LLM quantifiés vs non quantifiés : quels avantages en vitesse et en performances ?
Les modèles de langage de grande taille (LLM) connaissent une croissance exponentielle en termes de puissance, d’utilisation et d’impact sur la productivité, la création de contenu et le développement logiciel. Avec la montée en puissance de l’IA générative, la question de la performance et de l’efficacité des LLM est devenue centrale. Aujourd’hui, l’execution en local des LLM est plus accessible, elle se heurte néanmoins à une limitation matériel, la quantité de VRAM. C’est là que les modèles quantifiés entrent en jeu et également pour le gain en vitesse d’inférence.
Entre LLM quantifiés et non quantifiés, quelles différences en termes de vitesse, de ressources consommées et de résultats ? Ce guide explore en détail les avantages des modèles quantifiés, leurs performances et pourquoi ils s’imposent dans de nombreux cas d’usage.
Que ce soit pour l’execution de LLM en local ou les IA génératives d’image / vidéo, utiliser un modèle quantifié peut s’avèrer très utile. Avec Ollama par exemple, cela vous permettra d’executer un modèle avec plus de paramètres, pour plus de précision, ou à l’inverse de gagner en vitesse d’inférence. Pour des outils comme ComfyUI, souvent limiter par la capacité de votre carte graphique, c’est également une solution idéale pour exploiter pleinement votre matériel.
Qu’est-ce qu’un LLM quantifié ?
Un LLM quantifié est un modèle de langage dont les poids numériques sont stockés avec une précision réduite, généralement 8 bits, 4 bits, voire moins, au lieu du traditionnel 16 ou 32 bits. Cette technique de quantification vise à diminuer la taille du modèle et accélérer les calculs lors de l’inférence, tout en préservant la qualité des réponses dans la plupart des situations.
Selon l’explication détaillée de TensorOps, la quantification transforme les poids et parfois les activations d’un modèle pour qu’ils utilisent moins de bits, rendant l’exécution plus rapide et la consommation mémoire bien plus faible.
LLM quantifiés : les avantages clés en vitesse et en performances
1. Vitesse d’inférence accrue
L’un des principaux avantages des LLM quantifiés est une augmentation significative de la vitesse d’exécution. Sur le terrain, cela signifie des temps de réponse plus courts et une capacité à traiter plus de requêtes par seconde. La raison ? Les calculs en 4 ou 8 bits sont beaucoup plus rapides à exécuter pour le processeur ou le GPU, par rapport à des opérations en 16 ou 32 bits (source : Deepchecks).
Selon le matériel utilisé (GPU/CPU), l’accélération varie et dépend aussi du support natif de l’arithmétique basse précision.
2. Réduction de la taille des modèles
Un autre atout des modèles LLM quantifiés réside dans leur taille. Un modèle en 4 bits occupe jusqu’à 8 fois moins d’espace mémoire qu’un modèle en 32 bits. Résultat : le modèle est plus facile à charger, consomme moins de ressources, et peut fonctionner sur du matériel bien moins coûteux ou sur des appareils à faible capacité (source : IBM).
3. Moins de ressources matérielles nécessaires
La quantification permet à des modèles avancés de tourner sur des ordinateurs de bureau classiques, voire sur des machines embarquées ou des smartphones. Cette démocratisation des usages ouvre la voie à des applications IA plus accessibles, tout en réduisant la consommation d’énergie et le coût global d’infrastructure (source : Adasci).
4. Coût énergétique et monétaire réduit
Un LLM quantifié nécessite moins de cycles d’horloge et de bande passante mémoire, ce qui se traduit par une facture énergétique réduite pour les serveurs et les centres de données. Pour les développeurs et entreprises, cela représente aussi une réduction significative des coûts d’infrastructure pour le déploiement et l’exploitation de l’IA.
5. Impacts sur la qualité et la précision
La contrepartie de la quantification est une baisse de la précision. Un modèle quantifié sur 2K sera généralement nettement moins précis, rendant son utilisation discutable. A l’inverse un modèle quantifié sur 8K peut s’avèrer être un bon compromis. Il s’agit de point de référence, chaque modèle répond différemment à la quantification. Afin de trouver le bon compromis, il est nécessaire de consulter les fiches des modèles ou encore de réaliser des tests. Pour les modèles, les plus populaires vous trouverez également de nombreuses sources pour identifier le bon compromis.
