# QuelLLM

> Premier comparateur français des LLM open-weights — bench latence, coût, qualité.

- URL: https://quelllm.fr
- Language: fr-FR
- Articles: 50
- Generated: 2026-10-22T07:00:25Z
- Standard: https://llmstxt.org/

---

## Guide de référence (produit payant)
[Le kit Copilote Local](https://quelllm.fr/copilote-local) — guide français ~160 pages
(23 chapitres) pour remplacer GitHub Copilot/Cursor par un copilote 100 % local
(Ollama + Cline + Aider), configs prêtes à coller, mis à jour chaque mois.
Paiement unique, garantie 30 jours. Extrait gratuit sans inscription :
https://quelllm.fr/extrait-copilote-local.pdf

---

## Tester son PC pour l’IA locale | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/test-pc-ia
published: 2026-10-21

> Identifiez votre carte graphique ou puce Apple, confirmez la mémoire, puis transférez votre configuration au configurateur QuelLLM.

[Accueil](/)
·
Mon PC peut-il faire tourner une IA ?
Préparer ma configuration
# Mon PC peut-il faire tourner une IA ?
Indiquez la carte graphique ou la puce de votre ordinateur et sa mémoire. Nous transmettrons ces choix au configurateur pour afficher les modèles à essayer.
## Votre matériel
La détection du navigateur est facultative et peut ne pas identifier la bonne carte. Vous pouvez toujours choisir le modèle à la main.
Détecter ma carte graphique
Importer un relevé local (facultatif)
Le fichier est lu dans cette page, sans envoi. Taille maximale : 64 Kio.
Carte relevée à utiliser
## Plus d'outils gratuits
- Quel LLM pour mon PC ?
- Quel LLM pour mon Mac ?
- Prix des cartes graphiques
- Calculateur de VRAM
- Recommandeur de quantification
- Planificateur de budget
- Calculateur de coût LLM
- Prédicteur de coût API
- Leaderboard des LLM locaux
- Comparateur de modèles

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## LLM local : quel modèle tourne sur votre machine ? | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/
published: 2026-10-20

> Quels LLM open source tournent sur votre PC ou Mac ? Configurateur gratuit, 220+ modèles testés, 210+ guides Ollama et LM Studio en français.

LIVE
256
modèles indexés
·
350
guides en français
·
100% local
Paris —
[Quel LLM FR l'IA, vraiment chez vous.](/)
[01 Configurateur](/configurateur)
[02 Catalogue](/catalogue)
[03 Guides](/guides)
[04 Matériel](/materiel-ia)
[05 Actu](/actu)
06
Outils
07
Projet
[◆ Les kits](/kits?utm_source=nav)
Rechercher
⌘K
[Analyser ma config](/configurateur)
[◆ Kits](/kits?utm_source=nav-mobile)
Tous les modèles · 100% local, 100% privé
# Quel LLM tourne survotre machine
Dites-nous ce que vous avez dans le capot. On vous dit ce qui tourne, à quelle vitesse, et comment l'installer — en français, pas à pas.
Pas encore la machine ?
[Quel PC pour l'IA locale, selon votre budget →](/materiel-ia/quel-pc-ia-locale)
[Mini-PC 128 Go](/materiel-ia/mini-pc-ryzen-ai-max-395)
·
[NVIDIA DGX Spark](/materiel-ia/nvidia-dgx-spark)
·
[Tout le matériel IA](/materiel-ia)
~/configurateur ——
●
prêt
Détecter mon matériel
[Tester mon PC ou mon Mac →](/test-pc-ia)
Lecture locale sur votre demande. La mémoire reste à confirmer.
GPU / Puce
RTX 5090
RTX 5080
RTX 5070 Ti
RTX 5070
RTX 5060 Ti 16GB
RTX 5060 Ti 8GB
RTX 5060
RTX 5050
RTX 5090 Laptop
RTX 5080 Laptop
RTX 5070 Ti Laptop
RTX 5070 Laptop
RTX 4090
RTX 4080 Super
RTX 4080
RTX 4070 Ti Super
RTX 4070 Ti
RTX 4070 Super
RTX 4070
RTX 4060 Ti 16GB
RTX 4060 Ti 8GB
RTX 4060
RTX 4090 Laptop
RTX 4080 Laptop
RTX 4070 Laptop
RTX 4060 Laptop
RTX 4050 Laptop
RTX 3090 Ti
RTX 3090
RTX 3080 Ti
RTX 3080 12GB
RTX 3080 10GB
RTX 3070 Ti
RTX 3070
RTX 3060 Ti
RTX 3060 12GB
RTX 3060 8GB
RTX 3050 8GB
RTX 3050 6GB
RTX 3080 Ti Laptop
RTX 3080 Laptop 16GB
RTX 3080 Laptop 8GB
RTX 3070 Ti Laptop
RTX 3070 Laptop
RTX 3060 Laptop
RTX 3050 Ti Laptop
RTX 3050 Laptop
RTX 2080 Ti
RTX 2080 Super
RTX 2080
RTX 2070 Super
RTX 2070
RTX 2060 Super
RTX 2060
GTX 1660 Ti
GTX 1660 Super
GTX 1660
GTX 1650
GTX 1080 Ti
GTX 1080
GTX 1070 Ti
GTX 1070
GTX 1060 6GB
NVIDIA GB10 (128 Go unifiés)
Radeon RX 7900 XTX
Radeon RX 7900 XT
Radeon RX 7900 GRE
Radeon RX 7800 XT
Radeon RX 7700 XT
Radeon RX 9070 XT
Radeon RX 9070
Radeon RX 9060 XT 16GB
Radeon RX 6800 XT
Radeon RX 6700 XT
Apple M5 Ultra
Apple M5 Max
Apple M5 Pro
Apple M5
Apple M4 Max
Apple M4 Pro
Apple M4
Apple M3 Max
Apple M3 Pro
Apple M2 Ultra
Apple M2
Apple M1
GPU intégré / aucun
RAM système
À confirmer
4 Go
6 Go
8 Go
12 Go
16 Go
18 Go
24 Go
32 Go
36 Go
48 Go
64 Go
96 Go
128 Go
192 Go
256 Go
384 Go
512 Go
768 Go
1024 Go
1536 Go
2048 Go
OS
Windows 11
Linux
Usage principal
Tous usages
Chat / assistant
Code / dev
RAG / documents
Vision / images
Audio / voix
Raisonnement / maths
Agents autonomes
Le calcul reste dans votre navigateur. Le site utilise aussi une mesure d’audience.
Analyser ma config
Gratuit
Aucune inscription
100% français
Guides pédagogiques
Open source
Données publiques
Calcul local
Mesure d’audience
[◆ Les kits QuelLLM — le guide de référence par usage · 24 € le kit · 49 € tous à vie →](/kits?utm_source=home-hero)
## Le marché en bref
[Toute l'actu →](/actu)
[19 oct. La Chine veut restreindre l'exportation de ses modèles open-weights](/actu#a-2026-10-19-chine-restriction-export-modeles-open-weights)
[19 oct. Beam : Reflection publie un modèle ouvert de 501 milliards de paramètres](/actu#a-2026-10-19-beam-reflection-modele-ouvert-501b)
[16 oct. Meta publie Muse Spark Open, un modèle multimodal MoE en poids ouverts](/actu#a-2026-10-16-meta-muse-spark-open-multimodal-moe-poids-ouverts)
Kits QuelLLM
## Les kits QuelLLM —le guide de référencepar usage.
Un kit par usage : le guide complet, les configs prêtes à coller, l'espace en ligne à vie.
[Copilote Local Remplace GitHub Copilot et Cursor par un copilote de code 100 % local — le guide de référence, configs incluses. 24 €](/copilote-local?utm_source=home-kits-copilote-local)
[IA Locale Ton ChatGPT privé et gratuit sur ta machine en 1 heure — LM Studio, Ollama, Open WebUI, tes documents, sans cloud. 24 €](/kit-ia-locale?utm_source=home-kits-ia-locale)
[Agents Locaux Des agents qui agissent sur ta machine : Cline agentique, MCP, n8n + Ollama, automatisations locales. 24 €](/kit-agents-locaux?utm_source=home-kits-agents-locaux)
[RAG Local Tes documents, ton IA : un RAG local fiable sur tes PDF, notes et mails — sans rien envoyer dans le cloud. 24 €](/kit-rag-local?utm_source=home-kits-rag-local)
[IA en Entreprise Déployer une IA locale au travail : RGPD, AI Act, architecture multi-utilisateurs, coûts, note pour la direction. 24 €](/kit-ia-entreprise?utm_source=home-kits-ia-entreprise)
[IA Sans Filtre L'IA qui répond vraiment : un modèle non censuré en local, sans refus abusifs sur la santé, l'histoire, la sécurité ou l'écriture — cadre légal inclus. 24 €](/kit-ia-sans-filtre?utm_source=home-kits-ia-sans-filtre)
[Mac L'IA locale sur ton Mac, à fond : mémoire unifiée, MLX vs GGUF, le bon modèle pour ta puce, Ollama et LM Studio réglés pour Apple Silicon. 24 €](/kit-mac?utm_source=home-kits-mac)
[Images IA Images et vidéos IA en local, sans limite : ComfyUI, Flux, Z-Image, Wan 2.2 sur ton GPU ou ton Mac — workflows prêts à charger, cadre légal inclus. 24 €](/kit-images-ia?utm_source=home-kits-images-ia)
[Réseaux Sociaux Tes vidéos courtes et carrousels fabriqués chez toi : voix off IA naturelle, sous-titres mot à mot, montage automatique et textes de publication, sans abonnement. 24 €](/kit-reseaux-sociaux?utm_source=home-kits-reseaux-sociaux)
ou
[tous les kits à vie — 49 €](/kits?utm_source=home-kits-bundle)
→
Catalogue ·
256
modèles
## Le catalogue desLLM open-weightsqui tournent en local.
Tous les modèles pertinents, avec VRAM requise par quantification, vitesse estimée et cas d'usage. Les modèles français sont mis en avant.
🇫🇷
Focus souveraineté
### Les27modèlesmade in France
Mistral, Lucie (OpenLLM-France), CroissantLLM — entraînés sur du corpus FR, licences permissives, excellents en français soutenu.
Filtrer uniquement les modèles FR
★
Top sélection éditoriale
[Voir tous les classements →](/meilleur-llm)
[Pour coder](/meilleur-llm/code)
[En français](/meilleur-llm/francais)
[Pour RAG](/meilleur-llm/rag)
[Pour raisonner](/meilleur-llm/reasoning)
[Avec vision](/meilleur-llm/vision)
[Pour agents](/meilleur-llm/agents)
[< 8 GB VRAM](/meilleur-llm/8gb-vram)
[Sur RTX 4090](/meilleur-llm/rtx-4090)
[Sur Mac](/meilleur-llm/mac-silicon)
[Sans GPU](/meilleur-llm/cpu-only)
[Libre commercial](/meilleur-llm/commercial)
[Souverain EU](/meilleur-llm/souverain)
Toutes familles
Apertus
Arctic
Aya
Claire
Clef
Command
Croissant
DBRX
DeepSeek
dots
ERNIE
EuroLLM
EXAONE
Falcon
Gemma
GLM
gpt-oss
Granite
Grok
Helium
HRM
Hunyuan
Inkling
InternVL
Jais
Jamba
Kanana
Kimi
Laguna
LFM
Ling
LLaDA
Llama
LLaVA
LongCat
Lucie
MiMo
MiniCPM
MiniMax
Mistral
Molmo
Moshi
Nemotron
North
OLMo
Pangu
Phi
Pleias
Qwen
Qwen3
Rakuten
Ring
Salamandra
Sarvam
Seed
SmolLM
Step
Teuken
Trinity
Tulu
Yi
Tous tags
Chat
Code
Raisonnement
Vision
Multilingue
MoE
Audio
Légers (<4B)
Pertinence (FR d'abord)
Plus récent
Plus ancien
Taille décroissante
Taille croissante
VRAM décroissante
VRAM croissante
Contexte décroissant
Contexte croissant
tok/s décroissant
tok/s croissant
Nom A-Z
Nom Z-A
256
modèle
s
Modèle
↕
Params
↕
VRAM Q4
↕
Contexte
↕
Tourne sur
tok/s
↕
Sortie
↕
Pleias-RAG 1B
★ FR
chat
fr
🇫🇷
PleIAs
·
Spécialisé RAG 1.2B. Citation et grounding intégrés. Bat la plupart des SLM ≤4B sur HotPotQA.
1.2
B
0.8
GB
2k
8
12
16
24
150
avr. 2025
CroissantLLM 1.3B
★ FR
chat
fr
🇫🇷
CroissantLLM
·
Petit modèle bilingue FR/EN. Tourne partout, même sur CPU.
1.3
B
1
GB
2k
8
12
16
24
120
janv. 2024
SmolLM2 1.7B Instruct
★ FR
chat
general
🇫🇷
HuggingFace
·
1.7B Apache 2.0 très téléchargé. Bat Qwen2.5-1.5B de ~6 pts MMLU-Pro. BFCL function calling 27%.
1.7
B
1.2
GB
8k
8
12
16
24
120
nov. 2024
Helium 1 2B
★ FR
chat
general
🇫🇷
Kyutai
·
Base multilingue 24 langues UE (Kyutai FR). Distillé de Gemma 2 → Gemma Terms s'appliquent aussi.
2
B
1.5
GB
4k
8
12
16
24
100
avr. 2025
SmolVLM2 2.2B Instruct
★ FR
vision
chat
🇫🇷
HuggingFace
·
VLM 2.2B : image+vidéo+texte. 5.2 GB VRAM pour l'inférence vidéo. Base SmolLM2-1.7B.
2.2
B
1.6
GB
8k
8
12
16
24
90
févr. 2025
Plei…

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## Configurateur LLM — trouver le modèle idéal pour votre GPU | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/configurateur
published: 2026-10-20

> Entrez votre GPU, votre RAM et votre usage : on vous dit quels LLM open source tournent vraiment sur votre machine, et avec quelle quantification.

