ComfyUI : quel format choisir BF16, FP16, FP8 ou GGUF ?

L’exécution locale de modèles d’intelligence artificielle devient de plus en plus accessible, notamment grâce à des interfaces comme ComfyUI, qui permettent d’orchestrer facilement des workflows complexes pour la génération d’images, le traitement de texte ou l’analyse sémantique. Que ce soit pour Flux, Stable Diffusion, LLaMA 3, HiDream ou CLIP, il est essentiel de choisir le bon format de modèle IA pour obtenir un équilibre optimal entre qualité, vitesse et consommation mémoire.

Aujourd’hui, plusieurs formats coexistent dans ComfyUI : BF16, FP16, FP8 et les versions quantifiées GGUF comme Q2, Q4, Q5, Q6 ou Q8. Chacun de ces formats offre ses propres avantages et limites, en fonction de votre configuration matérielle – notamment la quantité de VRAM disponible – mais aussi du type de tâche : génération d’images, traitement de texte, exécution de modèles multiples, etc.

👉 L’objectif de ce guide est d’expliquer en détail quel format choisir dans ComfyUI en fonction de votre carte graphique, et plus précisément de deux profils utilisateurs courants :

• Les utilisateurs équipés d’une RTX 5090 avec 32 Go de VRAM
• Les utilisateurs disposant d’une RTX 5070 Ti avec 16 Go de VRAM
• Pour des GPU avec 8 Go de VRAM, vous pourrez appliquer la même logique en vous basant sur la VRAM utilisée

Chaque cas présente des besoins spécifiques en termes de performance, stabilité, et compatibilité dans ComfyUI. Le choix du format de modèle d’IA (que ce soit BF16, FP16, FP8 ou GGUF) aura un impact direct sur la charge GPU, le temps de génération et la qualité des résultats finaux. Le point curcial à éviter est le dépassement de la quantité de VRAM, cela provoque des SWAP entre VRAM / RAM / SSD. Les temps d’execution explosent et parfois cela provoque une erreur. Objectif ? Trouver le bon équilibre en fonction de votre configuration.

Comprendre les formats disponibles dans ComfyUI

Dans ComfyUI, le choix du format de modèle IA (qu’il s’agisse de BF16, FP16, FP8 ou d’un format GGUF quantifié) a un impact direct sur les performances du workflow. Chaque format repose sur une méthode de représentation numérique des poids du modèle, influençant la précision, la consommation de VRAM, et la rapidité d’inférence.

Formats en virgule flottante : BF16, FP16 et FP8

Les formats à virgule flottante sont les plus proches des données originales d’un modèle entraîné en FP32 (32-bit float). Ils conservent une très bonne précision, mais leur empreinte mémoire est plus importante que les formats quantifiés.

BF16 : BFloat16, la précision pour les modèles récents

Le BF16 est un format 16 bits avec une mantisse réduite (la partie du nombre en virgule flottante qui contient les chiffres significatifs, c’est-à-dire la précision effective du nombre) mais une plage d’exposant identique à FP32, ce qui le rend très adapté aux modèles IA modernes comme LLaMA 3. Il est particulièrement performant sur les GPU de dernière génération (Ada Lovelace / RTX 5090), qui le supportent matériellement.

Dans ComfyUI, BF16 est surtout utilisé pour les modèles de langage naturel (LLM) et de diffusion haute fidélité, où la stabilité numérique est cruciale.

➡️ Avantages : très bonne précision, excellente compatibilité avec les workflows ComfyUI complexes.
➡️ Inconvénients : VRAM plus élevée que les formats quantifiés.

À noter : tous les modèles ne sont pas disponibles en BF16. Certains poids doivent être convertis manuellement depuis FP32 via des outils spécifiques.

FP16 : Le format standard dans ComfyUI pour les modèles lourds

Le FP16, ou Half Precision Float, est le format le plus utilisé dans ComfyUI pour exécuter des modèles lourds tels que Stable Diffusion XL, HiDream i1, FLux, ou VAE haute définition. Il offre un bon compromis entre précision et performance.