Une fois le bon niveau de quantification identifié, de nombreux tests montrent que la perte de qualité est marginale pour la plupart des tâches, et quasi indétectable dans les cas d’usage courant (source : Confident AI). Les différences se font sentir principalement dans des applications ultra-exigeantes en finesse ou dans le domaine scientifique.
Certains modèles ou tâches sensibles à la précision pourraient exiger un compromis ou une hybridation (quantification partielle).
Tableau comparatif : LLM quantifiés vs non quantifiés
| Aspect | LLM quantifié | LLM non quantifié |
|---|---|---|
| Vitesse d’inférence | Plus rapide | Plus lent |
| Taille du modèle | Plus compacte | Très volumineuse |
| Précision | Légère baisse | Précision maximale |
| Ressources matérielles | Faibles | Importantes |
| Coût énergétique | Réduit | Élevé |
Exemples et retours d’expérience
Des utilisateurs sur Reddit – LocalLLaMA et d’autres plateformes témoignent d’une accélération nette des modèles quantifiés, que ce soit sur PC ou serveurs cloud. La rapidité d’inférence est le critère le plus cité, suivie par la possibilité d’utiliser des modèles plus volumineux sur un matériel modeste.
Cas concret : précision de DeepSeek-R1 en fonction de la quantification
Les méthodes de quantifications évoluent également. Comme le montre cette étude du 5 mai 2025 sur arxiv.org, la quantification dynamique en 3 bits qui surpasse nettement la variante traditionnelle Q3_K_M sur de nombreux benchmarks. Dans la plupart des tâches, ses performances se rapprochent même de celles de la quantification en 4 bits (Q4_K_M).
| Benchmark | FP8 (API Officielle) | Q4_K_M (llama.cpp, 4 bits) | Q3_K_M (llama.cpp, 3 bits) | UD-Q2_K_XL (Unsloth) | DQ3_K_M (nouvelle méthode) |
|---|---|---|---|---|---|
| Moyenne pondérée | 85,82 | 85,24 | 84,28 | 85,02 | 85,53 |
| Perte de précision | – | 0,68 % | 1,80 % | 0,94 % | 0,34 % |
Source : Arxiv
De plus, DQ3_K_M est compatible avec les déploiements sur une seule machine, aussi bien sur les GPU NVIDIA H100/A100 que sur le Huawei 910B. Il s’agit de carte professionnel, toutefois cette logique s’applique également pour des modèles plus petits sur des cartes plus accessibles au grand public, comme la RTX 5090 souvent utiliser par les développeurs et chercheurs sur leur poste de travail.
Cette implémentation de DQ3_K_M est disponible en open source à l’adresse suivante : https://github.com/UnicomAI/DeepSeek-Eval, avec des variantes optimisées en 3 bits pour les modèles DeepSeek-R1 et DeepSeek-V3.
| Benchmark | FP8 (API Officielle) | Q4_K_M (llama.cpp) | Q3_K_M (llama.cpp) | UD-Q2_K_XL (Unsloth) | DQ3_K_M (Dynamique) |
|---|---|---|---|---|---|
| AIME 2024 | 77,53 (±2,97) | 75,43 (±3,07) | 72,50 (±6,11) | 75,83 (±5,83) | 75,41 (±4,69) |
| MATH 500 | 95,45 (±0,82) | 95,55 (±0,44) | 94,15 (±0,68) | 95,25 (±0,44) | 95,35 (±0,50) |
| GPQA | 69,58 (±1,65) | 69,95 (±1,85) | 65,80 (±2,30) | 68,93 (±1,55) | 68,95 (±0,65) |
| MBPP | 92,60 (±0,80) | 91,60 (±2,00) | 90,43 (±0,88) | 92,93 (±0,24) | 92,80 (±0,70) |
| MBPP+ | 78,35 (±1,06) | 76,70 (±1,85) | 76,75 (±0,88) | 78,33 (±0,91) | 78,60 (±1,01) |
| LiveCodeBench | 64,16 (±1,51) | 62,41 (±2,27) | 61,95 (±1,66) | 61,40 (±1,59) | 63,15 (±1,06) |
| MMLU | 90,99 | 90,14 | 89,87 | 89,72 | 91,03 |
| CMMLU | 90,37 | 90,42 | 89,85 | 89,61 | 90,17 |
| C-Eval | 92,20 | 92,10 | 91,60 | 91,70 | 91,80 |
| Moyenne | 83,48 | 82,70 | 81,44 | 82,63 | 83,03 |
| Moyenne pondérée | 85,82 | 85,24 | 84,28 | 85,02 | 85,53 |
| Perte de précision | – | 0,68 % | 1,80 % | 0,94 % | 0,34 % |
Source : Arxiv
Cette étude sur DeepSeek-R1 et ses variantes démontrent que la quantification soigneusement conçue permet de conserver l’essentiel des capacités du modèle, tout en ouvrant la voie à des déploiements IA économiques et rapides sur une grande diversité de matériels.