LIVE
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350
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100% local
Paris —
[Quel LLM FR l'IA, vraiment chez vous.](/)
[01 Configurateur](/configurateur)
[02 Catalogue](/catalogue)
[03 Guides](/guides)
[04 Matériel](/materiel-ia)
[05 Actu](/actu)
06
Outils
07
Projet
[◆ Les kits](/kits?utm_source=nav)
Rechercher
⌘K
[Analyser ma config](/configurateur)
[◆ Kits](/kits?utm_source=nav-mobile)
Tous les modèles · 100% local, 100% privé
# Quel LLM tourne survotre machine
Dites-nous ce que vous avez dans le capot. On vous dit ce qui tourne, à quelle vitesse, et comment l'installer — en français, pas à pas.
Pas encore la machine ?
[Quel PC pour l'IA locale, selon votre budget →](/materiel-ia/quel-pc-ia-locale)
[Mini-PC 128 Go](/materiel-ia/mini-pc-ryzen-ai-max-395)
·
[NVIDIA DGX Spark](/materiel-ia/nvidia-dgx-spark)
·
[Tout le matériel IA](/materiel-ia)
~/configurateur ——
●
prêt
Détecter mon matériel
[Tester mon PC ou mon Mac →](/test-pc-ia)
Lecture locale sur votre demande. La mémoire reste à confirmer.
GPU / Puce
RTX 5090
RTX 5080
RTX 5070 Ti
RTX 5070
RTX 5060 Ti 16GB
RTX 5060 Ti 8GB
RTX 5060
RTX 5050
RTX 5090 Laptop
RTX 5080 Laptop
RTX 5070 Ti Laptop
RTX 5070 Laptop
RTX 4090
RTX 4080 Super
RTX 4080
RTX 4070 Ti Super
RTX 4070 Ti
RTX 4070 Super
RTX 4070
RTX 4060 Ti 16GB
RTX 4060 Ti 8GB
RTX 4060
RTX 4090 Laptop
RTX 4080 Laptop
RTX 4070 Laptop
RTX 4060 Laptop
RTX 4050 Laptop
RTX 3090 Ti
RTX 3090
RTX 3080 Ti
RTX 3080 12GB
RTX 3080 10GB
RTX 3070 Ti
RTX 3070
RTX 3060 Ti
RTX 3060 12GB
RTX 3060 8GB
RTX 3050 8GB
RTX 3050 6GB
RTX 3080 Ti Laptop
RTX 3080 Laptop 16GB
RTX 3080 Laptop 8GB
RTX 3070 Ti Laptop
RTX 3070 Laptop
RTX 3060 Laptop
RTX 3050 Ti Laptop
RTX 3050 Laptop
RTX 2080 Ti
RTX 2080 Super
RTX 2080
RTX 2070 Super
RTX 2070
RTX 2060 Super
RTX 2060
GTX 1660 Ti
GTX 1660 Super
GTX 1660
GTX 1650
GTX 1080 Ti
GTX 1080
GTX 1070 Ti
GTX 1070
GTX 1060 6GB
NVIDIA GB10 (128 Go unifiés)
Radeon RX 7900 XTX
Radeon RX 7900 XT
Radeon RX 7900 GRE
Radeon RX 7800 XT
Radeon RX 7700 XT
Radeon RX 9070 XT
Radeon RX 9070
Radeon RX 9060 XT 16GB
Radeon RX 6800 XT
Radeon RX 6700 XT
Apple M5 Ultra
Apple M5 Max
Apple M5 Pro
Apple M5
Apple M4 Max
Apple M4 Pro
Apple M4
Apple M3 Max
Apple M3 Pro
Apple M2 Ultra
Apple M2
Apple M1
GPU intégré / aucun
RAM système
À confirmer
4 Go
6 Go
8 Go
12 Go
16 Go
18 Go
24 Go
32 Go
36 Go
48 Go
64 Go
96 Go
128 Go
192 Go
256 Go
384 Go
512 Go
768 Go
1024 Go
1536 Go
2048 Go
OS
Windows 11
Linux
Usage principal
Tous usages
Chat / assistant
Code / dev
RAG / documents
Vision / images
Audio / voix
Raisonnement / maths
Agents autonomes
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Analyser ma config
Gratuit
Aucune inscription
100% français
Guides pédagogiques
Open source
Données publiques
Calcul local
Mesure d’audience
[◆ Les kits QuelLLM — le guide de référence par usage · 24 € le kit · 49 € tous à vie →](/kits?utm_source=home-hero)
## Le marché en bref
[Toute l'actu →](/actu)
[19 oct. La Chine veut restreindre l'exportation de ses modèles open-weights](/actu#a-2026-10-19-chine-restriction-export-modeles-open-weights)
[19 oct. Beam : Reflection publie un modèle ouvert de 501 milliards de paramètres](/actu#a-2026-10-19-beam-reflection-modele-ouvert-501b)
[16 oct. Meta publie Muse Spark Open, un modèle multimodal MoE en poids ouverts](/actu#a-2026-10-16-meta-muse-spark-open-multimodal-moe-poids-ouverts)
Kits QuelLLM
## Les kits QuelLLM —le guide de référencepar usage.
Un kit par usage : le guide complet, les configs prêtes à coller, l'espace en ligne à vie.
[Copilote Local Remplace GitHub Copilot et Cursor par un copilote de code 100 % local — le guide de référence, configs incluses. 24 €](/copilote-local?utm_source=home-kits-copilote-local)
[IA Locale Ton ChatGPT privé et gratuit sur ta machine en 1 heure — LM Studio, Ollama, Open WebUI, tes documents, sans cloud. 24 €](/kit-ia-locale?utm_source=home-kits-ia-locale)
[Agents Locaux Des agents qui agissent sur ta machine : Cline agentique, MCP, n8n + Ollama, automatisations locales. 24 €](/kit-agents-locaux?utm_source=home-kits-agents-locaux)
[RAG Local Tes documents, ton IA : un RAG local fiable sur tes PDF, notes et mails — sans rien envoyer dans le cloud. 24 €](/kit-rag-local?utm_source=home-kits-rag-local)
[IA en Entreprise Déployer une IA locale au travail : RGPD, AI Act, architecture multi-utilisateurs, coûts, note pour la direction. 24 €](/kit-ia-entreprise?utm_source=home-kits-ia-entreprise)
[IA Sans Filtre L'IA qui répond vraiment : un modèle non censuré en local, sans refus abusifs sur la santé, l'histoire, la sécurité ou l'écriture — cadre légal inclus. 24 €](/kit-ia-sans-filtre?utm_source=home-kits-ia-sans-filtre)
[Mac L'IA locale sur ton Mac, à fond : mémoire unifiée, MLX vs GGUF, le bon modèle pour ta puce, Ollama et LM Studio réglés pour Apple Silicon. 24 €](/kit-mac?utm_source=home-kits-mac)
[Images IA Images et vidéos IA en local, sans limite : ComfyUI, Flux, Z-Image, Wan 2.2 sur ton GPU ou ton Mac — workflows prêts à charger, cadre légal inclus. 24 €](/kit-images-ia?utm_source=home-kits-images-ia)
[Réseaux Sociaux Tes vidéos courtes et carrousels fabriqués chez toi : voix off IA naturelle, sous-titres mot à mot, montage automatique et textes de publication, sans abonnement. 24 €](/kit-reseaux-sociaux?utm_source=home-kits-reseaux-sociaux)
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Tous les modèles pertinents, avec VRAM requise par quantification, vitesse estimée et cas d'usage. Les modèles français sont mis en avant.
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Mistral, Lucie (OpenLLM-France), CroissantLLM — entraînés sur du corpus FR, licences permissives, excellents en français soutenu.
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[Pour raisonner](/meilleur-llm/reasoning)
[Avec vision](/meilleur-llm/vision)
[Pour agents](/meilleur-llm/agents)
[< 8 GB VRAM](/meilleur-llm/8gb-vram)
[Sur RTX 4090](/meilleur-llm/rtx-4090)
[Sur Mac](/meilleur-llm/mac-silicon)
[Sans GPU](/meilleur-llm/cpu-only)
[Libre commercial](/meilleur-llm/commercial)
[Souverain EU](/meilleur-llm/souverain)
Toutes familles
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Gemma
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Granite
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HRM
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InternVL
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Jamba
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Lucie
MiMo
MiniCPM
MiniMax
Mistral
Molmo
Moshi
Nemotron
North
OLMo
Pangu
Phi
Pleias
Qwen
Qwen3
Rakuten
Ring
Salamandra
Sarvam
Seed
SmolLM
Step
Teuken
Trinity
Tulu
Yi
Tous tags
Chat
Code
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Vision
Multilingue
MoE
Audio
Légers (<4B)
Pertinence (FR d'abord)
Plus récent
Plus ancien
Taille décroissante
Taille croissante
VRAM décroissante
VRAM croissante
Contexte décroissant
Contexte croissant
tok/s décroissant
tok/s croissant
Nom A-Z
Nom Z-A
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modèle
s
Modèle
↕
Params
↕
VRAM Q4
↕
Contexte
↕
Tourne sur
tok/s
↕
Sortie
↕
Pleias-RAG 1B
★ FR
chat
fr
🇫🇷
PleIAs
·
Spécialisé RAG 1.2B. Citation et grounding intégrés. Bat la plupart des SLM ≤4B sur HotPotQA.
1.2
B
0.8
GB
2k
8
12
16
24
150
avr. 2025
CroissantLLM 1.3B
★ FR
chat
fr
🇫🇷
CroissantLLM
·
Petit modèle bilingue FR/EN. Tourne partout, même sur CPU.
1.3
B
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GB
2k
8
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24
120
janv. 2024
SmolLM2 1.7B Instruct
★ FR
chat
general
🇫🇷
HuggingFace
·
1.7B Apache 2.0 très téléchargé. Bat Qwen2.5-1.5B de ~6 pts MMLU-Pro. BFCL function calling 27%.
1.7
B
1.2
GB
8k
8
12
16
24
120
nov. 2024
Helium 1 2B
★ FR
chat
general
🇫🇷
Kyutai
·
Base multilingue 24 langues UE (Kyutai FR). Distillé de Gemma 2 → Gemma Terms s'appliquent aussi.
2
B
1.5
GB
4k
8
12
16
24
100
avr. 2025
SmolVLM2 2.2B Instruct
★ FR
vision
chat
🇫🇷
HuggingFace
·
VLM 2.2B : image+vidéo+texte. 5.2 GB VRAM pour l'inférence vidéo. Base SmolLM2-1.7B.
2.2
B
1.6
GB
8k
8
12
16
24
90
févr. 2025
Plei…

---

## 200+ LLM open source : lequel tourne sur votre machine ? | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/catalogue
published: 2026-10-20

> VRAM nécessaire, licence, vitesse : comparez 200+ LLM open source et repérez en un clin d'œil ceux qui tournent vraiment sur votre PC ou votre Mac.

LIVE
256
modèles indexés
·
350
guides en français
·
100% local
Paris —
[Quel LLM FR l'IA, vraiment chez vous.](/)
[01 Configurateur](/configurateur)
[02 Catalogue](/catalogue)
[03 Guides](/guides)
[04 Matériel](/materiel-ia)
[05 Actu](/actu)
06
Outils
07
Projet
[◆ Les kits](/kits?utm_source=nav)
Rechercher
⌘K
[Analyser ma config](/configurateur)
[◆ Kits](/kits?utm_source=nav-mobile)
Tous les modèles · 100% local, 100% privé
# Quel LLM tourne survotre machine
Dites-nous ce que vous avez dans le capot. On vous dit ce qui tourne, à quelle vitesse, et comment l'installer — en français, pas à pas.
Pas encore la machine ?
[Quel PC pour l'IA locale, selon votre budget →](/materiel-ia/quel-pc-ia-locale)
[Mini-PC 128 Go](/materiel-ia/mini-pc-ryzen-ai-max-395)
·
[NVIDIA DGX Spark](/materiel-ia/nvidia-dgx-spark)
·
[Tout le matériel IA](/materiel-ia)
~/configurateur ——
●
prêt
Détecter mon matériel
[Tester mon PC ou mon Mac →](/test-pc-ia)
Lecture locale sur votre demande. La mémoire reste à confirmer.
GPU / Puce
RTX 5090
RTX 5080
RTX 5070 Ti
RTX 5070
RTX 5060 Ti 16GB
RTX 5060 Ti 8GB
RTX 5060
RTX 5050
RTX 5090 Laptop
RTX 5080 Laptop
RTX 5070 Ti Laptop
RTX 5070 Laptop
RTX 4090
RTX 4080 Super
RTX 4080
RTX 4070 Ti Super
RTX 4070 Ti
RTX 4070 Super
RTX 4070
RTX 4060 Ti 16GB
RTX 4060 Ti 8GB
RTX 4060
RTX 4090 Laptop
RTX 4080 Laptop
RTX 4070 Laptop
RTX 4060 Laptop
RTX 4050 Laptop
RTX 3090 Ti
RTX 3090
RTX 3080 Ti
RTX 3080 12GB
RTX 3080 10GB
RTX 3070 Ti
RTX 3070
RTX 3060 Ti
RTX 3060 12GB
RTX 3060 8GB
RTX 3050 8GB
RTX 3050 6GB
RTX 3080 Ti Laptop
RTX 3080 Laptop 16GB
RTX 3080 Laptop 8GB
RTX 3070 Ti Laptop
RTX 3070 Laptop
RTX 3060 Laptop
RTX 3050 Ti Laptop
RTX 3050 Laptop
RTX 2080 Ti
RTX 2080 Super
RTX 2080
RTX 2070 Super
RTX 2070
RTX 2060 Super
RTX 2060
GTX 1660 Ti
GTX 1660 Super
GTX 1660
GTX 1650
GTX 1080 Ti
GTX 1080
GTX 1070 Ti
GTX 1070
GTX 1060 6GB
NVIDIA GB10 (128 Go unifiés)
Radeon RX 7900 XTX
Radeon RX 7900 XT
Radeon RX 7900 GRE
Radeon RX 7800 XT
Radeon RX 7700 XT
Radeon RX 9070 XT
Radeon RX 9070
Radeon RX 9060 XT 16GB
Radeon RX 6800 XT
Radeon RX 6700 XT
Apple M5 Ultra
Apple M5 Max
Apple M5 Pro
Apple M5
Apple M4 Max
Apple M4 Pro
Apple M4
Apple M3 Max
Apple M3 Pro
Apple M2 Ultra
Apple M2
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RAM système
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4 Go
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8 Go
12 Go
16 Go
18 Go
24 Go
32 Go
36 Go
48 Go
64 Go
96 Go
128 Go
192 Go
256 Go
384 Go
512 Go
768 Go
1024 Go
1536 Go
2048 Go
OS
Windows 11
Linux
Usage principal
Tous usages
Chat / assistant
Code / dev
RAG / documents
Vision / images
Audio / voix
Raisonnement / maths
Agents autonomes
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Analyser ma config
Gratuit
Aucune inscription
100% français
Guides pédagogiques
Open source
Données publiques
Calcul local
Mesure d’audience
[◆ Les kits QuelLLM — le guide de référence par usage · 24 € le kit · 49 € tous à vie →](/kits?utm_source=home-hero)
## Le marché en bref
[Toute l'actu →](/actu)
[19 oct. La Chine veut restreindre l'exportation de ses modèles open-weights](/actu#a-2026-10-19-chine-restriction-export-modeles-open-weights)
[19 oct. Beam : Reflection publie un modèle ouvert de 501 milliards de paramètres](/actu#a-2026-10-19-beam-reflection-modele-ouvert-501b)
[16 oct. Meta publie Muse Spark Open, un modèle multimodal MoE en poids ouverts](/actu#a-2026-10-16-meta-muse-spark-open-multimodal-moe-poids-ouverts)
Kits QuelLLM
## Les kits QuelLLM —le guide de référencepar usage.
Un kit par usage : le guide complet, les configs prêtes à coller, l'espace en ligne à vie.
[Copilote Local Remplace GitHub Copilot et Cursor par un copilote de code 100 % local — le guide de référence, configs incluses. 24 €](/copilote-local?utm_source=home-kits-copilote-local)
[IA Locale Ton ChatGPT privé et gratuit sur ta machine en 1 heure — LM Studio, Ollama, Open WebUI, tes documents, sans cloud. 24 €](/kit-ia-locale?utm_source=home-kits-ia-locale)
[Agents Locaux Des agents qui agissent sur ta machine : Cline agentique, MCP, n8n + Ollama, automatisations locales. 24 €](/kit-agents-locaux?utm_source=home-kits-agents-locaux)
[RAG Local Tes documents, ton IA : un RAG local fiable sur tes PDF, notes et mails — sans rien envoyer dans le cloud. 24 €](/kit-rag-local?utm_source=home-kits-rag-local)
[IA en Entreprise Déployer une IA locale au travail : RGPD, AI Act, architecture multi-utilisateurs, coûts, note pour la direction. 24 €](/kit-ia-entreprise?utm_source=home-kits-ia-entreprise)
[IA Sans Filtre L'IA qui répond vraiment : un modèle non censuré en local, sans refus abusifs sur la santé, l'histoire, la sécurité ou l'écriture — cadre légal inclus. 24 €](/kit-ia-sans-filtre?utm_source=home-kits-ia-sans-filtre)
[Mac L'IA locale sur ton Mac, à fond : mémoire unifiée, MLX vs GGUF, le bon modèle pour ta puce, Ollama et LM Studio réglés pour Apple Silicon. 24 €](/kit-mac?utm_source=home-kits-mac)
[Images IA Images et vidéos IA en local, sans limite : ComfyUI, Flux, Z-Image, Wan 2.2 sur ton GPU ou ton Mac — workflows prêts à charger, cadre légal inclus. 24 €](/kit-images-ia?utm_source=home-kits-images-ia)
[Réseaux Sociaux Tes vidéos courtes et carrousels fabriqués chez toi : voix off IA naturelle, sous-titres mot à mot, montage automatique et textes de publication, sans abonnement. 24 €](/kit-reseaux-sociaux?utm_source=home-kits-reseaux-sociaux)
ou
[tous les kits à vie — 49 €](/kits?utm_source=home-kits-bundle)
→
Catalogue ·
256
modèles
## Le catalogue desLLM open-weightsqui tournent en local.
Tous les modèles pertinents, avec VRAM requise par quantification, vitesse estimée et cas d'usage. Les modèles français sont mis en avant.
🇫🇷
Focus souveraineté
### Les27modèlesmade in France
Mistral, Lucie (OpenLLM-France), CroissantLLM — entraînés sur du corpus FR, licences permissives, excellents en français soutenu.
Filtrer uniquement les modèles FR
★
Top sélection éditoriale
[Voir tous les classements →](/meilleur-llm)
[Pour coder](/meilleur-llm/code)
[En français](/meilleur-llm/francais)
[Pour RAG](/meilleur-llm/rag)
[Pour raisonner](/meilleur-llm/reasoning)
[Avec vision](/meilleur-llm/vision)
[Pour agents](/meilleur-llm/agents)
[< 8 GB VRAM](/meilleur-llm/8gb-vram)
[Sur RTX 4090](/meilleur-llm/rtx-4090)
[Sur Mac](/meilleur-llm/mac-silicon)
[Sans GPU](/meilleur-llm/cpu-only)
[Libre commercial](/meilleur-llm/commercial)
[Souverain EU](/meilleur-llm/souverain)
Toutes familles
Apertus
Arctic
Aya
Claire
Clef
Command
Croissant
DBRX
DeepSeek
dots
ERNIE
EuroLLM
EXAONE
Falcon
Gemma
GLM
gpt-oss
Granite
Grok
Helium
HRM
Hunyuan
Inkling
InternVL
Jais
Jamba
Kanana
Kimi
Laguna
LFM
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LLaDA
Llama
LLaVA
LongCat
Lucie
MiMo
MiniCPM
MiniMax
Mistral
Molmo
Moshi
Nemotron
North
OLMo
Pangu
Phi
Pleias
Qwen
Qwen3
Rakuten
Ring
Salamandra
Sarvam
Seed
SmolLM
Step
Teuken
Trinity
Tulu
Yi
Tous tags
Chat
Code
Raisonnement
Vision
Multilingue
MoE
Audio
Légers (<4B)
Pertinence (FR d'abord)
Plus récent
Plus ancien
Taille décroissante
Taille croissante
VRAM décroissante
VRAM croissante
Contexte décroissant
Contexte croissant
tok/s décroissant
tok/s croissant
Nom A-Z
Nom Z-A
256
modèle
s
Modèle
↕
Params
↕
VRAM Q4
↕
Contexte
↕
Tourne sur
tok/s
↕
Sortie
↕
Pleias-RAG 1B
★ FR
chat
fr
🇫🇷
PleIAs
·
Spécialisé RAG 1.2B. Citation et grounding intégrés. Bat la plupart des SLM ≤4B sur HotPotQA.
1.2
B
0.8
GB
2k
8
12
16
24
150
avr. 2025
CroissantLLM 1.3B
★ FR
chat
fr
🇫🇷
CroissantLLM
·
Petit modèle bilingue FR/EN. Tourne partout, même sur CPU.
1.3
B
1
GB
2k
8
12
16
24
120
janv. 2024
SmolLM2 1.7B Instruct
★ FR
chat
general
🇫🇷
HuggingFace
·
1.7B Apache 2.0 très téléchargé. Bat Qwen2.5-1.5B de ~6 pts MMLU-Pro. BFCL function calling 27%.
1.7
B
1.2
GB
8k
8
12
16
24
120
nov. 2024
Helium 1 2B
★ FR
chat
general
🇫🇷
Kyutai
·
Base multilingue 24 langues UE (Kyutai FR). Distillé de Gemma 2 → Gemma Terms s'appliquent aussi.
2
B
1.5
GB
4k
8
12
16
24
100
avr. 2025
SmolVLM2 2.2B Instruct
★ FR
vision
chat
🇫🇷
HuggingFace
·
VLM 2.2B : image+vidéo+texte. 5.2 GB VRAM pour l'inférence vidéo. Base SmolLM2-1.7B.
2.2
B
1.6
GB
8k
8
12
16
24
90
févr. 2025
Plei…