La majorité des workflows ComfyUI sont optimisés pour FP16, notamment pour les étapes de décodage d’image, génération vectorielle, ou encodage CLIP.

➡️ Avantages : format très bien supporté, rapide sur GPU, bonne précision.
➡️ Inconvénients : charge VRAM importante (à partir de 16 Go pour certains modèle, idéalement 24 ou 32 Go pour les modèles les plus récents).

💡 Exemple : une exécution de SDXL avec VAE + UNet + T5 en FP16 peut consommer entre 18 et 24 Go de VRAM, selon le batch et les dimensions d’image.

FP8 : un format de plus en plus répandu

Le FP8 est un format plus léger (8 bits) de plus en plus fréquemment utilisé. Il permet de réduire la consommation mémoire tout en accélérant certaines étapes, à condition que le modèle soit compatible.

Dans ComfyUI, le FP8 est de plus en plus fréquent, il devient petit à petit un standard pour la rapidité.

➡️ Avantages : très rapide, consommation VRAM minimale.
➡️ Inconvénients : risque de pertes de qualité dans les modèles sensibles.

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Formats quantifiés GGUF : Q4, Q5, Q6, Q8

Le format GGUF (Grokking General Unified Format) est le successeur de GGML, conçu pour exécuter des modèles quantifiés (réduits en taille) sur CPU ou GPU avec un minimum de ressources. Très utilisé avec llama.cpp, GGUF est maintenant bien intégré dans ComfyUI.

Q8_0 : la meilleure qualité des formats quantifiés

Le format Q8_0 offre une précision proche du FP16, tout en réduisant la charge mémoire. Il est particulièrement utile pour charger des modèles IA volumineuse ou dans le cas d’un Worklow avec plusieurs modèles.

➡️ Avantages : excellente précision, taille réduite, facile à exécuter sur CPU/GPU.
➡️ Inconvénients : légèrement plus lent que FP16 sur GPU haut de gamme.

Q6_K et Q5_K : le compromis idéal pour les workflows mixtes

Les formats Q6_K et Q5_K sont très populaires dans ComfyUI lorsqu’on souhaite charger plusieurs modèles dans le même pipeline, tout en gardant une qualité de sortie acceptable.

• Q6_K permet d’exécuter des modèles avec seulement 10 à 12 Go de VRAM.
• Q5_K est adapté aux workflows plus simples ou aux LLM secondaires (assistant, réécriture…).

➡️ Avantages : légers, efficaces, bonne intégration dans ComfyUI.
➡️ Inconvénients : perte de finesse dans la compréhension contextuelle pour les tâches complexes.

Q4_K : à réserver aux tests ou aux petits modèles

Le format Q4_K, très léger, est souvent utilisé pour des prototypes, des tests de compatibilité ou pour charger des modèles dans des configurations très limitées (CPU uniquement ou GPU 6–8 Go de VRAM). Sur une RTX 5090, il n’est pas pertinent, sauf si l’objectif est de charger 5 à 6 modèles en parallèle pour des tests comparatifs ou un Worflow complexe.

Résumé des formats disponibles dans ComfyUI

Format	Précision	Utilisation VRAM
BF16	Très haute	Élevée
FP16	Haute	Moyenne/élevée
FP8	Moyenne	Très faible
GGUF Q8	Bonne	Faible/moyenne
GGUF Q6	Moyenne à bonne	Faible
GGUF Q4	Moyenne à basse	Très faible

Quels critères pour choisir le bon format dans ComfyUI ?

Pour bien choisir le format adapté dans ComfyUI, que ce soit BF16, FP16, FP8 ou GGUF, il ne suffit pas de regarder la puissance brute de votre carte graphique. Le bon choix dépend aussi de plusieurs facteurs clés liés à votre workflow IA, à vos modèles, et à la manière dont vous exploitez la VRAM disponible.

