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40 GB VRAM · 1555 GB/s · CUDA

Modèles d'IA pour A100 40GB (PCIe)

Voici les meilleurs modèles ouverts pour chaque usage sur A100 40GB (PCIe), et la note de chaque modèle plus bas.

Votre matériel

…

Mémoire
GB
Bande passante
GB/s
Contexte

 

Les plus intelligents sur votre …

Intelligence (ECI) des modèles les plus intelligents qui se chargent · la couleur indique leur fonctionnement

Vitesse attendue

Tokens par seconde sur votre … pour les modèles les plus intelligents qui tournent bien

Modèles accessibles avec plus de mémoire

Modèles ouverts qui tournent bien (B ou plus) pour chaque mémoire

Scores du 8 oct. 2026 · 0 nouveaux modèles ces deux derniers mois

Tous les modèles sur A100 40GB (PCIe)

Q4_K_M, contexte 8K, 40 GB de mémoire. Ajustez votre configuration plus haut pour des chiffres exacts.

NoteModèleMémoireVitesse
SmoonshotKimi Linear 48B A3B 49,1B28,4 GB~545 tok/s
SqwenQwen3.6 35B A3B 36B21,2 GB~524 tok/s
SqwenQwen3.5 35B A3B 36B21 GB~530 tok/s
Sai2Olmo 3.1 32B Think 32,2B19,7 GB~50 tok/s
SnvidiaNemotron 3.5 Lightning 30B A3B 31,6B24,1 GB~417 tok/s
SgoogleGemma 4 31B 31,3B18,8 GB~52 tok/s
SzaiGLM 4.7 Flash 31,2B17,8 GB~514 tok/s
SqwenQwen3 30B A3B Thinking 2507 30,5B18,3 GB~423 tok/s
SqwenQwen3 30B A3B Instruct 2507 30,5B18,3 GB~423 tok/s
ScohereNorth Mini Code 1.0 30,5B18,2 GB~452 tok/s
SibmGranite 4.2 30B 29,3B19,1 GB~53 tok/s
SqwenQwen3.8 27B 27,8B17 GB~58 tok/s
SqwenQwen3.6 27B 27,8B16,5 GB~60 tok/s
SgoogleGemma 4 26B A4B 25,8B16,5 GB~364 tok/s
SmistralDevstral Small 2 24B 24B14,9 GB~68 tok/s
SmistralMagistral Small 2509 24B14,9 GB~68 tok/s
SmistralMistral Small 3.2 24B 24B14,9 GB~68 tok/s
SmistralMagistral Small 2506 23,6B14,9 GB~68 tok/s
Sopenaigpt-oss 20b 20,9B11,3 GB~484 tok/s
SmicrosoftPhi-4 14B 14,7B10,1 GB~105 tok/s
SmistralMinistral 3 14B 14B9,2 GB~114 tok/s
SgoogleGemma 4 12B 12B7,4 GB~135 tok/s
SqwenQwen3.5 9B 9,7B5,8 GB~175 tok/s
SmistralMinistral 3 8B 8,9B6,2 GB~177 tok/s
SibmGranite 4.2 8B 8,8B6,7 GB~164 tok/s
SmetaLlama 3.1 8B Instruct 8B5,9 GB~187 tok/s
SgoogleGemma 4 E4B 8B5,1 GB~201 tok/s
Sai2Olmo 3 7B Instruct 7,3B7 GB~154 tok/s
SgoogleGemma 4 E2B 5,1B3,3 GB~323 tok/s
SqwenQwen3.5 4B 4,7B3,1 GB~354 tok/s
SmistralMinistral 3 3B 3,9B3,1 GB~394 tok/s
SibmGranite 4.2 3B 3,7B3,1 GB~384 tok/s
SmetaLlama 3.2 3B Instruct 3,2B3,1 GB~409 tok/s
ShuggingfaceSmolLM3 3B 3,1B2,6 GB~459 tok/s
SliquidLFM2.5 2.6B 2,7B2 GB~582 tok/s
SqwenQwen3.5 2B 2,3B1,6 GB~765 tok/s
SqwenQwen3.5 0.8B 0,9B0,9 GB~1 748 tok/s
Copenaigpt-oss 120b 116,8B59 GB~47 tok/s
CqwenQwen3 Coder Next 79,7B45,7 GB~138 tok/s
CmetaLlama 3.3 70B Instruct 70,6B42,4 GB~9 tok/s
34 modèles ne tiennent pas sur A100 40GB (PCIe)
NoteModèleMémoireVitesse
FmoonshotKimi K3 2,8T1 584,5 GB—
FdeepseekDeepSeek V4 Pro 0813 1,7T886,8 GB—
FdeepseekDeepSeek V4 Pro 1,6T886,8 GB—
FmoonshotKimi K2.6 1T578,8 GB—
FmoonshotKimi K2.7 Code 1T578,8 GB—
FmoonshotKimi K2.5 1T579,4 GB—
FmoonshotKimi K2 Thinking 1T579,4 GB—
FmoonshotKimi K2 Instruct 1T579 GB—
FtInkling 952,4B534 GB—
FdeepseekDeepSeek V4.1 Flash 763,2B435,8 GB—
FzaiGLM 5.1 753,9B429,2 GB—
FzaiGLM 5 753,9B425,7 GB—
FzaiGLM 5.2 753,3B424,5 GB—
FdeepseekDeepSeek V3.2 Exp 685,4B391,5 GB—
FdeepseekDeepSeek V3.2 685,4B378,5 GB—
FdeepseekDeepSeek V3.1 684,5B378,4 GB—
FnvidiaNemotron 3 Ultra 550B A55B 560,5B321,8 GB—
FminimaxMiniMax M3 427B244,6 GB—
FqwenQwen3.5 397B A17B 403,4B227,9 GB—
FzaiGLM 4.7 358,3B204,8 GB—
FzaiGLM 5.3 Flash 321,3B176,1 GB—
FdeepseekDeepSeek V4 Flash 0731 304,2B161 GB—
FdeepseekDeepSeek V4 Flash 290,9B166,7 GB—
FtInkling Small 266B149 GB—
FqwenQwen3 235B A22B Thinking 2507 235,1B134,2 GB—
FqwenQwen3 235B A22B Instruct 2507 235,1B134,2 GB—
FminimaxMiniMax M2.5 228,7B131,1 GB—
FminimaxMiniMax M2.7 228,7B131,5 GB—
FcohereCommand A+ 218,8B126,7 GB—
FqwenQwen3.8 Flash Next 180B111,9 GB—
FmistralMistral Medium 3.5 128B 127,7B72,8 GB—
FqwenQwen3.5 122B A10B 125,1B71,8 GB—
FmistralMistral Small 4 119B 119,4B68,1 GB—
FmetaLlama 4 Scout 17B 16E 108,6B62,7 GB—

Partager une vitesse mesurée

Lancez l’une de ces commandes et collez toute la sortie ci-dessous (ou seulement les tokens par seconde) :

llama-bench -m model.gguf
ollama run model --verbose

Publié anonymement et conservé. Aucun compte ni adresse stockés, seulement une empreinte qui change chaque jour pour limiter à dix envois par jour.

Pour aller plus loin