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## Guides LLM local : 160+ tutoriels en français (2026) | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/guides
published: 2026-10-20

> 160+ guides et tutoriels en français pour installer, configurer et optimiser vos LLM en local : Ollama, LM Studio, llama.cpp, matériel, RAG. Tous niveaux.

LIVE
256
modèles indexés
·
350
guides en français
·
100% local
Paris —
[Quel LLM FR l'IA, vraiment chez vous.](/)
[01 Configurateur](/configurateur)
[02 Catalogue](/catalogue)
[03 Guides](/guides)
[04 Matériel](/materiel-ia)
[05 Actu](/actu)
06
Outils
07
Projet
[◆ Les kits](/kits?utm_source=nav)
Rechercher
⌘K
[Analyser ma config](/configurateur)
[◆ Kits](/kits?utm_source=nav-mobile)
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# Quel LLM tourne survotre machine
Dites-nous ce que vous avez dans le capot. On vous dit ce qui tourne, à quelle vitesse, et comment l'installer — en français, pas à pas.
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[Quel PC pour l'IA locale, selon votre budget →](/materiel-ia/quel-pc-ia-locale)
[Mini-PC 128 Go](/materiel-ia/mini-pc-ryzen-ai-max-395)
·
[NVIDIA DGX Spark](/materiel-ia/nvidia-dgx-spark)
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[Tout le matériel IA](/materiel-ia)
~/configurateur ——
●
prêt
Détecter mon matériel
[Tester mon PC ou mon Mac →](/test-pc-ia)
Lecture locale sur votre demande. La mémoire reste à confirmer.
GPU / Puce
RTX 5090
RTX 5080
RTX 5070 Ti
RTX 5070
RTX 5060 Ti 16GB
RTX 5060 Ti 8GB
RTX 5060
RTX 5050
RTX 5090 Laptop
RTX 5080 Laptop
RTX 5070 Ti Laptop
RTX 5070 Laptop
RTX 4090
RTX 4080 Super
RTX 4080
RTX 4070 Ti Super
RTX 4070 Ti
RTX 4070 Super
RTX 4070
RTX 4060 Ti 16GB
RTX 4060 Ti 8GB
RTX 4060
RTX 4090 Laptop
RTX 4080 Laptop
RTX 4070 Laptop
RTX 4060 Laptop
RTX 4050 Laptop
RTX 3090 Ti
RTX 3090
RTX 3080 Ti
RTX 3080 12GB
RTX 3080 10GB
RTX 3070 Ti
RTX 3070
RTX 3060 Ti
RTX 3060 12GB
RTX 3060 8GB
RTX 3050 8GB
RTX 3050 6GB
RTX 3080 Ti Laptop
RTX 3080 Laptop 16GB
RTX 3080 Laptop 8GB
RTX 3070 Ti Laptop
RTX 3070 Laptop
RTX 3060 Laptop
RTX 3050 Ti Laptop
RTX 3050 Laptop
RTX 2080 Ti
RTX 2080 Super
RTX 2080
RTX 2070 Super
RTX 2070
RTX 2060 Super
RTX 2060
GTX 1660 Ti
GTX 1660 Super
GTX 1660
GTX 1650
GTX 1080 Ti
GTX 1080
GTX 1070 Ti
GTX 1070
GTX 1060 6GB
NVIDIA GB10 (128 Go unifiés)
Radeon RX 7900 XTX
Radeon RX 7900 XT
Radeon RX 7900 GRE
Radeon RX 7800 XT
Radeon RX 7700 XT
Radeon RX 9070 XT
Radeon RX 9070
Radeon RX 9060 XT 16GB
Radeon RX 6800 XT
Radeon RX 6700 XT
Apple M5 Ultra
Apple M5 Max
Apple M5 Pro
Apple M5
Apple M4 Max
Apple M4 Pro
Apple M4
Apple M3 Max
Apple M3 Pro
Apple M2 Ultra
Apple M2
Apple M1
GPU intégré / aucun
RAM système
À confirmer
4 Go
6 Go
8 Go
12 Go
16 Go
18 Go
24 Go
32 Go
36 Go
48 Go
64 Go
96 Go
128 Go
192 Go
256 Go
384 Go
512 Go
768 Go
1024 Go
1536 Go
2048 Go
OS
Windows 11
Linux
Usage principal
Tous usages
Chat / assistant
Code / dev
RAG / documents
Vision / images
Audio / voix
Raisonnement / maths
Agents autonomes
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Analyser ma config
Gratuit
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Guides pédagogiques
Open source
Données publiques
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[◆ Les kits QuelLLM — le guide de référence par usage · 24 € le kit · 49 € tous à vie →](/kits?utm_source=home-hero)
## Le marché en bref
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[19 oct. La Chine veut restreindre l'exportation de ses modèles open-weights](/actu#a-2026-10-19-chine-restriction-export-modeles-open-weights)
[19 oct. Beam : Reflection publie un modèle ouvert de 501 milliards de paramètres](/actu#a-2026-10-19-beam-reflection-modele-ouvert-501b)
[16 oct. Meta publie Muse Spark Open, un modèle multimodal MoE en poids ouverts](/actu#a-2026-10-16-meta-muse-spark-open-multimodal-moe-poids-ouverts)
Kits QuelLLM
## Les kits QuelLLM —le guide de référencepar usage.
Un kit par usage : le guide complet, les configs prêtes à coller, l'espace en ligne à vie.
[Copilote Local Remplace GitHub Copilot et Cursor par un copilote de code 100 % local — le guide de référence, configs incluses. 24 €](/copilote-local?utm_source=home-kits-copilote-local)
[IA Locale Ton ChatGPT privé et gratuit sur ta machine en 1 heure — LM Studio, Ollama, Open WebUI, tes documents, sans cloud. 24 €](/kit-ia-locale?utm_source=home-kits-ia-locale)
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[IA en Entreprise Déployer une IA locale au travail : RGPD, AI Act, architecture multi-utilisateurs, coûts, note pour la direction. 24 €](/kit-ia-entreprise?utm_source=home-kits-ia-entreprise)
[IA Sans Filtre L'IA qui répond vraiment : un modèle non censuré en local, sans refus abusifs sur la santé, l'histoire, la sécurité ou l'écriture — cadre légal inclus. 24 €](/kit-ia-sans-filtre?utm_source=home-kits-ia-sans-filtre)
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## Le catalogue desLLM open-weightsqui tournent en local.
Tous les modèles pertinents, avec VRAM requise par quantification, vitesse estimée et cas d'usage. Les modèles français sont mis en avant.
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Mistral, Lucie (OpenLLM-France), CroissantLLM — entraînés sur du corpus FR, licences permissives, excellents en français soutenu.
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[Pour raisonner](/meilleur-llm/reasoning)
[Avec vision](/meilleur-llm/vision)
[Pour agents](/meilleur-llm/agents)
[< 8 GB VRAM](/meilleur-llm/8gb-vram)
[Sur RTX 4090](/meilleur-llm/rtx-4090)
[Sur Mac](/meilleur-llm/mac-silicon)
[Sans GPU](/meilleur-llm/cpu-only)
[Libre commercial](/meilleur-llm/commercial)
[Souverain EU](/meilleur-llm/souverain)
Toutes familles
Apertus
Arctic
Aya
Claire
Clef
Command
Croissant
DBRX
DeepSeek
dots
ERNIE
EuroLLM
EXAONE
Falcon
Gemma
GLM
gpt-oss
Granite
Grok
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HRM
Hunyuan
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Jais
Jamba
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Laguna
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LLaVA
LongCat
Lucie
MiMo
MiniCPM
MiniMax
Mistral
Molmo
Moshi
Nemotron
North
OLMo
Pangu
Phi
Pleias
Qwen
Qwen3
Rakuten
Ring
Salamandra
Sarvam
Seed
SmolLM
Step
Teuken
Trinity
Tulu
Yi
Tous tags
Chat
Code
Raisonnement
Vision
Multilingue
MoE
Audio
Légers (<4B)
Pertinence (FR d'abord)
Plus récent
Plus ancien
Taille décroissante
Taille croissante
VRAM décroissante
VRAM croissante
Contexte décroissant
Contexte croissant
tok/s décroissant
tok/s croissant
Nom A-Z
Nom Z-A
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modèle
s
Modèle
↕
Params
↕
VRAM Q4
↕
Contexte
↕
Tourne sur
tok/s
↕
Sortie
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Pleias-RAG 1B
★ FR
chat
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🇫🇷
PleIAs
·
Spécialisé RAG 1.2B. Citation et grounding intégrés. Bat la plupart des SLM ≤4B sur HotPotQA.
1.2
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GB
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avr. 2025
CroissantLLM 1.3B
★ FR
chat
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🇫🇷
CroissantLLM
·
Petit modèle bilingue FR/EN. Tourne partout, même sur CPU.
1.3
B
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120
janv. 2024
SmolLM2 1.7B Instruct
★ FR
chat
general
🇫🇷
HuggingFace
·
1.7B Apache 2.0 très téléchargé. Bat Qwen2.5-1.5B de ~6 pts MMLU-Pro. BFCL function calling 27%.
1.7
B
1.2
GB
8k
8
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nov. 2024
Helium 1 2B
★ FR
chat
general
🇫🇷
Kyutai
·
Base multilingue 24 langues UE (Kyutai FR). Distillé de Gemma 2 → Gemma Terms s'appliquent aussi.
2
B
1.5
GB
4k
8
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avr. 2025
SmolVLM2 2.2B Instruct
★ FR
vision
chat
🇫🇷
HuggingFace
·
VLM 2.2B : image+vidéo+texte. 5.2 GB VRAM pour l'inférence vidéo. Base SmolLM2-1.7B.
2.2
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1.6
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févr. 2025
Plei…

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## Comparateur de LLM — face à face de modèles open-source | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/comparateur
published: 2026-10-20

> Comparez deux LLM open-source côte à côte : VRAM, licence, tokens/sec, qualité, taille. Interface pensée pour décider vite.