1. La quantité de VRAM disponible

Le facteur le plus décisif pour déterminer quel format de modèle IA utiliser dans ComfyUI, c’est bien la mémoire vidéo disponible sur le GPU. Plus vous avez de VRAM, plus vous pouvez charger de modèles lourds en haute précision (FP16 ou BF16), et moins vous aurez besoin de recourir aux versions quantifiées GGUF.

• Une carte avec 32 Go de VRAM comme la RTX 5090 permet de charger plusieurs modèles en FP16 sans saturation. Attention toutefois, les modèles récents peuvent être très volumineux.
• À l’inverse, une RTX 4060 avec 8 Go de VRAM devra s’appuyer sur Q6_K ou Q5_K, voire Q4_K, pour éviter les crashs liés à l’épuisement mémoire.

💡 Si vous utilisez ComfyUI pour la génération d’images (Flux Kontext, HiDream, Stable Diffusion XL, HiRes Fix, LoRA), chaque module (UNet, CLIP, VAE, T5) peut peser entre 2 et 8 Go de VRAM en FP16. D’où l’intérêt de choisir le bon format pour chaque composant. A noter, il est possible de décharger certains modèles vers le CPU, en particulier les modèles de texte.

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2. La nature du modèle utilisé dans ComfyUI

Tous les modèles ne réagissent pas de la même façon à la quantification ou à la réduction de précision.

Type de modèle	Format recommandé selon le contexte
Stable Diffusion (UNet)	FP16 ou BF16 (priorité à la qualité d’image)
CLIP / Vision Encoder	GGUF Q6_K ou FP8 (si disponible)
LLM (LLaMA, Mistral)	GGUF Q8_0 si la qualité est prioritaire, Q6_K pour la VRAM optimisée
T5 / encodeurs texte	Q6_K ou FP8 (rapide, assez précis, peu gourmand)
VAE / décodage image	FP16 pour éviter les artefacts visuels

Certains modèles LLM mal quantifiés (ex. Q5_K bâclés) peuvent présenter des pertes de cohérence. Vérifie toujours les benchmarks qualitatifs des modèles sur Hugging Face ou les forums communautaires avant de les intégrer dans ton pipeline ComfyUI.

3. Le type de tâche : image, texte, ou pipeline multi-modèle

Le type d’usage dans ComfyUI influe directement sur le format à privilégier. Voici une synthèse par catégorie d’application :

• Génération d’image haute définition (Flux, Stable Diffusion, HiDream) :
  Utilisez FP16 ou BF16 pour UNet et VAE. La précision est essentielle pour éviter les flous ou artefacts. Quantifiez les modèles secondaires comme CLIP ou T5.
• Intrepéteur de texte (LLaMA, T5, Phi-3) : Privilégiez GGUF Q8_0 pour la qualité ou Q6_K pour un compromis RAM/performance.
• Workflows mixtes avec plusieurs modèles (ex. CLIP + LoRA + T5 + Diffusion) :
  Utilisez un mix de formats : FP16 pour les modèles critiques, GGUF pour les LLM secondaires, et FP8 si disponible pour les encodeurs.

4. Le niveau d’optimisation de votre workflow ComfyUI

Certains nodes ComfyUI permettent une meilleure gestion de la mémoire GPU, notamment en isolant les blocs lourds ou en utilisant des versions optimisées (nodes xformers, offloading CPU, batch dynamique).

Pour chaque modèle, demandez-vous :

• Est-il actif tout au long du pipeline ou seulement en entrée ?
• Est-il utilisé en batch ou en itération ?
• Peut-il être déplacé partiellement sur le CPU sans perte de performance significative ?

💡 Exemple : Le modèle T5 XXL utilisé pour reformuler un prompt ne nécessite pas forcément d’être en FP16. Une version Q6_K suffit et libère jusqu’à 4 Go de VRAM, que vous pouvez réallouer à la génération d’image.

