LLM locaux, génération d’images et travail sur modèles s’appuient sur la VRAM, la RAM, le refroidissement et un SSD rapide — pas sur le « max FPS ». Ci-dessous : explication honnête et quatre emplacements de configs .
Un PC gaming vise les images/seconde. Un PC IA vise à garder de grands modèles en mémoire GPU et à tourner des heures. Machines proches — pas identiques.
Pour LLM locaux et génération, la taille VRAM compte : le modèle doit tenir (ou offload). Une carte gaming à peu de VRAM peut avoir un haut FPS — et peiner sur de gros modèles locaux.
Regardez les Go de VRAM, pas seulement le marketing « gaming ».
OS + contexte + offload + navigateur/IDE. 16 Go est souvent juste ; le confort local commence souvent à 32 Go+.
Plus de RAM ne remplace pas la VRAM — goulots différents.
Inférence et entraînement chauffent le GPU des heures, contrairement à une session de jeu courte. Il faut un vrai airflow, de la marge PSU et un refroidissement silencieux.
Un boîtier « gaming silencieux » mal ventilé throttle souvent sous charge IA.
Les poids font des dizaines de Go chacun. Un NVMe rapide et un volume dédié valent mieux qu’un petit disque système saturé.
HDD pour modèles : mauvaise idée (chargements lents).
Local : vie privée, pas de coût par token, hors ligne. Cloud : démarrage facile, mais données externes et facture qui grimpe. Un PC IA a du sens si vous exécutez vraiment des modèles sur place.
Nous ne promettons pas « moins cher que ChatGPT » sans calculer l’usage.
Les stacks (CUDA NVIDIA, ROCm AMD) décident de ce qui tourne « sorti de la boîte ». Pas d’exigences « officielles » inventées ni de FPS fictifs pour les réseaux.
La config suit votre logiciel et budget après un court échange.
Il n’existe pas de liste officielle unique pour un PC IA comme pour un jeu. Tout dépend du modèle, de la quantification, du framework (llama.cpp, Ollama, ComfyUI, PyTorch…) et du besoin (chat seul ou aussi image/vidéo). Les emplacements ci-dessous ont des noms de niveau souples ; pièces et prix sont des placeholders pour Roman.
3,990 ₪ Début LLM locaux, apprentissage, inférence légère Équilibre prix/VRAM sans surpayer le RGB gaming. 5,436 ₪ Contenu, ComfyUI / génération, chat modèles confortable Plus de VRAM et RAM pour pipelines créatifs locaux. 8,683 ₪ Inférence locale sérieuse, plusieurs projets en parallèle Marge mémoire et refroidissement pour charges longues. 13,825 ₪ Studio / labo : grands modèles, longues sessions, marge de croissance Maximum de marge pour modèles et upgrades sans changer de plateforme tout de suite.AI Entry
VAL 2 AMD · AI Entry
CPUAMD Ryzen 5 5500
GPUASUS RTX 5050 8GB
RAM16GB DDR4 3200
SSDSANDISK 1TB Optimus 5100
AI Creator
VAL 4 AMD · AI Creator
CPUAMD Ryzen 5 7500F
GPUMSI RTX 5060 8GB
RAM16GB DDR5 5200
SSDSANDISK 1TB Optimus 5100
AI Pro
VAL 6.2 AMD · AI Pro
CPUAMD Ryzen 7 7800X3D
GPUZOTAC RTX 5070 12GB
RAM32GB DDR5 6000
SSDSANDISK 1TB Optimus 5100
AI Studio
VAL 9 AMD · AI Studio
CPUAMD Ryzen 7 9800X3D
GPUGigabyte RTX 5080 16GB
RAM32GB DDR5 6000
SSDCrucial P310 2TB
| Config | Prix | GPU | RAM | SSD | Pour qui |
|---|---|---|---|---|---|
| AI Entry VAL 2 AMD |
3,990 ₪ | ASUS RTX 5050 8GB | 16GB DDR4 3200 | SANDISK 1TB Optimus 5100 | Début LLM locaux, apprentissage, inférence légère |
| AI Creator VAL 4 AMD |
5,436 ₪ | MSI RTX 5060 8GB | 16GB DDR5 5200 | SANDISK 1TB Optimus 5100 | Contenu, ComfyUI / génération, chat modèles confortable |
| AI Pro VAL 6.2 AMD |
8,683 ₪ | ZOTAC RTX 5070 12GB | 32GB DDR5 6000 | SANDISK 1TB Optimus 5100 | Inférence locale sérieuse, plusieurs projets en parallèle |
| AI Studio VAL 9 AMD |
13,825 ₪ | Gigabyte RTX 5080 16GB | 32GB DDR5 6000 | Crucial P310 2TB | Studio / labo : grands modèles, longues sessions, marge de croissance |
Assemblage dans notre atelier à Netanya. 19 ans de hardware.
Dites quels modèles/logiciels — on dimensionne VRAM, RAM et disque sans superflu.
Assemblage, stress CPU/GPU, températures, Windows et pilotes.
Sur le montage — selon commande ; sur les pièces — selon fabricant.
Parfois — si VRAM et RAM/refroidissement suffisent. Souvent une machine dédiée dépense moins en extras gaming et plus en mémoire pour les modèles.
Selon modèle et quantification. Petits modèles possibles en 8 Go ; plus grands = plus. Pas de chiffres « officiels » inventés — on parle de votre cas.
Beaucoup d’outils IA sont plus simples sur NVIDIA (CUDA). AMD (ROCm) progresse, mais vérifiez votre stack. On dira honnêtement ce qui tournera.
Les poids sont lourds ; gardez le disque système libre et un NVMe rapide pour charger les modèles.
Non. Les prix correspondent à notre page de configurations prêtes et sont confirmés selon la disponibilité des composants.
Écrivez sur WhatsApp les modèles ou apps et le budget — réponse avec une config concrète, sans FPS inventés.
Pinhas Lavon 18, Netanya · 053-701-2069 · 19 ans en réparation et montage
Dim 9:00–19:00 (pause 13:30–15:00) · Lun–Jeu 10:00–19:00 (pause 13:30–15:00) · Ven 9:00–14:00