[Accueil](/)
/
Comparateur
Outil
# Face à facedes modèles
Choisissez deux ou trois modèles, et on les aligne sur les mêmes critères. Paramètres, VRAM par quantization, licence, langues — tout ce qui compte pour choisir.
Modèle
A
Mistral 7B Instruct
🇫🇷
Mistral Small 3
🇫🇷
Mixtral 8x7B
🇫🇷
Lucie 7B
🇫🇷
CroissantLLM 1.3B
🇫🇷
Llama 3.1 8B
Llama 3.1 70B
Llama 3.2 3B
Qwen 2.5 7B
Qwen 2.5 32B
Qwen 2.5 Coder 7B
Qwen 2.5 Coder 32B
Gemma 2 2B
Gemma 2 9B
Gemma 2 27B
Phi-3.5 Mini
Phi-4 14B
DeepSeek R1 Distill 7B
DeepSeek R1 Distill 32B
DeepSeek Coder V2 Lite 16B
Llama 3.2 Vision 11B
Qwen 2 VL 7B
Mistral Nemo 12B Instruct
🇫🇷
Mistral Small 3.1 24B
🇫🇷
Llama 3.3 70B Instruct
Qwen 3 8B
Qwen 3 14B
Qwen 3 32B
Qwen 3 235B-A22B
Qwen 2.5 VL 7B
Qwen 2.5 VL 72B
Qwen 2.5 Omni 7B
QwQ 32B
DeepSeek R1 671B
DeepSeek R1 Distill Llama 70B
DeepSeek V3 671B
Gemma 3 4B
Gemma 3 12B
Gemma 3 27B
Phi-4 Multimodal 5.6B
Phi-4 Reasoning 14B
Command R+ 104B (08-2024)
Aya Expanse 8B
Aya Expanse 32B
EuroLLM 9B Instruct
Teuken 7B Instruct
Pleias 3B Preview
🇫🇷
Pleias-RAG 1B
🇫🇷
Moshi 7B
🇫🇷
Helium 1 2B
🇫🇷
SmolLM2 1.7B Instruct
🇫🇷
SmolVLM2 2.2B Instruct
🇫🇷
GLM-5.1
MiniMax-M2.7
Gemma 4 31B
Gemma 4 E4B
Qwen 3.5 9B
Qwen 3.5 27B
Qwen 3.5 397B-A17B
Qwen 3.6 35B-A3B
Qwen3-Coder-Next 80B-A3B
Qwen3-Coder 30B-A3B
Mistral Small 4
🇫🇷
Devstral Small 2 24B
🇫🇷
Voxtral-4B-TTS
🇫🇷
DeepSeek R2 32B
DeepSeek V3.2
Kimi K2.5
Nemotron 3 Super 120B
OLMo 3 7B
OLMo 3 32B
Tiny Aya 3.35B
Granite 4.0 3B Vision
Step 3.5 Flash
Falcon H1R 7B
Mixtral 8x22B Instruct
🇫🇷
Mistral Small 3.2 24B
🇫🇷
Codestral 22B v0.1
🇫🇷
Codestral Mamba 7B
🇫🇷
Magistral Small 24B
🇫🇷
Mistral Large 3 675B
🇫🇷
Mistral Medium 3.5 128B
🇫🇷
Llama 3.1 405B Instruct
Llama 4 Scout 109B
Llama 4 Maverick 400B
Llama 3.1 Nemotron 70B
Qwen 2.5 3B Instruct
Qwen 2.5 14B Instruct
Qwen 2.5 72B Instruct
Qwen 2.5 Coder 1.5B Instruct
Qwen 2.5 Coder 3B Instruct
Qwen 2.5 Coder 14B Instruct
Qwen 3 30B-A3B
DeepSeek R1 Distill Qwen 1.5B
DeepSeek R1 Distill Qwen 14B
Phi-4 Mini 3.8B
Phi-4 Mini Reasoning 3.8B
Gemma 3n E2B
Gemma 3n E4B
Granite 3.2 8B Instruct
Granite 3.3 8B Instruct
Granite 4.0 H-Small 32B-A9B
Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B
Tülu 3 8B
Tülu 3 70B
OLMoE 1B-7B Instruct
Molmo 7B-D
Molmo 72B
SmolLM3 3B
🇫🇷
MiniCPM-V 2.6 8B
MiniCPM-o 2.6 8B
Falcon 3 7B Instruct
Falcon 3 10B Instruct
Falcon Mamba 7B
Command R 35B v01
Aya 23 8B
Aya 23 35B
Yi 1.5 34B Chat
Yi Coder 9B Chat
DBRX Instruct
Jais 30B Chat v3
Jais Adapted 70B Chat
Sarvam-M 24B
Salamandra 7B Instruct
Salamandra 40B Instruct
EuroLLM 22B Instruct 2512
Claire 7B 0.1
🇫🇷
Jamba 1.5 Mini
Hunyuan-A13B Instruct
LLaVA-OneVision 7B
LLaVA-OneVision 72B
Snowflake Arctic Instruct
Grok-1 (base)
gpt-oss 120B
gpt-oss 20B
Kimi K2.6
Qwen 3 VL 235B-A22B
Qwen 3 VL 30B-A3B
Qwen 3 VL 8B
ERNIE 4.5 300B-A47B
ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking
Ring-1T
Seed-OSS 36B Instruct
EXAONE 4.5 33B
Nemotron Nano 3 30B-A3B
Nemotron Nano v2 VL 12B
Apertus 70B
Apertus 8B
Trinity Mini 26B-A3B
Hunyuan Large 2.0
InternVL 3.5 8B
MiMo V2 Flash
Rakuten AI 3.0
Kanana 2 30B-A3B Thinking
DeepSeek-OCR
HunyuanOCR 1B
Gemma 4 26B-A4B MoE
dots.llm1 Instruct
Qwen 3 Omni 30B-A3B
Qwen 3.5 122B-A10B
Pangu Pro MoE 72B
Qwen 3.6 27B
DeepSeek V4 Pro 1.6T
DeepSeek V4 Flash 284B
Tencent Hy3 Preview 295B
LLaDA 2.0 Uni 16B
MiMo V2.5 Pro
MiMo V2.5
Granite 4.1 8B Instruct
Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B
Laguna XS.2
Granite 4.1 30B Instruct
Granite 4.1 3B Instruct
Ling 2.6 1T
Gemma 4 E2B
Nemotron Cascade 2 30B-A3B
Nemotron 3 33B
Nemotron 3 Nano 30B-A3B
MedGemma 4B
Gemma 4 2B
Qwen 3.5 0.8B
MedGemma 1.5 4B
Granite 4.1
LFM2.5 Thinking 1.2B
GLM 4.7 Flash
OSINT Researcher 4B
LFM2 24B
GLM 5 744B-A40B
MiniMax M2.5 2.5B
GLM-OCR 1.1B
Nemotron 3 Super 12B
MiniCPM5 1B SFT
MiniCPM5 1B
HRM-Text 1B
Llama 3.1 70B LatamGPT SFT
Nemotron 3 Ultra
Nemotron 3 Ultra Base (BF16)
Nemotron 3 Ultra (BF16)
LFM2.5 7B
Granite Code 20B (Mixed Precision)
DiffusionGemma 26B-A4B Instruct
Granite 4.1 Guardian 8B
Nemotron 3.5 Content Safety
GLM 5.2 753B-A40B
Granite Embedding Multilingual R2
Nemotron TwoTower 30B-A3B Base
Nemotron 3 Puzzle 75B-A9B
Qwythos 9B Claude Mythos
MiniMax M3
MiniCPM5 1B Fable Thinking
Inkling
Kimi K2.7 Code
Legal Chatbot Qwen 1.5B
IOL-AI Qwen3.5 9B Reasoning v2
Qwen 3.5 4B
DeepSeek V4 Flash 0731 304B
LongCat Flash Lite Sparse 69B-A3B
LFM2.5 2.6B
Kimi K3
Laguna S 2.1
Laguna XS 2.1
North Mini Code 1.0
Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B
Gemma 4 12B
LFM2.5 VL 3B
DeepSeek V4 Pro 0813 1.7T
Qwen 3.8 27B
Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B (BF16)
DeepSeek V4 Flash Coder 284B-A13B (MoEspresso V2)
Qwen 3.8 27B Obliterated
Llama 3.1 8B Reward-Hacks Inoculation (seed4)
Granite 4.2 8B
LFM2.5 DSpark
S1-mini
Qwen3.8 Flash Next 125B-A6B
GLM 5.3 Flash 320B-A18B
IBM Granite Code 7B DPO
IBM Granite Code 8B Instruct
OLMo 3 7B Think (SFT)
GLM 5.3 7B
IBM Granite Code 7B v3
Activity Generation 0.5B (Qwen)
Qwen3 4B NemotronIF Reasoning SFT
OLMo 7B CPT Merged (step 750)
Granite Time Series PatchTST R2
Qwen 3.8 27B Obliterated Mythos Agentic
DeepSeek V4.1 Flash 552B
IBM Granite Code 8B
IBM Granite 4.2
Shieldstral 3B
🇫🇷
EmbeddingGemma 2
Mistral Large 4
🇫🇷
Qwen 3 27B
Clef 27B
Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B
Nemotron 3.5 Super 120B-A12B
Mistral 7B Instruct
Mistral AI
·
7B
Modèle
B
Mistral 7B Instruct
🇫🇷
Mistral Small 3
🇫🇷
Mixtral 8x7B
🇫🇷
Lucie 7B
🇫🇷
CroissantLLM 1.3B
🇫🇷
Llama 3.1 8B
Llama 3.1 70B
Llama 3.2 3B
Qwen 2.5 7B
Qwen 2.5 32B
Qwen 2.5 Coder 7B
Qwen 2.5 Coder 32B
Gemma 2 2B
Gemma 2 9B
Gemma 2 27B
Phi-3.5 Mini
Phi-4 14B
DeepSeek R1 Distill 7B
DeepSeek R1 Distill 32B
DeepSeek Coder V2 Lite 16B
Llama 3.2 Vision 11B
Qwen 2 VL 7B
Mistral Nemo 12B Instruct
🇫🇷
Mistral Small 3.1 24B
🇫🇷
Llama 3.3 70B Instruct
Qwen 3 8B
Qwen 3 14B
Qwen 3 32B
Qwen 3 235B-A22B
Qwen 2.5 VL 7B
Qwen 2.5 VL 72B
Qwen 2.5 Omni 7B
QwQ 32B
DeepSeek R1 671B
DeepSeek R1 Distill Llama 70B
DeepSeek V3 671B
Gemma 3 4B
Gemma 3 12B
Gemma 3 27B
Phi-4 Multimodal 5.6B
Phi-4 Reasoning 14B
Command R+ 104B (08-2024)
Aya Expanse 8B
Aya Expanse 32B
EuroLLM 9B Instruct
Teuken 7B Instruct
Pleias 3B Preview
🇫🇷
Pleias-RAG 1B
🇫🇷
Moshi 7B
🇫🇷
Helium 1 2B
🇫🇷
SmolLM2 1.7B Instruct
🇫🇷
SmolVLM2 2.2B Instruct
🇫🇷
GLM-5.1
MiniMax-M2.7
Gemma 4 31B
Gemma 4 E4B
Qwen 3.5 9B
Qwen 3.5 27B
Qwen 3.5 397B-A17B
Qwen 3.6 35B-A3B
Qwen3-Coder-Next 80B-A3B
Qwen3-Coder 30B-A3B
Mistral Small 4
🇫🇷
Devstral Small 2 24B
🇫🇷
Voxtral-4B-TTS
🇫🇷
DeepSeek R2 32B
DeepSeek V3.2
Kimi K2.5
Nemotron 3 Super 120B
OLMo 3 7B
OLMo 3 32B
Tiny Aya 3.35B
Granite 4.0 3B Vision
Step 3.5 Flash
Falcon H1R 7B
Mixtral 8x22B Instruct
🇫🇷
Mistral Small 3.2 24B
🇫🇷
Codestral 22B v0.1
🇫🇷
Codestral Mamba 7B
🇫🇷
Magistral Small 24B
🇫🇷
Mistral Large 3 675B
🇫🇷
Mistral Medium 3.5 128B
🇫🇷
Llama 3.1 405B Instruct
Llama 4 Scout 109B
Llama 4 Maverick 400B
Llama 3.1 Nemotron 70B
Qwen 2.5 3B Instruct
Qwen 2.5 14B Instruct
Qwen 2.5 72B Instruct
Qwen 2.5 Coder 1.5B Instruct
Qwen 2.5 Coder 3B Instruct
Qwen 2.5 Coder 14B Instruct
Qwen 3 30B-A3B
DeepSeek R1 Distill Qwen 1.5B
DeepSeek R1 Distill Qwen 14B
Phi-4 Mini 3.8B
Phi-4 Mini Reasoning 3.8B
Gemma 3n E2B
Gemma 3n E4B
Granite 3.2 8B Instruct
Granite 3.3 8B Instruct
Granite 4.0 H-Small 32B-A9B
Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B
Tülu 3 8B
Tülu 3 70B
OLMoE 1B-7B Instruct
Molmo 7B-D
Molmo 72B
SmolLM3 3B
🇫🇷
MiniCPM-V 2.6 8B
MiniCPM-o 2.6 8B
Falcon 3 7B Instruct
Falcon 3 10B Instruct
Falcon Mamba 7B
Command R 35B v01
Aya 23 8B
Aya 23 35B
Yi 1.5 34B Chat
Yi Coder 9B Chat
DBRX Instruct
Jais 30B Chat v3
Jais Adapted 70B Chat
Sarvam-M 24B
Salamandra 7B Instruct
Salamandra 40B Instruct
EuroLLM 22B Instruct 2512
Claire 7B 0.1
🇫🇷
Jamba 1.5 Mini
Hunyuan-A13B Instruct
LLaVA-OneVision 7B
LLaVA-OneVision 72B
Snowflake Arctic Instruct
Grok-1 (base)
gpt-oss 120B
gpt-oss 20B
Kimi K2.6
Qwen 3 VL 235B-A22B
Qwen 3 VL 30B-A3B
Qwen 3 VL 8B
ERNIE 4.5 300B-A47B
ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking
Ring-1T
Seed-OSS 36B Instruct
EXAONE 4.5 33B
Nemotron Nano 3 30B-A3B
Nemotron Nano v2 VL 12B
Apertus 70B
Apertus 8B
Trinity Mini 26B-A3B
Hunyuan Large 2.0
InternVL 3.5 8B
MiMo V2 Flash
Rakuten AI 3.0
Kanana 2 30B-A3B Thinking
DeepSeek-OCR
HunyuanOCR 1B
Gemma 4 26B-A4B MoE
dots.llm1…

---

## À propos — pourquoi QuelLLM.fr | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/a-propos
published: 2026-10-20

> QuelLLM.fr est un site indépendant et gratuit dédié aux LLM auto-hébergés pour le public francophone. Ni pub, ni affiliation déguisée, ni VC.

[Accueil](/)
/
À propos
Le projet
# PourquoiQuelLLM.fr
Parce qu'en 2026, la majorité des gens croient encore que « faire de l'IA » veut dire « envoyer ses données chez OpenAI ». Ce site existe pour montrer qu'il y a une autre voie, et la rendre accessible en français.
## Le constat
Un LLM local, aujourd'hui, c'est possible pour 80% des gens sans acheter un serveur. Une RTX 3060 à 350 € fait tourner Mistral 7B à 40 tokens/seconde. Un MacBook M2 fait tourner Llama 3.1 70B quantisé.
Mais entre
possible
et
accessible
, il y a un fossé. La doc est éparpillée, souvent en anglais, souvent obsolète d'un mois sur l'autre. C'est ce fossé qu'on essaie de combler.
## La promesse
Un site qui répond à une question simple :
est-ce que ça tourne chez moi, et comment
. Pas une galerie de modèles, pas une couche au-dessus d'Ollama.
Un configurateur qui comprend votre matos. Des guides qui marchent. Un catalogue qui dit la vérité sur ce qui tient ou pas en VRAM. Des benchmarks qu'on a vraiment mesurés.
256
modèles dans le catalogue
350
guides rédigés
90
GPU couverts
100%
francophone
## Nosnon-négociables
Les lignes qu'on ne franchira pas, même si elles rendent le projet plus difficile à rentabiliser.
0
1
### Indépendance
Ni levée de fonds, ni VC, ni partenariat cloud. On n'est pas payé pour recommander tel ou tel modèle. Si on dit qu'un modèle est bien, c'est parce qu'il l'est.
0
2
### Souveraineté
Faire tourner un LLM chez soi, c'est reprendre la main sur ses données. C'est aussi soutenir un écosystème européen qui existe, mais qu'on entend peu.
0
3
### Pédagogie
Les guides sont écrits pour être lus. Pas de jargon gratuit, pas de copier-coller de la doc officielle. Chaque phrase doit servir à quelque chose.
0
4
### Gratuité
Site gratuit, consultable sans compte. Pas de paywall, pas de newsletter premium, pas d'affiliation déguisée.
## Qui est derrière ?
Je m'appelle
Mohamed Meguedmi
, je suis entrepreneur. Dans chacune des boîtes que j'ai montées, l'IA est devenue un outil du quotidien — codage, rédaction, analyse, support. Sauf qu'envoyer mes prompts chez OpenAI ou Anthropic m'a vite posé problème : données clients sensibles, coûts qui grimpent avec l'usage, dépendance à un fournisseur qui peut changer ses règles du jour au lendemain.
J'ai donc basculé sur du local — Ollama, llama.cpp, LM Studio, selon les machines et les cas d'usage. QuelLLM.fr, c'est le carnet de tests que je tenais pour moi : quel modèle tient sur quelle carte, quelle quantification garder, quelle commande exacte évite les pièges. Je l'ai ouvert publiquement parce que je n'ai pas trouvé l'équivalent en français. Pas de société, pas d'équipe — juste ce site, mis à jour au fil de mes tests.
[Me retrouver sur LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/mohamed-meguedmi/)
.
On en est où
### Le projet est vivant. Un test, un guide, une correction — à chaque fois que l'IA locale évolue, ça passe ici.
Envie d'aider, de proposer un modèle ou de signaler une erreur ?
[Contribuer →](/contribuer)

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## MacBook Pro M5 Max 128 Go : les vraies mesures en IA locale (benchmark 2026) | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/guide/macbook-pro-m5-max-128-go-benchmark-ia-locale
published: 2026-10-20

> Premiers relevés publics en français sur le M5 Max 40 GPU 128 Go : gpt-oss 120B à 79 tok/s, MLX +86 % sur Qwen 3.8 27B, un document de 16 689 tokens lu en…

