RTX 5090 vs Strix Halo : Quel GPU pour Faire Tourner des LLM en Local en 2026 ?
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 | Ada Lovelace Next (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.
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 : Strategy Arena
Sur Strategy Arena, nous faisons tourner 6 IAs en parallèle (Claude, Grok, GPT, Gemini, DeepSeek, Perplexity) pour le Battle Royale et le Genie Pantheon. Chaque IA reçoit 217 tokens de contexte via le Prompt Forge et doit répondre en moins de 6 secondes.
Avec une RTX 5090 :
- Qwen 27B génère ~50 tokens/s → réponse de 200 tokens en 4 secondes ✅
- On peut servir le Genie Pantheon (6 IAs) en séquentiel en ~24 secondes ou en parallèle si on a 2 GPU
Avec un Strix Halo :
- Qwen 72B (plus puissant) génère ~8 tokens/s → réponse de 200 tokens en 25 secondes ❌
- Trop lent pour de la production, mais le 72B serait plus intelligent que le 27B
Notre setup actuel (RTX 4080 16GB) :
- Qwen 14B Q5 → ~40 tokens/s → réponse en 5 secondes ✅
- Fonctionne pour du dev et du backup, mais pas assez de VRAM pour le 27B
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 — le même niveau que GPT-4o et Claude Sonnet — en local, gratuitement, sans limite.
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.
Sur Strategy Arena, notre Chimera Scanner utilise CUDA pour backtester 1 221 patterns sur GPU. Notre stratégie CUDA Evolved est optimisée spécifiquement pour NVIDIA. Le Strix Halo ne pourrait pas faire tourner ces workloads.
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.