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5. Le degré d’importance de la précision

Enfin, il faut décider si vous visez la précision maximale des résultats ou un compromis performant. Pour une production professionnelle (illustration, prompt engineering, contenu commercial), BF16 ou FP16 est recommandé. Pour du prototypage, des tests ou des outils internes, un format GGUF Q6_K offre souvent une qualité suffisante avec un gain énorme de performance.

👉 Conseil : adoptez une logique modulaire dans vos workflows ComfyUI. Utilisez les formats lourds pour les blocs critiques, et allège le reste avec des modèles quantifiés.

Recommandations ComfyUI pour une RTX 5090 (32 Go de VRAM)

Disposer d’une RTX 5090 avec 32 Go de VRAM permet de tirer pleinement parti de ComfyUI et de ses fonctionnalités avancées. Cette configuration haut de gamme autorise l’exécution simultanée de plusieurs modèles IA, qu’ils soient en FP16, BF16 ou quantifiés au format GGUF, sans se soucier des limitations mémoire habituelles. Mais même avec cette puissance, bien choisir le format pour chaque bloc de votre pipeline dans ComfyUI reste crucial pour optimiser les performances et la qualité.

Les modèles et Workflow récents sont de plus en plus gourmand, même avec une RTX 5090, il faudra optimiser la gestion de la mémoire. En particulier pour la génération de vidéo.

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BF16 et FP16 : les formats à privilégier pour les modèles critiques

Avec 32 Go de VRAM, vous pouvez utiliser les formats BF16 et FP16, qui sont les plus proches des poids originaux FP32. Ces formats sont idéaux pour les modèles de diffusion d’image (UNet, VAE, HiRes), les LLM haut de gamme (LLaMA 3), ou encore les modèles d’encodeurs comme CLIP ou T5, lorsqu’une précision maximale est requise.

• FP16 est le format par défaut le plus largement compatible dans ComfyUI. Il permet une génération rapide avec peu de compromis sur la qualité, notamment dans les flux visuels complexes.
• BF16 offre un avantage sur certains modèles récents optimisés pour ce format en conservant une meilleure dynamique tout en réduisant légèrement la mémoire consommée par rapport à FP32.

💡 Exemple pratique : un workflow ComfyUI combinant SDXL en FP16, un CLIP interrogator, un VAE en FP16, et une interpréteur de texte T5 pour le prompt fonctionne sans saturation GPU, même avec des images en 1024×1024.

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FP8 : un format de plus en plus présent

Sur une RTX 5090, compatible matériellement avec le format FP8, il peut être tentant de basculer certains blocs IA secondaires sur ce format pour réduire la charge GPU. En théorie, FP8 permet une exécution rapide et très légère, idéale pour des tâches comme :

• L’encodage CLIP en entrée de prompt
• La génération d’amorces de texte avec T5
• Le pré-traitement NLP

L’utilisation de FP8 est donc uniquement si le modèle et les nodes ComfyUI sont compatibles.

GGUF Q8 ou Q6 : idéal pour les LLM ou une exécution multi-modèle

Même si vous avez largement assez de VRAM pour faire tourner un modèle en FP16, il peut être pertinent d’opter pour une version quantifiée GGUF, notamment en Q8_0 ou Q6_K, afin de libérer de la mémoire pour d’autres blocs ComfyUI. Cela permet d’exécuter en parallèle :

• Un LLM (ex. LLaMA 3) en Q6_K
• Un pipeline de génération image en FP16
• Un encodeur texte (T5, Phi) en Q6_K
• Un CLIP interrogator en Q8_0

Avec ce type de structure, vous maximisez l’efficacité sans perdre en cohérence sémantique ou en qualité de génération. Les benchmarks utilisateurs confirment que les pertes de qualité entre FP16 et Q8_0 sont souvent négligeables en usage réel.