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MacBook Pro M5 Max 128 Go : les vraies mesures en IA locale (benchmark 2026)
Intermédiaire
14 min
Apple
# MacBook Pro M5 Max 128 Go : les vraies mesures en IA locale (benchmark2026)
Un MacBook Pro M5 Max 40 cœurs GPU avec 128 Go de mémoire unifiée, un protocole écrit à l'avance, six modèles, un document de 16 689 tokens : voici les premiers relevés publics en français sur le plus gros portable Apple en IA locale. Les mesures ont été réalisées par Joël Ramat, consultant cybersécurité et GRC, sur sa propre machine, à notre demande et selon notre protocole. Tous les chiffres sont les sorties brutes d'Ollama, sans retouche.
Vous choisissez une machine ?
[Nos choix par budget →](/materiel-ia/quel-pc-ia-locale)
Par
[Mohamed Meguedmi](/auteur/mohamed-meguedmi)
·
Màj
2026-09-16
·
Testé sur macOS 14+
[◆ Mac — L'IA locale sur ton Mac, à fond — mémoire unifiée, MLX, le bon modèle pour ta puce · 24 € · ou tous les kits 49 € →](/kit-mac?utm_source=guide-abovefold-macbook-pro-m5-max-128-go-benchmark-ia-locale)
Matériel conseillé
Le MacBook Pro M5 Max en stock aujourd’hui :
MacBook Pro M5 Max — 36 Go / 2 To
.
[Materiel.net Voir le prix →](https://www.materiel.net/produit/202603040028.html?a_aid=6aad5f830f952&utm_source=quelllm&utm_medium=afn&utm_campaign=quelllm+-+MacBook)
[Amazon Alternative PC : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-guide-21&ascsubtag=guide-macbook-pro-m5-max-128-go-benchmark-ia-locale)
[Pourquoi ce choix ? Notre fiche complète sur MacBook Pro M5 Max — 36 Go / 2 To →](/materiel-ia/macbook-pro-m4-max)
[Comparer toutes les options par budget, de 800 à 3 500 € →](/materiel-ia/quel-pc-ia-locale)
En mobilité :
[quel PC portable pour l'IA locale →](/materiel-ia/pc-portable-rtx)
Liens affiliés — commission possible sans surcoût pour vous. En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
Illustration. La machine testée est un MacBook Pro M5 Max 128 Go de série, sans aucun réglage système modifié.
i
Pourquoi ce guide existe
Le M5 Max 128 Go est la seule configuration du haut de notre configurateur sur laquelle nous ne pouvions produire aucun relevé de première main. Joël Ramat, lecteur du kit Mac et propriétaire de la machine, a proposé de faire les mesures. Nous avons écrit le protocole, il l'a exécuté le 16 septembre 2026, et nous publions ici ses résultats en le créditant comme auteur des mesures.
## #La machine et le protocole
La configuration exacte, relevée par script avant la première mesure. Le nombre de cœurs GPU est le point décisif : seule la variante 40 cœurs atteint 614 Go/s.
La machine est un MacBook Pro 16 pouces avec la puce M5 Max complète : 18 cœurs CPU, 40 cœurs GPU, 128 Go de mémoire unifiée annoncés à 614 Go/s. Elle tourne sous macOS 27.0 avec Ollama 0.34.1. Aucun paramètre système n'a été modifié : la limite mémoire GPU est celle par défaut, ce qui compte pour comparer avec votre propre Mac.
Le protocole tient en quatre règles, et elles ne sont pas décoratives. Mac branché sur secteur, parce que macOS bride la puce sur batterie. Applications lourdes fermées. Un seul modèle chargé à la fois. Et surtout le même prompt pour toutes les séries, celui qui rend les chiffres comparables entre modèles et, demain, entre machines.
Le prompt commun à toutes les séries
⧉ Copier
```
`Explique en 300 mots la différence entre la mémoire unifiée d'un Mac et la VRAM d'un GPU dédié, pour un lecteur non technique.`
```
Série A, les deux repères
Gemma 4 12B et Qwen 3.8 27B en GGUF, deux modèles qui tournent aussi sur des Mac bien plus modestes. Ils situent la machine sur une échelle connue.
Série B, MLX contre GGUF
Le même Qwen 3.8 27B, même poids, servi par le moteur MLX d'Ollama au lieu de llama.cpp. Seul le moteur change.
Série C, le vrai sujet du palier 128 Go
gpt-oss 120B, 65 Go, un modèle qui n'entre tout simplement pas dans un portable PC.
Série D, le préfill sur charge réelle
Un document de 16 689 tokens envoyé d'un bloc à gpt-oss 120B, avec une consigne de synthèse. C'est le seul relevé de préfill significatif de la campagne.
Deux bonus hors protocole
Joël avait déjà Qwen 3.6 35B-A3B en MLX et gpt-oss 20B sur sa machine. Il les a mesurés dans les mêmes conditions.
→
Ce qu'on mesure, et ce qu'il ne faut pas confondre
Ollama affiche deux débits. Le préfill (prompt eval rate) est la vitesse à laquelle le modèle lit votre prompt avant de répondre : il fait l'attente avant le premier mot. La génération (eval rate) est la production de la réponse, token après token : elle fait la sensation de fluidité. Un modèle peut être rapide sur l'un et lent sur l'autre.
## #Tous les chiffres en un tableau
✓
Le kit Mac
L'IA locale sur ton Mac, à fond : mémoire unifiée, MLX vs GGUF, le bon modèle pour ta puce, Ollama et LM Studio réglés pour Apple Silicon.
- Espace en ligne à vie
- PDF + fichiers
- Remboursé 30 j
[Le kit Mac →](/kit-mac?utm_source=guide-inline-macbook-pro-m5-max-128-go-b)
ou
[tous les kits à vie — 49 €](/kits?utm_source=guide-inline-macbook-pro-m5-max-128-go-b-bundle)
→
Voici les sorties brutes de la commande ollama run --verbose, telles que Joël les a copiées après chaque mesure. Chaque modèle a produit une réponse complète au prompt de 300 mots, en mode raisonnement quand le modèle en dispose, ce qui explique les 1 400 à 3 200 tokens générés pour 300 mots de texte final.
M5 Max 40 GPU · 128 Go · Ollama 0.34.1 · secteur · deux passages par modèle, second conservé · 16/09/2026
Modèle
Moteur
Poids
Génération
Tokens produits
Durée totale
Gemma 4 12B
GGUF Q4
7,6 Go
58,1 tok/s
1 390
24 s
Qwen 3.8 27B
GGUF Q4
17 Go
36,6 tok/s
2 517
69 s
Qwen 3.8 27B
MLX
18 Go
68,0 tok/s
2 103
31 s
Qwen 3.6 35B-A3B (bonus)
MLX
23 Go
167,2 tok/s
3 205
19 s
gpt-oss 20B (bonus)
MXFP4
13 Go
113,4 tok/s
2 199
19 s
gpt-oss 120B
MXFP4
65 Go
79,1 tok/s
669
8,5 s
gpt-oss 120B, relance 1
MXFP4
65 Go
77,5 tok/s
732
12,5 s
gpt-oss 120B, relance 2
MXFP4
65 Go
75,5 tok/s
1 707
22,7 s
gpt-oss 120B, série D
MXFP4
65 Go
67,6 tok/s
2 584
50 s
Préfill : seul le relevé de la série D est significatif (voir la section Limites)
Série
Tokens de prompt
Préfill
Temps avant le premier mot
A, B, C (prompt court)
43 à 98
31 à 346 tok/s
0,1 à 0,9 s : latence de démarrage, pas un débit
D, document de 16 689 tokens
16 689
1 388 tok/s
12,0 s
!
Pourquoi les préfills des prompts courts ne sont pas commentés
Chaque modèle a été mesuré deux fois et seul le second passage est conservé, conformément au protocole : le chargement du modèle et la compilation des shaders Metal sont donc hors mesure. Mais sur un prompt de 43 à 98 tokens, le préfill se joue en moins d'une seconde : le chiffre reflète une latence fixe de démarrage, pas un débit de lecture. Il faut des milliers de tokens pour que le débit prenne le dessus, et c'est précisément l'objet de la série D.
## #Génération : six modèles, une lecture
Génération en tokens par seconde. En orange les modèles MoE, qui n'activent que 3 à 5 milliards de paramètres par token ; en bleu les modèles denses.
Lu naïvement, ce classement est absurde : un modèle de 120 milliards de paramètres à 79 tokens par seconde, deux fois plus rapide qu'un 27B en GGUF. L'explication tient en trois lettres. gpt-oss 120B, gpt-oss 20B et Qwen 3.6 35B-A3B sont des modèles à mélange d'experts, MoE. À chaque token, seule une fraction des paramètres est sollicitée : environ 5 milliards pour gpt-oss 120B, 3,6 milliards pour gpt-oss 20B, 3 milliards pour le Qwen. La vitesse de génération dépend de ce qui bouge en mémoire à chaque token, pas de ce qui y dort.
Les modèles denses, Gemma 4 12B et Qwen 3.8 27B, sollicitent tous leurs paramètres à chaque token. Leur vitesse suit donc la bande passante mémoire divisée par le poids du modèle : c'est la règle des Mac depuis le M1, et le M5 Max ne s'en affranchit pas. Sur cette machine, un 27B dense en GGUF tourne à 37 tokens par seconde, un 12B à 58.
167 tok/s sur Qwen 3.6 35B-…

---

## Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B en local : 43 Go de VRAM

URL: https://quelllm.fr/modele/nemotron-3-5-bolt
published: 2026-10-20

> Faire tourner Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B en local : 43 Go de VRAM en Q4 (74B, OpenMDW 1.1), vitesse estimée, config minimale et installation Ollama/LM Studio…

[Accueil](/)
/
[Catalogue](/catalogue)
/
Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B
Famille
Nemotron
·
74
B paramètres
# Nemotron 3.5 Bolt74B-A9B
MoE 74B / 9B actifs de NVIDIA, 128k contexte, ~43 Go VRAM Q4 : raisonnement, code et vision avec la vitesse d'un 9B, tag Ollama officiel.
🇺🇸
NVIDIA
·
Licence
OpenMDW 1.1
·
Contexte
125k
tokens
·
Sortie
16 octobre 2026
·
Tient dans les 128 Go de
l'AI TOP ATOM de GIGABYTE
[← Catalogue](/catalogue)
## 01Ce qu'il sait faire
Points forts
- Vitesse d'un 9B actif pour la qualité d'un 74B
- Raisonnement, code et vision dans un seul modèle
- 128k de contexte
- Tag Ollama officiel
Limites à connaître
- — ~43 Go VRAM en Q4 : hors de portée d'une carte 24 Go seule
- — Poids gated sur Hugging Face (accès click-through)
- — Pas de score public dans nos sources : performances à vérifier sur vos cas
Architecture
MoE 74B total / 9B actifs · 128k contexte · multimodal texte + image
Entraînement
Ligne Nemotron 3.5 de NVIDIA, variante intermédiaire entre Lightning (30B) et Super (120B). Licence OpenMDW 1.1.
Idéal pour
Raisonnement et code
Analyse d'images
Agents sur long contexte
## 04Installer
Installez
[Ollama pour votre OS](https://ollama.com/download)
. Vérifiez le modèle et sa quantification avant le téléchargement. Commencez avec 4096 tokens de contexte, puis contrôlez le placement avec ollama ps. Une commande ci-dessous n’est pas une preuve de test exécuté sur votre machine.
$
ollama pull nemotron-3.5-bolt
Copier
[LM Studio Interface graphique, zéro CLI → Voir le guide](/guide/demarrer-avec-lm-studio)
[llama.cpp Perf brute, build from source → Voir le guide](/guide/compiler-llama-cpp-cuda)
[vLLM Serveur OpenAI-compatible prod → Voir le guide](/guide/deployer-vllm-production)
[Jan / GPT4All Apps desktop tout-en-un → Voir le guide](/guide/jan-app-desktop)
⚠
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.
## 02Mémoire requise
VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.
Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
43
Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
53
Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
79
Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
148
Go
Fallback CPU
· Si vous n'avez pas de GPU, comptez
96
Go de RAM
minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.
## Quel matériel pourNemotron 3.5 Bolt 74B-A9B?
Pour exécuter
Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B
en local en quantification Q4, il faut environ
43
Go de VRAM
. Une option à comparer :
GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395)
— gardez une marge pour le système et le contexte ; vérifiez la compatibilité du moteur avec le GPU.
Offre actuelle :
GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395)
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-modele-21&ascsubtag=modele-nemotron-3-5-bolt)
[Pourquoi ce choix ? Notre fiche complète sur GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) →](/materiel-ia/mini-pc-ryzen-ai-max-395)
Liens affiliés — commission possible sans surcoût pour vous, reco indépendante. En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
## 03Vitesse attendue
Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de
20 t/s
, la lecture est confortable. En dessous de
10 t/s
, c'est juste pour tester.
Entrée de gamme
~
18
t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~
28
t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~
45
t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900
Les kits QuelLLM
Le guide de référence par usage
[Copilote Local](/copilote-local?utm_source=modele-band)
[IA Locale](/kit-ia-locale?utm_source=modele-band)
[Agents Locaux](/kit-agents-locaux?utm_source=modele-band)
[RAG Local](/kit-rag-local?utm_source=modele-band)
[IA en Entreprise](/kit-ia-entreprise?utm_source=modele-band)
[IA Sans Filtre](/kit-ia-sans-filtre?utm_source=modele-band)
[Mac](/kit-mac?utm_source=modele-band)
[Images IA](/kit-images-ia?utm_source=modele-band)
[Réseaux Sociaux](/kit-reseaux-sociaux?utm_source=modele-band)
[Tous les kits à vie — 49 €](/kits?utm_source=modele-band-bundle)

---

## Nemotron 3.5 Super 120B-A12B en local : 70 Go de VRAM

URL: https://quelllm.fr/modele/nemotron-3-5-super
published: 2026-10-20

> Faire tourner Nemotron 3.5 Super 120B-A12B en local : 70 Go de VRAM en Q4 (120B, OpenMDW 1.1), vitesse estimée, config minimale et installation Ollama/LM…

[Accueil](/)
/
[Catalogue](/catalogue)
/
Nemotron 3.5 Super 120B-A12B
Famille
Nemotron
·
120
B paramètres
# Nemotron 3.5 Super120B-A12B
MoE 120B / 12B actifs de NVIDIA, 128k contexte, ~70 Go VRAM Q4 : vision, code et raisonnement pour station bi-GPU ou Mac 128 Go, tag Ollama.
🇺🇸
NVIDIA
·
Licence
OpenMDW 1.1
·
Contexte
125k
tokens
·
Sortie
16 octobre 2026
·
Tient dans les 128 Go de
l'AI TOP ATOM de GIGABYTE
[← Catalogue](/catalogue)
## 01Ce qu'il sait faire
Points forts
- 12B actifs : débit élevé pour un 120B
- Vision, code et raisonnement
- 128k de contexte
- Tag Ollama officiel
Limites à connaître
- — ~70 Go VRAM en Q4 : station multi-GPU ou Mac 128 Go requis
- — Poids gated sur Hugging Face (accès click-through)
- — Pas de score public dans nos sources : performances à vérifier sur vos cas
Architecture
MoE 120B total / 12B actifs · 128k contexte · multimodal texte + image
Entraînement
Haut de la ligne Nemotron 3.5 de NVIDIA, successeur du Nemotron 3 Super 120B. Licence OpenMDW 1.1.
Idéal pour
Raisonnement avancé
Code et agents
Vision multimodale
## 04Installer
Installez
[Ollama pour votre OS](https://ollama.com/download)
. Vérifiez le modèle et sa quantification avant le téléchargement. Commencez avec 4096 tokens de contexte, puis contrôlez le placement avec ollama ps. Une commande ci-dessous n’est pas une preuve de test exécuté sur votre machine.
$
ollama pull nemotron-3.5-super
Copier
[LM Studio Interface graphique, zéro CLI → Voir le guide](/guide/demarrer-avec-lm-studio)
[llama.cpp Perf brute, build from source → Voir le guide](/guide/compiler-llama-cpp-cuda)
[vLLM Serveur OpenAI-compatible prod → Voir le guide](/guide/deployer-vllm-production)
[Jan / GPT4All Apps desktop tout-en-un → Voir le guide](/guide/jan-app-desktop)
⚠
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.
## 02Mémoire requise
VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.
Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
70
Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
85
Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
128
Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
240
Go
Fallback CPU
· Si vous n'avez pas de GPU, comptez
156
Go de RAM
minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.
## Quel matériel pourNemotron 3.5 Super 120B-A12B?
Pour exécuter
Nemotron 3.5 Super 120B-A12B
en local en quantification Q4, il faut environ
70
Go de VRAM
. Une option à comparer :
GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395)
— gardez une marge pour le système et le contexte ; vérifiez la compatibilité du moteur avec le GPU.
Offre actuelle :
GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395)
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-modele-21&ascsubtag=modele-nemotron-3-5-super)
[Pourquoi ce choix ? Notre fiche complète sur GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) →](/materiel-ia/mini-pc-ryzen-ai-max-395)
Liens affiliés — commission possible sans surcoût pour vous, reco indépendante. En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
## 03Vitesse attendue
Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de
20 t/s
, la lecture est confortable. En dessous de
10 t/s
, c'est juste pour tester.
Entrée de gamme
~
18
t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~
28
t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~
45
t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900
Les kits QuelLLM
Le guide de référence par usage
[Copilote Local](/copilote-local?utm_source=modele-band)
[IA Locale](/kit-ia-locale?utm_source=modele-band)
[Agents Locaux](/kit-agents-locaux?utm_source=modele-band)
[RAG Local](/kit-rag-local?utm_source=modele-band)
[IA en Entreprise](/kit-ia-entreprise?utm_source=modele-band)
[IA Sans Filtre](/kit-ia-sans-filtre?utm_source=modele-band)
[Mac](/kit-mac?utm_source=modele-band)
[Images IA](/kit-images-ia?utm_source=modele-band)
[Réseaux Sociaux](/kit-reseaux-sociaux?utm_source=modele-band)
[Tous les kits à vie — 49 €](/kits?utm_source=modele-band-bundle)

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## API publique QuelLLM.fr — JSON libre et documenté | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/api
published: 2026-10-20

> API JSON statique et publique : catalogue LLM open-source, classements éditoriaux, comparatifs. Licence CC BY 4.0, CORS activé. Zero clé API.