Pourquoi les LLM non quantifiés restent utiles ?
Malgré ces nombreux avantages, les modèles non quantifiés conservent une utilité :
- Pour la recherche scientifique, la traduction fine ou les tâches où la moindre perte de précision est critique.
- Pour l’entraînement initial du modèle, qui s’effectue presque toujours en pleine précision avant quantification.
Synthèse : les LLM quantifiés s’imposent dans la majorité des cas d’usage
Pour la plupart des applications professionnelles et grand public, l’avantage des LLM quantifiés en termes de vitesse et de performance surpasse largement la très légère perte de précision. Cela ouvre l’accès à l’IA générative à une audience beaucoup plus large, y compris sur des terminaux non spécialisés. En 2025, la tendance se confirme et s’accélère, tant sur les usages personnels que professionnels.
Enfin comme le montre l’étude de Arxiv, les techniques de quantification s’améliore également. En combinant cette amélioration logicielle avec l’augmentation de la puissance de calcul sur nos ordinateurs et également nos serveurs d’entreprises, le tendance de l’IA personnalisée pourrait bien s’accroitre dans les années à venir.
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FAQ – LLM quantifiés vs non quantifiés : vitesse et performances
Un LLM quantifié est un modèle de langage dans lequel les poids numériques ont été réduits en précision (par exemple, de 32 bits à 4 ou 8 bits). Cette réduction permet d’accélérer l’inférence, de diminuer la taille du modèle et d’abaisser la consommation de ressources matérielles. Source : TensorOps
Dans la grande majorité des cas, oui. Les calculs en faible précision sont traités plus rapidement par le matériel, ce qui réduit la latence et augmente le nombre de requêtes pouvant être traitées par seconde. Source : Adasci
Oui, la quantification réduit significativement la taille mémoire occupée par le modèle. Cela permet de charger des LLM volumineux sur des machines avec moins de RAM ou de VRAM, et de lancer plus facilement plusieurs instances sur un même serveur. Source : IBM
Il peut y avoir une légère baisse de précision ou de qualité, mais elle reste souvent négligeable pour la majorité des usages. Pour les tâches très sensibles, il est possible d’opter pour une quantification hybride ou de conserver certains paramètres en haute précision. Source : Deepchecks
Les modèles non quantifiés restent utiles pour les chercheurs, la science, ou les applications où chaque détail de la prédiction compte. L’entraînement initial d’un modèle se fait également en haute précision, avant d’être éventuellement quantifié pour l’inférence.
La plupart des architectures modernes supportent la quantification, mais toutes les méthodes ne se valent pas : le choix du schéma (post-training, quantification dynamique, etc.) impacte le compromis entre performance et qualité. Il faut aussi vérifier la compatibilité avec le matériel ciblé.
Les GPU modernes (NVIDIA, AMD) et certains processeurs récents sont optimisés pour les calculs en faible précision (int8, int4). Les performances dépendent donc à la fois du modèle quantifié et du matériel utilisé. Pour découvrir, un minium de 12 Go ou 16 Go de VRAM est recommandé. Pour un usage plus poussé, 32 Go. Enfin pour une utilisation professionnelle poussée, il faudra un GPU professionnel avec 96 Go.
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Non, la quantification est un processus de réduction d’information. Une fois les poids arrondis ou compressés, il n’est pas possible de revenir exactement à l’état initial du modèle non quantifié. Toutefois, vous pouvez toujours récupérer le modèle non quantifié sur Internet.
Oui, des frameworks populaires comme Hugging Face Transformers, ONNX Runtime, TensorFlow et PyTorch proposent des outils pour quantifier, exporter et inférer avec des modèles quantifiés.
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