📌 Exemple concret :
Un pipeline ComfyUI intégrant HiDream i1 en FP16 + LLaMA 3 GGUF Q8_0 + CLIP GGUF Q6_K + T5 quantifié + SDXL peut tenir dans 26 à 28 Go de VRAM, laissant une marge utile pour le batch ou les upscalers.

Recommandation par type de module dans ComfyUI (avec RTX 5090)

Bloc du workflow IA	Format recommandé	Justification
Stable Diffusion XL	FP16 / BF16	Précision visuelle, génération stable à haute résolution
VAE / décodage image	FP16	Meilleur rendu final, évite le banding
UNet (HiRes, HiDream)	FP16	Format le plus stable et rapide sur GPU
CLIP interrogator	GGUF Q6_K ou FP16	Peut être quantifié sans perte visible
T5 / LLaMA / Mistral	GGUF Q8_0 / Q6_K	Très bon rapport taille/performance, support parfait dans ComfyUI
Assistant secondaire	Q5_K	Suffisant pour du dialogue ou de la reformulation simple

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Synthèse : quelle stratégie adopter avec la RTX 5090 ?

Disposer de 32 Go de VRAM sur une RTX 5090 vous permet de concevoir des workflows ComfyUI ultra-flexibles. Voici la stratégie conseillée :

• Utilisez FP16 ou BF16 pour les modèles principaux (image ou LLMs critiques).
• Privilégiez GGUF Q6_K ou Q8_0 pour les modèles de support ou les assistants.
• Envisagez FP8 uniquement pour des modules très spécifiques et compatibles.
• Ne gaspillez pas votre VRAM inutilement : une bonne segmentation des formats permet d’ajouter des outils sans ralentir le pipeline.

Recommandations ComfyUI pour une RTX 5070 Ti (16 Go de VRAM)

Avec une RTX 5070 Ti équipée de 16 Go de VRAM, il faut faire des compromis entre performance GPU et mémoire embarquée. Cette configuration est suffisante pour exécuter des workflows avancés dans ComfyUI, à condition de bien choisir les formats des modèles IA utilisés. Contrairement à une RTX 5090, la marge est plus restreinte, et le format GGUF devient un allié indispensable pour équilibrer qualité, vitesse et consommation mémoire.

FP16 et BF16 : à utiliser avec prudence

Si FP16 (ou BF16) est parfois envisageable sur une RTX 5070 Ti, son emploi doit rester stratégique et ciblé. En effet, certains modèle en FP16 peuvent occuper plus de 8 Go de VRAM et d’autres dépassent les 16 Go, ce qui limite son utilisation dans ComfyUI avec 16 VRAM.

🛑 Utiliser FP16 partout dans un pipeline ComfyUI avec 16 Go de VRAM provoque souvent des saturations mémoire ou des plantages.

✅ En revanche, certains blocs critiques comme UNet, VAE, ou un modèle unique Stable Diffusion peuvent rester en FP16 si aucun autre composant lourd ne tourne en parallèle.

Conseil pratique : désactivez les LoRA, upscaleurs ou encodeurs additionnels si vous utilisez un modèle principal en FP16.

GGUF Q6_K et Q5_K : les formats recommandés pour la majorité des workflows

Les formats quantifiés GGUF sont parfaitement adaptés à une configuration intermédiaire comme la RTX 5070 Ti, notamment dans leurs variantes Q6_K et Q5_K :

• GGUF Q6_K permet d’exécuter des IA, tout en laissant suffisamment de VRAM pour les autres modules du pipeline.
• GGUF Q5_K est utile pour des modèles de support comme T5 ou CLIP, lorsqu’une grande précision n’est pas nécessaire.

📌 Exemple concret : une combinaison Stable Diffusion 1.5 en FP16 + LLaMA 3 en Q6_K + CLIP Q5_K fonctionne sans encombre sur 16 Go de VRAM, tout en conservant une bonne qualité de génération et une fluidité correcte.