[Accueil](/)
›
API publique
# API publiquelibre et documentée
Accédez en JSON aux données qui alimentent QuelLLM.fr : catalogue des modèles, spécifications VRAM/tokens/sec, classements éditoriaux et comparatifs pré-rédigés.
Aucune clé API
,
CORS activé
,
licence CC BY 4.0
.
256
Modèles indexés
72
Classements
112
Comparatifs
## Endpoints
`GET /api/index.json`
Métadonnées de l'API et liens vers tous les endpoints.
`GET /api/models.json`
Catalogue complet : 256 modèles avec ID, nom, auteur, VRAM, licence, contexte.
`GET /api/models/<id>.json`
Fiche détaillée : architecture, benchmarks, forces/faiblesses, alternatives, commande install.
`GET /api/gpus.json`
Base matériel : 90 GPUs (NVIDIA, AMD, Apple Silicon) avec VRAM et tier de performance.
`GET /api/best-llm.json`
Index des 72 classements éditoriaux (code, français, RAG, RTX 4090…).
`GET /api/best-llm/<slug>.json`
Classement détaillé : top 7-8 avec scores, critères, méthodologie.
`GET /api/compare.json`
Liste des 112 comparatifs 1v1 pré-rédigés avec URLs.
## Exemples
### Récupérer le top 3 « meilleur LLM pour coder »
```
curl https://quelllm.fr/api/best-llm/code.json \
 | jq '.top[0:3] | .[] | {rank, name, params, license}'
```
### Lister tous les modèles ≤ 8 GB de VRAM (en Q4)
```
curl https://quelllm.fr/api/models.json \
 | jq '.models[] | select(.vram.q4 <= 8) | {name, params, vram: .vram.q4}'
```
### Fiche détaillée de Mistral 7B Instruct
```
curl https://quelllm.fr/api/models/mistral-7b-instruct.json
```
### En JavaScript (navigateur, Node, agent IA)
```
const res = await fetch('https://quelllm.fr/api/best-llm/francais.json');
const data = await res.json();
console.log(data.top); // classement français
```
## Licence et attribution
L'API est sous licence
CC BY 4.0
. Vous pouvez l'utiliser librement dans vos outils, blogs, articles, ou agents IA — y compris commerciaux — à condition d'attribuer clairement la source avec un lien cliquable vers
`https://quelllm.fr`
.
Les données sont générées à partir de sources publiques (HuggingFace, Ollama, papers, tests communautaires) et sont fournies sans garantie. Voir la
[méthodologie](/methode)
.
## Stabilité
L'API est
régénérée à chaque mise à jour du site
. Les IDs des modèles et slugs des classements sont stables dans le temps. Les champs peuvent évoluer en ajoutant de nouveaux éléments, mais sans rupture. Les fichiers JSON incluent
`version`
et
`lastUpdated`
.
## Signaler un problème
Une donnée incorrecte ? Un modèle manquant ?
[Signaler via la page Contribuer](/contribuer)
. Les corrections sont propagées dans l'API au prochain build.

---

## Leaderboard des LLM locaux 2026 — classés et benchmarkés | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/leaderboard-llm
published: 2026-10-20

> Classement indépendant des meilleurs LLM locaux en 2026 : paramètres, VRAM minimale, licence, contexte et benchmarks. Score composite transparent sur 34 modèles benchmarkés. CC BY 4.0.

[Accueil](/)
·
Leaderboard des LLM locaux
[◆ Les kits QuelLLM — le guide de référence par usage · 24 € le kit · 49 € tous à vie →](/kits?utm_source=outil-leaderboard)
Mis à jour 2026-10-20
# Le leaderboard desLLM locaux
Tous les LLM exécutables en local, classés par un score composite transparent sur 34 modèles benchmarkés (256 au total).
Verdict :
[Phi-4 14B](/modele/phi4-14b)
mène ce classement avec un score composite de 69,1/100. Vérifiez ce que votre GPU peut tenir avec le
[calculateur de VRAM](/calculateur-vram)
.
Vous comparez deux modèles précis ? Utilisez le
[comparateur](/comparateur)
. Vous choisissez par matériel ou par usage ? Voir les
[classements](/meilleur-llm)
. Coût cloud vs local ? Le
[calculateur de coût](/calculateur-cout-llm)
.
Leaderboard des LLM locaux 2026 — classé par score composite (plus haut = meilleur). Cliquez un en-tête pour trier.
#
Modèle
Score
Params
VRAM min (Q4)
Licence
Contexte
Benchmark clé
1
[Phi-4 14B](/modele/phi4-14b)
Phi
69,1
14B
9 Go
MIT
16K
MMLU 85
2
[Phi-3.5 Mini](/modele/phi35-mini)
Phi
67,2
3.8B
3 Go
MIT
131K
MMLU 69
3
[Qwen 2.5 7B](/modele/qwen25-7b)
Qwen
67,0
7B
5 Go
Apache 2.0
131K
MMLU 74
4
[Granite 4.1 8B Instruct](/modele/granite41-8b)
Granite
66,5
8B
5 Go
Apache 2.0
131K
MMLU 74
5
[Qwen 2.5 3B Instruct](/modele/qwen25-3b)
Qwen
65,8
3B
2 Go
Qwen Research License
32K
MMLU 66
6
[Qwen 2.5 14B Instruct](/modele/qwen25-14b)
Qwen
65,7
14B
9 Go
Apache 2.0
131K
MMLU 80
7
[Phi-4 Mini 3.8B](/modele/phi4-mini)
Phi
64,8
3.8B
3 Go
MIT
128K
MMLU 67
8
[DeepSeek R1 671B](/modele/deepseek-r1-671b)
DeepSeek
63,0
671B
400 Go
MIT
128K
MMLU 91
9
[SmolLM3 3B](/modele/smollm3-3b)
SmolLM
61,6
3B
2 Go
Apache 2.0
128K
MMLU 60
10
[Mistral Small 3.1 24B](/modele/mistral-small-31-24b)
Mistral
61,4
24B
14 Go
Apache 2.0
128K
MMLU 81
11
[Llama 3.1 8B](/modele/llama3-8b)
Llama
60,5
8B
6 Go
Llama 3 Community
131K
MMLU 73
12
[Qwen 2.5 32B](/modele/qwen25-32b)
Qwen
60,5
32B
19 Go
Apache 2.0
131K
MMLU 83
13
[Mistral Small 3](/modele/mistral-small-24b)
Mistral
59,9
24B
14 Go
Apache 2.0
32K
MMLU 81
14
[Llama 3.2 3B](/modele/llama3-3b)
Llama
59,5
3B
3 Go
Llama 3 Community
131K
MMLU 63
15
[Granite 3.2 8B Instruct](/modele/granite32-8b)
Granite
57,5
8B
5 Go
Apache 2.0
128K
MMLU 67
16
[Llama 3.1 405B Instruct](/modele/llama-3-1-405b)
Llama
57,5
405B
240 Go
Llama 3.1 Community
128K
MMLU 89
17
[Llama 3.1 70B](/modele/llama3-70b)
Llama
55,9
70B
40 Go
Llama 3 Community
131K
MMLU 86
18
[Llama 3.3 70B Instruct](/modele/llama33-70b)
Llama
55,9
70B
40 Go
Llama 3.3 Community
128K
MMLU 86
19
[Qwen 2.5 72B Instruct](/modele/qwen25-72b)
Qwen
55,9
72B
42 Go
Qwen License
131K
MMLU 86
20
[Mistral Nemo 12B Instruct](/modele/mistral-nemo-12b)
Mistral
55,8
12B
7 Go
Apache 2.0
128K
MMLU 68
21
[Gemma 3 27B](/modele/gemma3-27b)
Gemma
55,4
27B
16 Go
Gemma
128K
MMLU 79
22
[Falcon 3 10B Instruct](/modele/falcon3-10b)
Falcon
54,6
10B
6 Go
TII Falcon-LLM License 2.0
32K
MMLU 73
23
[Gemma 2 9B](/modele/gemma2-9b)
Gemma
54,3
9B
6 Go
Gemma
8K
MMLU 71
24
[Falcon 3 7B Instruct](/modele/falcon3-7b)
Falcon
53,1
7B
5 Go
TII Falcon-LLM License 2.0
32K
MMLU 71
25
[Yi 1.5 34B Chat](/modele/yi-15-34b)
Yi
48,0
34B
20 Go
Apache 2.0
4K
MMLU 77
26
[Mixtral 8x22B Instruct](/modele/mixtral-8x22b)
Mistral
47,4
141B
82 Go
Apache 2.0
64K
MMLU 78
27
[Gemma 2 27B](/modele/gemma2-27b)
Gemma
47,3
27B
16 Go
Gemma
8K
MMLU 75
28
[Mistral 7B Instruct](/modele/mistral-7b-instruct)
Mistral
46,4
7B
5 Go
Apache 2.0
32K
MMLU 60
29
[Gemma 2 2B](/modele/gemma2-2b)
Gemma
45,3
2B
2 Go
Gemma
8K
MMLU 52
30
[Falcon Mamba 7B](/modele/falcon-mamba-7b)
Falcon
39,9
7B
5 Go
TII Falcon-LLM License 2.0
8K
MMLU 62
31
[Mixtral 8x7B](/modele/mixtral-8x7b)
Mistral
39,5
47B
26 Go
Apache 2.0
32K
MMLU 71
32
[OLMoE 1B-7B Instruct](/modele/olmoe-1b-7b)
OLMo
34,8
7B
4 Go
Apache 2.0
4K
MMLU 52
33
[DBRX Instruct](/modele/dbrx-instruct)
DBRX
34,7
132B
76 Go
Databricks Open Model License
32K
MMLU 74
34
[Snowflake Arctic Instruct](/modele/arctic-instruct)
Arctic
30,7
480B
290 Go
Apache 2.0
4K
MMLU 67
—
[Lucie 7B](/modele/lucie-7b)
Lucie
n/a
7B
5 Go
Apache 2.0
4K
—
—
[CroissantLLM 1.3B](/modele/croissant-llm)
Croissant
n/a
1.3B
1 Go
MIT
2K
—
—
[Qwen 2.5 Coder 7B](/modele/qwen25-coder-7b)
Qwen
n/a
7B
5 Go
Apache 2.0
131K
—
—
[Qwen 2.5 Coder 32B](/modele/qwen25-coder-32b)
Qwen
n/a
32B
19 Go
Apache 2.0
131K
—
—
[DeepSeek R1 Distill 7B](/modele/deepseek-r1-7b)
DeepSeek
n/a
7B
5 Go
MIT
32K
—
—
[DeepSeek R1 Distill 32B](/modele/deepseek-r1-32b)
DeepSeek
n/a
32B
19 Go
MIT
32K
—
—
[DeepSeek Coder V2 Lite 16B](/modele/deepseek-coder-v2-16b)
DeepSeek
n/a
16B
10 Go
MIT
131K
—
—
[Llama 3.2 Vision 11B](/modele/llama32-vision-11b)
Llama
n/a
11B
8 Go
Llama 3 Community
131K
—
—
[Qwen 2 VL 7B](/modele/qwen2-vl-7b)
Qwen
n/a
7B
6 Go
Apache 2.0
32K
—
—
[Qwen 3 8B](/modele/qwen3-8b)
Qwen
n/a
8B
5 Go
Apache 2.0
131K
—
—
[Qwen 3 14B](/modele/qwen3-14b)
Qwen
n/a
14B
9 Go
Apache 2.0
131K
—
—
[Qwen 3 32B](/modele/qwen3-32b)
Qwen
n/a
32B
19 Go
Apache 2.0
131K
—
—
[Qwen 3 235B-A22B](/modele/qwen3-235b-a22b)
Qwen
n/a
235B
142 Go
Apache 2.0
131K
—
—
[Qwen 2.5 VL 7B](/modele/qwen25-vl-7b)
Qwen
n/a
7B
6 Go
Apache 2.0
128K
—
—
[Qwen 2.5 VL 72B](/modele/qwen25-vl-72b)
Qwen
n/a
72B
42 Go
Qwen License
128K
—
—
[Qwen 2.5 Omni 7B](/modele/qwen25-omni-7b)
Qwen
n/a
7B
6 Go
Apache 2.0
32K
—
—
[QwQ 32B](/modele/qwq-32b)
Qwen
n/a
32B
19 Go
Apache 2.0
131K
—
—
[DeepSeek R1 Distill Llama 70B](/modele/deepseek-r1-distill-llama-70b)
DeepSeek
n/a
70B
40 Go
Llama 3.3 Community + DeepSeek
128K
—
—
[DeepSeek V3 671B](/modele/deepseek-v3-671b)
DeepSeek
n/a
671B
400 Go
DeepSeek License
128K
—
—
[Gemma 3 4B](/modele/gemma3-4b)
Gemma
n/a
4B
4 Go
Gemma
128K
—
—
[Gemma 3 12B](/modele/gemma3-12b)
Gemma
n/a
12B
7 Go
Gemma
128K
—
—
[Phi-4 Multimodal 5.6B](/modele/phi4-multimodal)
Phi
n/a
5.6B
4 Go
MIT
128K
—
—
[Phi-4 Reasoning 14B](/modele/phi4-reasoning-14b)
Phi
n/a
14B
9 Go
MIT
32K
—
—
[Command R+ 104B (08-2024)](/modele/command-r-plus-104b)
Command
n/a
104B
60 Go
CC-BY-NC 4.0
128K
—
—
[Aya Expanse 8B](/modele/aya-expanse-8b)
Aya
n/a
8B
5 Go
CC-BY-NC 4.0
8K
—
—
[Aya Expanse 32B](/modele/aya-expanse-32b)
Aya
n/a
32B
19 Go
CC-BY-NC 4.0
8K
—
—
[EuroLLM 9B Instruct](/modele/eurollm-9b)
EuroLLM
n/a
9B
6 Go
Apache 2.0
4K
—
—
[Teuken 7B Instruct](/modele/teuken-7b)
Teuken
n/a
7B
5 Go
Apache 2.0 (commercial)
4K
—
—
[Pleias 3B Preview](/modele/pleias-3b)
Pleias
n/a
3B
2 Go
Apache 2.0
2K
—
—
[Pleias-RAG 1B](/modele/pleias-rag-1b)
Pleias
n/a
1.2B
1 Go
Apache 2.0
2K
—
—
[Moshi 7B](/modele/moshi-7b)
Moshi
n/a
7.6B
5 Go
CC-BY 4.0
4K
—
—
[Helium 1 2B](/modele/helium-1-2b)
Helium
n/a
2B
2 Go
CC-BY-SA 4.0
4K
—
—
[SmolLM2 1.7B Instruct](/modele/smollm2-17b)
SmolLM
n/a
1.7B
1 Go
Apache 2.0
8K
—
—
[SmolVLM2 2.2B Instruct](/modele/smolvlm2-22b)
SmolLM
n/a
2.2B
2 Go
Apache 2.0
8K
—
—
[GLM-5.1](/modele/glm-51)
GLM
n/a
744B
445 Go
MIT
200K
—
—
[MiniMax-M2.7](/modele/minimax-m27)
MiniMax
n/a
229B
138 Go
Apache 2.0
205K
—
—
[Gemma 4 31B](/modele/gemma4-31b)
Gemma
n/a
31B
18 Go
Apache 2.0
256K
—
—
[Gemma 4 E4B](/modele/gemma4-e4b)
Gemma
n/a
4B
10 Go
Apache 2.0
128K
—
—
[Qwen 3.5 9B](/modele/qwen35-9b)
Qwen
n/a
9B
6 Go
Apache 2.0
262K
—
—
[Qwen 3.5 27B](/modele/qwen35-27b)
Qwen
n/a
27B
16 Go
Apache 2.0
262K
—
—
[Qwen 3.5 397B-A17B](/modele/qwen35-397b-a17b)
Qwen
n/a
397B
240 Go
Apache 2.0
262K
—
—
[Qwen 3.6 35B-A3B](/modele/qwen36-35b-a3b)
Qwen
n/a
35B
21 Go
Apache 2.0
262K
—
—
[Qwen3-Coder-Next 80B-A3B](/modele/qwen3-coder-next)
Qwen
n/a
80B
48 Go
Apache 2.0
262K
—
—
[Qwen3-Coder 30B-A3B](/modele/qwen3-coder-30b-a3b)
Qwen
n/a
30B
19 Go
Apache 2.0
262K
—
—
[Mistral Small 4](/modele/mistral-small-4)
Mistral
n/a
119B
72 Go
Apache 2.0
256K
—
—
[Devstral Small 2 24B](/modele/devstral-small-2)
Mistral
n/a
24B
14 Go
Apache 2.0
256K
—
—
[Voxtral-4B-TTS](/modele/voxtral-4b-tts)
Mistral
n/a
4B
3 Go
CC-BY-NC 4.0
4K
—
—
[DeepSeek R2 32B](/modele/deepseek-r2-32b)
DeepSeek
n/a
32B
19 Go
MIT
128K
—
—
[DeepSeek V3.2](/modele/deepseek-v32)
DeepSeek
n/a
685B
410 Go
MIT
128K
—
—
[Kimi K2.5](/modele/kimi-k25)
Kimi
n/a
1000B
600…

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## Quel LLM pour mon Mac ? Testeur M1 à M6 | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/ia-locale-mac
published: 2026-10-20

> Choisissez votre puce (M1 à M6) et votre mémoire : les modèles d'IA qui tournent sur votre Mac, la quantification à utiliser et la vitesse à attendre.

