ou opencode par le serveur MCP. C'est la mémoire qui décide quel modèle tient : les tableaux ci-dessus s'appliquent tels quels. Le classement des IA a une catégorie « Locaux (GPU perso) », encore vide au 10 octobre 2026.
- Le juge ne dépend pas du matériel. Collez votre Pine dans la Lab, le juge rejoue trade par trade aux règles de TradingView (
tv_exact_v1, 234 trades sur 234 identiques dans le vrai TradingView pour les 6 stratégies du classement), puis exportez vers TradingView.
Le multi-GPU : le vrai game changer
La beauté de la RTX 5090 : elle se combine avec vos GPU existants.
| Config | VRAM totale | Meilleur modèle | Vitesse |
|---|---|---|---|
| 5090 seule | 32 GB | Qwen 27B Q5 | ~50 tok/s |
| 5090 + 4080 | 48 GB | Qwen 72B Q4 | ~30 tok/s |
| 5090 + 3090 | 56 GB | Qwen 72B Q5 | ~35 tok/s |
| 5090 + 4080 + 3090 | 72 GB | Qwen 72B Q8 (max) | ~25 tok/s |
Avec 48 GB (5090 + une 4080), vous pouvez faire tourner Qwen 72B, un modèle de la classe 70B, en local, sans facture d'API.
Le Strix Halo ne se combine avec rien. Ses 128 GB sont fixes.
Le calcul économique
RTX 5090 : remplace vos APIs
Si vous payez des APIs IA (OpenAI, Anthropic, etc.) :
| Dépense API | Par mois | Par an |
|---|---|---|
| GPT-4o-mini (léger) | ~$20 | $240 |
| Claude Haiku (production) | ~$50 | $600 |
| Multi-provider (6 IAs) | ~$100 | $1 200 |
Une RTX 5090 à 3 500€ est rentabilisée en 2 ans si elle remplace vos APIs. Et elle tourne 24/7 sans limite de tokens.
Sur Strategy Arena, notre Content Factory génère un article quotidien via API (~$0.02/jour). Avec un GPU local, ce coût tombe à $0.00 — et le modèle est meilleur car pas de rate limiting.
Strix Halo : pour les chercheurs
Si vous voulez tester des modèles 405B pour de la recherche, le Strix Halo est imbattable. Mais pour de la production (site web, API, agents), la latence de 25 secondes par réponse est rédhibitoire.
CUDA vs ROCm : l'écosystème compte
C'est le point souvent ignoré :
- CUDA (NVIDIA) : 95% des outils ML tournent nativement. PyTorch, Ollama, vLLM, TensorRT — tout fonctionne out-of-the-box.
- ROCm (AMD/Strix Halo) : en progrès rapide, mais certains outils ne sont pas encore compatibles. Ollama supporte ROCm, mais les optimisations sont moins matures.
Dans la Strategy Arena Lab, le balayage GPU est écrit en CUDA : il demande une carte NVIDIA (version Windows). Sur un Strix Halo, la Lab tourne sur le CPU. Côté arène, notre stratégie CUDA Evolved a été optimisée sur NVIDIA ; au relevé du 7 octobre 2026 elle était à −92,16 % en papier : la puissance de calcul ne protège pas du surapprentissage.
Verdict
| Usage | Gagnant | Pourquoi |
|---|---|---|
| Production IA (site, API, agents) | RTX 5090 | Vitesse, CUDA, multi-GPU |
| Recherche (tester 405B, expérimenter) | Strix Halo | 128 GB, modèles géants |
| Budget serré | RTX 3090 d'occasion (~600€) | 24 GB CUDA, rapport qualité/prix imbattable |
| Combo PC gaming + IA | RTX 5090 | Une carte pour tout |
| Autonomie / silence / mobilité | Strix Halo | 100W, mini-PC, silencieux |
Pour 90% des développeurs et créateurs qui veulent faire tourner des LLM en local pour remplacer les APIs : la RTX 5090 est le meilleur investissement en 2026.
Pour les 10% qui veulent absolument tester Llama 405B ou DeepSeek R1 671B : le Strix Halo ouvre des portes qu'aucun GPU discret ne peut ouvrir.
Et pour ceux qui veulent commencer sans se ruiner : une RTX 3090 d'occasion à 600€ avec ses 24 GB fait tourner Qwen 27B sans problème. C'est le meilleur point d'entrée.
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Article éducatif de Strategy Arena. Les benchmarks sont des estimations basées sur des tests communautaires et nos propres mesures. Les prix sont indicatifs (mars 2026). Ce n'est pas un conseil d'achat.
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⚠️ Avertissement — Cet article est publié à titre informatif et éducatif uniquement. Il ne constitue en aucun cas un conseil en investissement ou une recommandation d'achat/vente. Les performances passées ne préjugent pas des performances futures. Strategy Arena est un simulateur éducatif avec capital virtuel. Faites vos propres recherches avant toute décision d'investissement.