💡 Astuce : privilégiez les versions quantifiées optimisées et testées sur Hugging Face, pour éviter les corruptions ou erreurs CUDA dans ComfyUI.

FP8 : encore peu utile dans ce contexte

Avec la RTX 5070 Ti, pour de nombreux modèles il faudra privilégier le format FP8 vu la quantité de RAM limité. Si cela ne suffit pas, alors il reste les GGUF.

Recommandation par type de module dans ComfyUI (avec RTX 5070 Ti)

Bloc du pipeline IA	Format recommandé	Justification
Stable Diffusion 1.5	FP16	Rendu visuel élevé sans consommer plus de 6–7 Go
Stable Diffusion XL	GGUF Q6_K ou SDXL-Light	Trop lourd en FP16 seul. Version optimisée ou légère recommandée
CLIP	Q5_K	Suffisamment précis, très léger
T5 / encodeur texte	Q6_K	Bon compromis pour reformulation ou assistance contextuelle
LLaMA 3 / Mistral	Q6_K ou Q5_K	Q6_K si la qualité prime, Q5_K pour plus de légèreté
VAE	FP16	Format natif, compatible et peu gourmand

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Stratégie optimale ComfyUI avec 16 Go de VRAM

Pour choisir le format idéal dans ComfyUI avec une RTX 5070 Ti, voici la stratégie conseillée :

1. N’utilisez FP16 que pour les blocs majeurs (ex. UNet ou VAE) et évitez les doublons ou pipelines complexes.
2. Utilisez GGUF Q6_K pour les LLM principaux, et Q5_K pour les modèles d’assistance ou les encodeurs.
3. Évitez les upscaleurs super gourmands, comme ESRGAN ou RealESRGAN en FP16. Préférez les versions quantifiées ou CPU-friendly.
4. Adoptez une logique modulaire pour charger les modèles dynamiquement si vous utilisez ComfyUI de manière interactive.

💡 Si vous souhaitez pousser les performances plus loin, vous pouvez combiner l’utilisation d’un cache VRAM dynamique et d’un offloading CPU partiel.

Conclusion : quel format choisir dans ComfyUI selon votre GPU ?

Le choix du bon format de modèle IA dans ComfyUI — entre BF16, FP16, FP8 ou GGUF — est une étape déterminante pour assurer à la fois la stabilité, la qualité de génération et la performance de vos workflows. Qu’il s’agisse de modèles de diffusion d’image, de CLIP ou d’encodeurs comme T5, chaque format a sa place… à condition de l’adapter à votre configuration GPU.

Si vous utilisez une RTX 5090 avec 32 Go de VRAM :

• Optez pour FP16 ou BF16 sur les modèles principaux (Stable Diffusion XL, HiDream, LLaMA 3…)
• Utilisez GGUF Q6_K ou Q8_0 pour les modèles secondaires (CLIP, T5, assistants).
• FP8 reste une option viable avec certains modèles et des Workflow lourds.
• Exploitez pleinement la VRAM disponible pour lancer des workflows lourds, multi-modèles, sans compromis.

Si vous êtes équipé d’une RTX 5070 Ti avec 16 Go de VRAM :

• Réservez FP16 aux modules critiques comme le UNet ou le VAE, en limitant leur nombre.
• Privilégiez les modèles quantifiés GGUF en Q6_K ou Q5_K pour les LLM, T5 et CLIP.
• Passez au FP8 si vous êtes à court de VRAM
• Adoptez une structure modulaire pour éviter toute saturation mémoire.

👉 Que vous soyez un utilisateur expérimenté ou débutant sur ComfyUI, le secret pour un pipeline fluide et efficace repose sur une gestion intelligente des formats de modèles IA. Le bon format au bon endroit vous garantit une exécution rapide, des résultats fidèles, et une meilleure exploitation de votre matériel.