[Accueil](/)
·
Quel LLM pour mon Mac ?
[◆ Mac — L'IA locale sur ton Mac, à fond — mémoire unifiée, MLX, le bon modèle pour ta puce · 24 € · ou tous les kits 49 € →](/kit-mac?utm_source=outil-mac)
Outil · Apple Silicon M1 à M6
# Quel LLM peut tourner sur monMac?
Choisissez votre puce et votre mémoire : l'outil liste les modèles du catalogue qui tiennent, avec la quantification à utiliser et la vitesse à attendre.
## Votre Mac
Puce
Mémoire unifiée
Chargement du catalogue…
## Ce qui tourne selon la mémoire de votre Mac
La mémoire unifiée est partagée entre macOS et les modèles. Par défaut, le GPU peut en utiliser environ deux tiers jusqu'à 32 Go, trois quarts au-delà. Suggestion : le modèle le plus gros et le plus récent qui tient en Q4 avec un contexte de 8K.
Mémoire
Utilisable
Suggestion (Q4)
8 Go
≈ 5,4 Go
[LFM2.5 7B](/modele/lfm2-5)
·
[classement 8 Go](/meilleur-llm/mac-8gb)
16 Go
≈ 11 Go
[Nemotron 3 Super 12B](/modele/nemotron-3-super)
·
[classement 16 Go](/meilleur-llm/mac-16gb)
24 Go
≈ 16 Go
[Devstral Small 2 24B](/modele/devstral-small-2)
·
[classement 24 Go](/meilleur-llm/mac-24gb)
32 Go
≈ 21 Go
[Laguna XS.2](/modele/laguna-xs2)
·
[classement 32 Go](/meilleur-llm/mac-32gb)
36 Go
≈ 27 Go
[Qwen 3.6 35B-A3B](/modele/qwen36-35b-a3b)
48 Go
≈ 36 Go
[Qwen 3.6 35B-A3B](/modele/qwen36-35b-a3b)
·
[classement 48 Go](/meilleur-llm/mac-48gb)
64 Go
≈ 48 Go
[Nemotron 3 Puzzle 75B-A9B](/modele/nvidia-nemotron-labs-3-puzzle-75b-a9b-bf16)
·
[classement 64 Go](/meilleur-llm/mac-64gb)
96 Go
≈ 72 Go
[Nemotron 3.5 Super 120B-A12B](/modele/nemotron-3-5-super)
·
[classement 96 Go](/meilleur-llm/mac-96gb)
128 Go
≈ 96 Go
[Mistral Medium 3.5 128B](/modele/mistral-medium-35)
·
[classement 128 Go](/meilleur-llm/mac-128gb)
192 Go
≈ 144 Go
[MiniMax-M2.7](/modele/minimax-m27)
256 Go
≈ 192 Go
[GLM 5.3 Flash 320B-A18B](/modele/glm-5-3-flash)
512 Go
≈ 384 Go
[Nemotron 3 Ultra (BF16)](/modele/nvidia-nemotron-3-ultra-550b-a55b-bf16)
## La vitesse dépend de la puce
À chaque mot généré, le Mac relit tout le modèle en mémoire : la bande passante fixe donc le plafond de vitesse. À mémoire égale, une puce Max ou Ultra va plusieurs fois plus vite qu'une puce de base.
Puce
Bande passante
Mémoires proposées
M1
68 Go/s
8, 16 Go
M1 Pro
200 Go/s
16, 32 Go
M1 Max
400 Go/s
32, 64 Go
M1 Ultra
800 Go/s
64, 128 Go
M2
100 Go/s
8, 16, 24 Go
M2 Pro
200 Go/s
16, 32 Go
M2 Max
400 Go/s
32, 64, 96 Go
M2 Ultra
800 Go/s
64, 128, 192 Go
M3
100 Go/s
8, 16, 24 Go
M3 Pro
150 Go/s
18, 36 Go
M3 Max
300 à 400 Go/s
36, 48, 64, 96, 128 Go
M3 Ultra
819 Go/s
96, 256, 512 Go
M4
120 Go/s
16, 24, 32 Go
M4 Pro
273 Go/s
24, 48, 64 Go
M4 Max
410 à 546 Go/s
36, 48, 64, 128 Go
M5
153 Go/s
16, 24, 32 Go
M5 Pro
307 Go/s
24, 48, 64 Go
M5 Max
460 à 614 Go/s
36, 48, 64, 96, 128 Go
M5 Ultra
1200 Go/s
96, 256, 512 Go
M6
170 Go/s
16, 24, 32 Go
Deux valeurs : la version à moins de cœurs GPU (et moins de mémoire) a une bande passante plus faible. Sources : fiches techniques Apple ; M5 et M6 : nos fiches
[Mac Studio M5](/materiel-ia/mac-studio-m5)
et
[Mac mini M6](/materiel-ia/mac-mini-m6)
.
## Questions fréquentes
Un Mac avec 8 Go peut-il faire tourner un LLM ?
Oui, mais seulement de petits modèles : environ 5 Go sont utilisables par les modèles, ce qui laisse la place à un modèle de 3 à 4 milliards de paramètres en Q4 (Qwen 3 4B, Gemma 3 4B). À partir de 16 Go, les modèles de 7-8B deviennent confortables.
Quelle part de la mémoire unifiée le GPU peut-il utiliser ?
Par défaut, macOS réserve environ un tiers de la mémoire au système sur les Mac jusqu'à 32 Go, un quart au-delà. Un Mac de 24 Go offre donc environ 16 Go aux modèles, un Mac de 96 Go environ 72 Go. La commande sysctl iogpu.wired_limit_mb permet de relever cette limite, en laissant assez de mémoire à macOS.
Pourquoi deux Mac de même mémoire n’ont-ils pas la même vitesse ?
Parce que la vitesse de génération dépend surtout de la bande passante mémoire : 120 Go/s sur un M4, 273 Go/s sur un M4 Pro, 546 Go/s sur un M4 Max. À chaque mot, la machine relit tout le modèle. Un M4 Max va donc environ 4 fois plus vite qu'un M4 sur un modèle qui tient dans les deux.
MLX, Ollama ou LM Studio sur Mac ?
Les trois fonctionnent. MLX, le framework d'Apple, est souvent le plus rapide sur Apple Silicon ; LM Studio le propose avec une interface graphique ; Ollama est le plus simple en ligne de commande et s'intègre à de nombreux outils.
## Plus d'outils gratuits
- Quel LLM pour mon PC ?
- Prix des cartes graphiques
- Calculateur de VRAM
- Recommandeur de quantification
- Planificateur de budget
- Calculateur de coût LLM
- Prédicteur de coût API
- Leaderboard des LLM locaux
- Comparateur de modèles

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## Prix des cartes graphiques pour l'IA locale | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/prix-gpu-ia
published: 2026-10-20

> Relevés le lundi et le jeudi chez Materiel.net : 18 cartes graphiques pour l'IA locale, comparées au prix du Go de VRAM et à la vitesse estimée.

[Accueil](/)
·
Prix des cartes graphiques pour l'IA locale
[◆ IA Locale — Ton ChatGPT privé et gratuit, sur ta machine, en 1 h · 24 € · ou tous les kits 49 € →](/kit-ia-locale?utm_source=outil-prix-gpu)
Suivi des prix · relevé du 19 octobre 2026
# Prix des cartes graphiques pour l'IA locale
18 cartes graphiques suivies deux fois par semaine chez Materiel.net, comparées sur ce qui compte pour faire tourner un LLM : la mémoire vidéo, la bande passante et le prix du Go.
## Les repères du 19 octobre
Relevé du lundi 19 octobre 2026 · prochain relevé : jeudi 22 octobre.
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## Toutes les cartes suivies
Prix le plus bas chez Materiel.net parmi les cartes en stock ou expédiées sous 7 jours, toutes marques confondues. Cliquez sur le nom d'une carte pour voir les modèles qu'elle fait tourner.
Trier par :
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[Radeon RX 9070 XT](/meilleur-llm/radeon-rx-9070-xt)
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Intel Arc Pro B65
Intel · 1 carte en stock
1 799,95 €
32 Go
56 €
≈ 47 tok/s
608 Go/s · 2,6 pour 100 €
stable
[Materiel.net](https://www.materiel.net/produit/202608110010.html?a_aid=6aad5f830f952&utm_source=quelllm&utm_medium=afn&utm_campaign=quelllm+-+Carte+graphique+pro)
[RTX 5080](/meilleur-llm/rtx-5080)
NVIDIA · 17 cartes en stock
1 849,95 €
16 Go
116 €
≈ 75 tok/s
960 Go/s · 4,1 pour 100 €
stable
[Materiel.net](https://www.materiel.net/produit/202501060119.html?a_aid=6aad5f830f952&utm_source=quelllm&utm_medium=afn&utm_campaign=quelllm+-+Carte+graphique)
Intel Arc Pro B70
Intel · 1 carte en stock
2 299,95 €
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72 €
≈ 47 tok/s
608 Go/s · 2,0 pour 100 €
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[Materiel.net](https://www.materiel.net/produit/202606230024.html?a_aid=6aad5f830f952&utm_source=quelllm&utm_medium=afn&utm_campaign=quelllm+-+Carte+graphique)
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81 €
≈ 45 tok/s
576 Go/s · 1,7 pour 100 €
stable
[Materiel.net](https://www.materiel.net/produit/202305160059.html?a_aid=6aad5f830f952&utm_source=quelllm&utm_medium=afn&utm_campaign=quelllm+-+Carte+graphique+pro)
[RTX 5090](/meilleur-llm/rtx-5090)
NVIDIA · 9 cartes en stock
7 349,95 €
32 Go
230 €
≈ 139 tok/s
1 792 Go/s · 1,9 pour 100 €
stable
RTX PRO 4000 Blackwell
NVIDIA · aucune en stock
—
24 Go
—
≈ 52 tok/s
672 Go/s
—
RTX PRO 5000 Blackwell 48 Go
NVIDIA · aucune en stock
—
48 Go
—
≈ 105 tok/s
1 344 Go/s
—
RTX PRO 5000 Blackwell 72 Go
NVIDIA · aucune en stock
—
72 Go
—
≈ 105 tok/s
1 344 Go/s
—
Vitesse estimée : environ 70 % du plafond théorique (bande passante ÷ taille du modèle) pour un modèle de 14 milliards de paramètres en Q4. La colonne prix est celle de Materiel.net ; le bouton Amazon affiche son propre prix, en direct. Liens affiliés — commission versée par le marchand, sans surcoût pour vous ; le tableau est calculé automatiquement.
## Ce que chaque quantité de VRAM permet
Les modèles les plus gros et les plus récents du catalogue qui tiennent en Q4 avec un contexte de 8K, et la carte la moins chère qui offre au moins cette mémoire au dernier relevé. Pour un calcul précis, utilisez le
[calculateur de VRAM](/calculateur-vram)
ou le
[configurateur](/configurateur)
.
VRAM
Modèles qui tiennent (Q4)
Carte la moins chère
12 Go
[Nemotron 3 Super 12B](/modele/nemotron-3-super)
,
[Gemma 4 12B](/modele/gemma-4-12b)
Intel Arc B580
449,95 €
16 Go
[Devstral Small 2 24B](/modele/devstral-small-2)
,
[LFM2 24B](/modele/lfm2)
Radeon RX 9060 XT 16 Go
889,95 €
24 Go
[Qwen 3.6 35B-A3B](/modele/qwen36-35b-a3b)
,
[Laguna XS.2](/modele/laguna-xs2)
Intel Arc Pro B60
1 199,95 €
32 Go
[Qwen 3.6 35B-A3B](/modele/qwen36-35b-a3b)
,
[Laguna XS.2](/modele/laguna-xs2)
Intel Arc Pro B65
1 799,95 €
48 Go
[Nemotron 3 Puzzle 75B-A9B](/modele/nvidia-nemotron-labs-3-puzzle-75b-a9b-bf16)
,
[LongCat Flash Lite Sparse 69B-A3B](/modele/longcat-flash-lite-sparse)
—
72 Go
[Nemotron 3.5 Super 120B-A12B](/modele/nemotron-3-5-super)
,
[Laguna S 2.1](/modele/laguna-s-2-1)
—
## Évolution des prix
Carte
1er oct.
5 oct.
8 oct.
12 oct.
15 oct.
19 oct.
RTX 5090
6 391,95 €
6 999,95 €
6 699,95 €
6 699,95 €
7 349,95 €
7 349,95 €
RTX 5080
1 738,95 €
1 849,95 €
1 849,95 €
1 849,95 €
1 849,95 €
1 849,95 €
RTX 5070 Ti
1 315,95 €
1 399,95 €
1 479,95 €
1 479,95 €
1 479,95 €
1 479,95 €
RTX 5070
911,75 €
949,95 €
949,95 €
959,95 €
959,95 €
959,95 €
RTX 5060 Ti 16 Go
770,75 €
819,95 €
869,95 €
869,95 €
869,95 €
919,95 €
Radeon RX 9070 XT
1 005,75 €
1 069,95 €
1 149,95 €
1 149,95 €
1 149,95 €
1 179,95 €
Radeon RX 9070
939,95 €
999,95 €
999,95 €
1 019,95 €
1 019,95 €
1 029,95 €
Radeon RX 9070 GRE
657,95 €
699,95 €
899,95 €
929,95 €
929,95 €
929,95 €
Radeon RX 9060 XT 16 Go
751,95 €
799,95 €
819,95 €
879,95 €
879,95 €
889,95 €
Intel Arc B580
404,15 €
429,95 €
449,95 €
449,95 €
449,95 €
449,95 €
Intel Arc Pro B60
751,95 €
799,95 €
1 199,95 €
1 199,95 €
1 199,95 €
1 199,95 €
Intel Arc Pro B65
1 409,95 €
1 499,95 €
1 799,95 €
1 799,95 €
1 799,95 €
1 799,95 €
Intel Arc Pro B70
1 785,…

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## Copilote de code local : remplacer GitHub Copilot par une IA locale | QuelLLM

URL: https://quelllm.fr/copilote-local
published: 2026-10-20

> Copilot te coûte tous les mois ? Le kit Copilote Local — le guide de référence pour passer à l'IA locale dans VS Code. Ton code reste chez toi, 0 €/mois.

Le guide de référence · 25 chapitres · configs incluses · mises à jour à vie
# Ton copilote de code,100 % local
Le kit Copilote Local
:
LE guide de référence pour monter ton propre copilote IA
sur ta machine — de la première commande à l'agent qui code dans ton éditeur. Ton code et tes données ne quittent jamais ton disque.
[Obtenir le kit — 24 €](/api/ebook-checkout.php?src=hero)
24 €
· paiement unique ·
mises à jour à vie incluses
✓
Accès immédiat (en ligne + PDF)
✓
Paiement sécurisé Stripe
✓
Remboursé 30 jours
✓
Édition vivante (MAJ chaque mois)
[Voir les 25 chapitres →](#sommaire)
## Qu'est-ce que le kit Copilote Local ?
Le kit Copilote Local est un guide de référence de 25 chapitres, avec les configs Cline, Aider et Tabby et un espace en ligne à vie mis à jour chaque mois. Il s'adresse aux développeurs, freelances et étudiants qui veulent coder avec une IA locale dans VS Code, sur un GPU à partir de 8 Go de VRAM ou un Mac Apple Silicon, en 30 minutes, pour remplacer l'essentiel d'un usage GitHub Copilot ou Cursor.
- 25 chapitres et 8 modules avancés, environ 173 pages au format PDF.
- Configs prêtes à coller pour Cline, Aider et Tabby, plus les Modelfiles Ollama.
- Bibliothèque de 44 prompts organisés par modèle et par rôle.
- Compatible dès 8 Go de VRAM (GPU dédié) ou Mac Apple Silicon.
- Premier copilote fonctionnel en VS Code en environ 30 minutes.
- 24 € en paiement unique, mises à jour à vie incluses, satisfait ou remboursé 30 jours.
Écrit et maintenu par
[Mohamed Meguedmi](/auteur/mohamed-meguedmi)
, créateur de QuelLLM.fr (Falcon Consulting) · édition v2026.10 · mis à jour le 6 octobre 2026 · vérifié sur nos propres machines (PC 8-16 Go de VRAM, Mac Apple Silicon).
Pour aller plus loin, gratuitement :
[Cline + Ollama : agent de code en local](/guide/cline-ollama-agent-code-local-guide)
·
[Aider + Ollama : le workflow terminal complet](/guide/aider-ollama-workflow-terminal-complet)
·
[Le meilleur LLM local pour coder](/meilleur-llm/code)
.
### ✓ Pour toi si…
tu veux ton propre copilote IA sur ta machine — développeur pro, freelance, étudiant, ou simplement à l'aise avec un ordinateur. La confidentialité, le coût ou la dépendance au cloud te dérangent, et tu as un GPU avec quelques Go de VRAM ou un Mac Apple Silicon.
### ✗ Pas pour toi si…
tu veux un assistant qui code des projets entiers tout seul en multi-repos, ou si la moindre milliseconde de latence te coûte de l'argent. Sur ces terrains, le cloud garde l'avantage — et on te le dit dans le guide.
24 €
Paiement unique
· éditions suivantes incluses
Garantie 30 jours
— pas convaincu, remboursé en un email
Le local remplace
~90 %
de Copilot — pas 100 %. On te dit où.
Pourquoi tu peux t'y fier
Ce guide est écrit et maintenu par
l'équipe de QuelLLM.fr
— 256 modèles indexés, 350 guides en français, mis à jour chaque matin — qui opère aussi des plateformes IA en production toute l'année (
RegulIA
,
IAPRO
). Chaque config du kit est testée sur nos propres machines — des GPU de bureau comme une RTX 5070 Ti sous Linux, pas un cluster cloud. Ce que tu lis ici, c'est notre terrain : condensé, testé, sans détour. Pas une compilation de tutos trouvés au hasard.
[Qui est derrière QuelLLM →](/a-propos)
## Le problème
Depuis le
24 avril 2026, GitHub Copilot s'entraîne sur ton code par défaut
(Free/Pro/Pro+). Cursor coûte de plus en plus cher et facture à l'usage. Et à chaque prompt, ton code propriétaire transite chez un tiers.
Tu sais qu'un LLM local règle tout ça. Mais entre « quel modèle pour ma carte ? », la quantization, Ollama qui plante et 12 onglets de tutos contradictoires… tu n'as toujours pas un setup qui marche vraiment.
Le kit est LA méthode de référence : le chemin complet, testé de bout en bout, configs comprises — sans rien avoir à chercher ailleurs.
## Le copilotelocalvs GitHub Copilot vs Cursor
Le même travail dans VS Code — sans abonnement et sans envoyer ton code ailleurs. Le comparatif honnête :
Copilote local
GitHub Copilot
Cursor
Ton code reste sur ta machine
Oui
Non
Non
Entraîné sur ton code
Jamais
Oui, par défaut
Selon réglages
Coût
0 €/mois
~10 €/mois
~20 €/mois
Fonctionne hors-ligne
Oui
Non
Non
Chat + agent sur ton repo
Oui (Cline)
Oui
Oui
Autocomplétion
Oui (avec GPU)
Oui
Oui
Raisonnement multi-repos lourd
Limité
Fort
Fort
Le guide te montre comment couvrir ~90 % de ton usage Copilot/Cursor en local — et te dit franchement où le cloud garde l'avantage.
## Ce que tu obtiens
- Ton espace en ligne, à vie — les 25 chapitres lisibles en web, toujours la dernière édition, chaque commande copiable en un clic (les tokens FIM exotiques survivent au copier-coller, ce qu'un PDF ne garantit pas).
- Le guide complet en PDF (~173 pages) — le même contenu, à toi pour toujours, hors-ligne.
- Les configs prêtes à coller — Cline (VS Code), Aider (terminal), Tabby (autocomplétion), par palier de VRAM.
- Les Modelfiles optimisés + une bibliothèque de 44 prompts — par modèle et par rôle (chat / édition / autocomplétion), tokens FIM corrects inclus.
- 8 modules avancés — benchmarker ta machine, multi-projets, RAG sur ta doc, pre-commit local, durcissement, prompts — et les nouveaux : ton ChatGPT privé (Open WebUI / AnythingLLM) et l'IA locale au travail (RGPD, AI Act, note DSI).
- Le chapitre « quand ça casse » — OOM, GPU non utilisé, lenteur : le diagnostic + le fix pour chaque panne.
- Le cheat-sheet — ta VRAM → le bon modèle → la commande, sur une page.
- Édition vivante — tu reçois chaque mise à jour mensuelle (nouveaux modèles, configs re-réglées) sans rien repayer.
Stack : Ollama + Cline + Aider + Tabby. Modèles : Qwen2.5-Coder, Qwen3-Coder, Devstral, DeepSeek-Coder. 100 % local, 0 €/mois.
Ton espace en ligne, tel qu'il est vraiment — chapitres toujours à jour, recherche, PDF et configs à portée de clic.
## Les25 chapitresdu kit
~173 pages, du quick-win en 30 minutes aux modules avancés que tu ne trouveras nulle part ailleurs en français. Rien à sauter : chaque chapitre renvoie vers les suivants.
Le cœur du kit — ch. 1 à 17
- Pourquoi coder en local en 2026
- Ton premier copilote local en 30 minutes
- Ce que le local te donne, et où il perd
- Installer Ollama proprement
- Le bon modèle selon ta VRAM
- Ta machine suffit-elle, et quand upgrader
- Cline + Ollama dans VS Code
- Aider dans le terminal, ton pair-programmeur git-aware
- Autocomplétion FIM : le Copilot inline, en local
- @codebase : du RAG sur ton repo
- Modelfiles par modèle × rôle
- Les réglages qui changent tout
- Quand ça casse : diagnostiquer et réparer
- Le vrai modèle de coût
- Modèle de menace concret : ce qui sort de ton poste
- Lire une édition datée dans le temps
- Update Log daté + Annexe A : aller plus loin
Les modules avancés — ch. 18 à 25
nouveau
- Benchmarker TA machine en 10 minutes (VRAM réelle + tok/s réel, pas la fiche technique)
- Workflow multi-projets : plusieurs repos, un seul Ollama
- RAG local sur de la doc (pas ton code — tes PDF, tes specs)
- Hook pre-commit 100 % local : un relecteur avant chaque push
- Durcir le setup : du « rien ne sort » prouvé à la garantie permanente
- Bibliothèque de 44 prompts disciplinés, prêts à copier-coller
- Ton ChatGPT privé : un assistant local pour tout, pas que le code (Open WebUI / AnythingLLM)
- L'IA locale au travail : convaincre ton entreprise (RGPD, AI Act, note DSI prête à envoyer)
Chaque édition mensuelle enrichit ce sommaire (Update Log daté, ch.16-17) — tu ne rachètes rien à la prochaine version.
## Installé en30 minutes, pas à pas
Pas besoin d'être expert. Le guide te tient la main, de la première commande au copilote qui répond dans ton éditeur :
### 1 · Installe Ollama
Une commande. Le guide te dit quel modèle tirer selon ta carte (la table VRAM plus bas).
### 2 · Tire le bon modèle
`ollama run qwen2.5-coder:7b`
— et tu vérifies que ton GPU bosse vraiment.
### 3 · Branche ton éditeur
Cline (chat + agent dans VS Code), Aider (terminal), Tabby (autocomplétion). Configs fournies, à coller.
### 4 · Code
Refactor, explique, génère, débugge — sur ton repo, hors-l…

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## IA locale : ChatGPT privé hors ligne sur PC ou Mac (kit IA Locale) | QuelLLM

URL: https://quelllm.fr/kit-ia-locale
published: 2026-10-20

> Un assistant IA privé sur ton PC ou ton Mac, sans abonnement ni connexion. Le guide de référence pour l'installer et l'utiliser vraiment, mis à jour à vie.

Le guide de référence · 16 chapitres · assets inclus · mises à jour à vie
# Ton ChatGPT privé,sur ta machine
Le kit IA Locale
:
LE guide de référence pour monter et utiliser ton assistant IA privé
, sans abonnement, sans compte, sans que rien ne sorte de ta machine — en une heure pour le premier résultat, puis tout ce qu'on peut vraiment en faire au quotidien.
[Obtenir le kit — 24 €](/api/ebook-checkout.php?p=ia-locale&src=hero)
24 €
· paiement unique ·
mises à jour à vie incluses
✓
Accès immédiat (en ligne + PDF)
✓
Paiement sécurisé Stripe
✓
Remboursé 30 jours
✓
Édition vivante (mises à jour à vie)
[Voir les 16 chapitres →](#sommaire)
## Qu'est-ce que le kit IA Locale ?
Le kit IA Locale est un guide de référence de 16 chapitres avec 16 fichiers d'assets et un espace en ligne à vie. Il s'adresse à un public non-développeur qui veut un assistant IA privé sur PC (GPU 8 Go), Mac (mémoire unifiée 24 Go) ou sans carte graphique (16 Go de RAM), pour discuter, écrire ou interroger ses documents. Premier chat privé en 15 à 20 minutes, sans abonnement ni connexion internet.
- 16 chapitres, guide complet livré en PDF et dans ton espace en ligne.
- 16 fichiers d'assets : tableaux de choix de modèle, preset LM Studio, compose Docker.
- 3 profils couverts : PC 8 Go de VRAM, Mac mini M4 24 Go, PC sans GPU.
- Outils utilisés : LM Studio, Ollama, Open WebUI et AnythingLLM.
- Premier chat privé obtenu en 15 à 20 minutes, sans connexion internet.
- 24 € en paiement unique, mises à jour à vie incluses, satisfait ou remboursé 30 jours.
Écrit et maintenu par
[Mohamed Meguedmi](/auteur/mohamed-meguedmi)
, créateur de QuelLLM.fr (Falcon Consulting) · édition v2026.10 · mis à jour le 6 septembre 2026 · vérifié sur nos propres machines (PC 8-16 Go de VRAM, Mac Apple Silicon).
Pour aller plus loin, gratuitement :
[Démarrer avec LM Studio, pas à pas](/guide/demarrer-avec-lm-studio)
·
[IA locale vs ChatGPT : le comparatif](/guide/ia-locale-vs-chatgpt)
·
[Une IA locale sans carte graphique (CPU)](/guide/llm-local-cpu-sans-gpu)
.
### ✓ Pour toi si…
tu es à l'aise avec un ordinateur (installer un logiciel, glisser un fichier) sans être développeur, et tu veux un assistant IA privé pour discuter, écrire, traduire, résumer ou poser des questions à tes documents — sur un Mac Apple Silicon, un PC avec GPU, ou même sans carte graphique.
### ✗ Pas pour toi si…
tu cherches un agent qui code dans ton éditeur (c'est le kit Copilote Local) ou une IA qui cherche l'actualité du jour sur internet en temps réel — le local répond à partir de ce qu'il sait, pas d'une recherche web.
24 €
Paiement unique
· mises à jour à vie incluses
Garantie 30 jours
— pas convaincu, remboursé en un email
ChatGPT Plus coûte
~23 €/mois
, à vie. Ce kit :
24 € une fois
.
Pourquoi tu peux t'y fier
Ce guide est écrit et maintenu par
l'équipe de QuelLLM.fr
— 256 modèles indexés, 350 guides en français, mis à jour chaque matin — qui opère aussi des plateformes IA en production toute l'année (
RegulIA
,
IAPRO
). Chaque commande, modèle et licence de ce guide est vérifié contre la source officielle à la date d'édition (et revérifié à chaque édition), sur les profils de machines que nous utilisons nous-mêmes (PC 8-16 Go de VRAM, Mac mini M4 24 Go). Ce que tu lis est condensé, vérifié, sans détour. Pas une compilation de tutos trouvés au hasard.
[Qui est derrière QuelLLM →](/a-propos)
## Le problème
ChatGPT Plus, ça coûte
environ 23 € tous les mois, à vie
— et tout ce que tu tapes part sur des serveurs que tu ne contrôles pas. Tu as déjà entendu qu'une IA locale règle les deux problèmes. Mais entre LM Studio, Ollama, Open WebUI, la bonne quantification et le modèle qui tient sur ta machine, tu n'as toujours pas franchi le pas — ou tu as un outil installé qui ne sert à rien de plus qu'une démo.
L'information est déjà gratuite sur le site, éclatée sur des dizaines de guides.
Le kit est LA méthode de référence : le parcours complet assemblé, testé, à jour, avec les gabarits et checklists prêts à coller — pas une compilation de tutos à recouper toi-même.
## L'assistantlocalvs ChatGPT gratuit vs ChatGPT Plus
Le même usage au quotidien — sans abonnement et sans que rien ne sorte de ta machine. Le comparatif honnête :
Assistant local
ChatGPT gratuit
ChatGPT Plus
Tes conversations restent sur ta machine
Oui
Non
Non
Coût
0 €/mois
0 €/mois
~23 €/mois
Fonctionne hors-ligne
Oui
Non
Non
Limite de messages
Aucune
Oui
Oui (généreuse)
Questionner tes propres documents
Oui (RAG local)
Limité
Oui
Recherche web temps réel
Non
Oui
Oui
Modèles les plus récents et lourds
Limité par ta machine
Oui
Oui
Le local couvre la conversation, la rédaction, la traduction et tes documents perso très bien — et te dit franchement où le cloud garde l'avantage (recherche web, modèles de pointe très lourds).
## Ce que tu obtiens
- Ton espace en ligne, à vie — les 16 chapitres lisibles en web, toujours la dernière édition.
- Le guide complet en PDF (86 pages) — le même contenu, à toi pour toujours, hors-ligne.
- 16 fichiers d'assets prêts à l'emploi — les 3 tableaux de choix de modèle (PC/Mac/CPU), un preset de réglages LM Studio, le compose Docker Open WebUI, les 6 gabarits de prompts du quotidien, l'arbre de dépannage, et plus.
- 3 profils d'ancrage — PC 8 Go de VRAM, Mac mini M4 24 Go, PC portable sans GPU : tu retrouves ta configuration à chaque chapitre, jamais un exemple qui ne te concerne pas.
- Le chapitre « quand ça casse » — un arbre de décision par symptôme (lenteur, GPU inutilisé, modèle qui oublie tout, Open WebUI qui ne voit rien).
- Édition vivante — chaque mise à jour (nouveaux modèles, nouveaux outils) apparaît dans ton espace, à vie, sans rien repayer.
Outils : LM Studio, Ollama, Open WebUI, AnythingLLM. Aucune ligne de code requise, 100 % local, 0 €/mois une fois installé.
## Les16 chapitresdu kit
86 pages, du premier chat privé en moins d'une heure aux usages du quotidien. Rien à sauter : chaque chapitre renvoie vers les suivants.
Partie 1 — Ton ChatGPT privé, tout de suite
- Ton ChatGPT privé en une heure
- LM Studio ou Ollama + Open WebUI : quel chemin pour toi
- Choisir son modèle selon sa machine
Partie 2 — Installer et prendre en main
- LM Studio de A à Z
- LM Studio : aller plus loin
- Ollama + Open WebUI : ton ChatGPT privé multi-utilisateurs
- Discuter avec des images : la vision en local
Partie 3 — Ce qu'on en fait au quotidien
- Poser des questions à tes documents (RAG perso)
- Écrire, traduire, résumer : les prompts qui marchent
- Les modèles français : quand les préférer
- IA locale sur Mac mini et MacBook
- IA locale sans GPU : ce qui marche vraiment
Partie 4 — Fiabiliser, étendre, durer
- Confidentialité et vie privée : ce qui reste vraiment local
- Quand ça casse : diagnostiquer et réparer
- L'IA locale au travail
- Cette édition est datée — et après ?
Édition vivante : chaque mise à jour enrichit ce sommaire (Update Log daté, ch.16) — tu ne rachètes rien à la prochaine version.
## Ton ChatGPT privé enune heure, pas à pas
Pas besoin de connaissances techniques. Le guide te tient la main, de l'installation à la première vraie question posée :
### 1 · Installe LM Studio
Une app à double-cliquer, disponible pour Mac, Windows et Linux.
### 2 · Télécharge le bon modèle
Le tableau du Chapitre 3 te dit lequel selon ta machine — pas besoin de comprendre la quantification.
### 3 · Pose une vraie question
Pas un test bidon : une question qui te sert vraiment, dès le premier chat.
### 4 · Va plus loin
Tes documents, une image, plusieurs comptes pour la famille — tout est dans les chapitres suivants.
24 €
Paiement unique · mises à jour à vie incluses
ChatGPT Plus coûte ~23 €/mois, à vie. Ce kit : 24 € une seule fois — puis 0 €/mois, pour toujours.
Satisfait ou remboursé 30 jours — un email suffit.
- L'espace en ligne à vie : 16 chapitres toujours à jour (sommaire complet plus haut)
- Le guide PDF (86 pages) + les 16 fichiers d'assets (tableaux, presets, gabarits, checklists) à télécharger
- Les 3 profils d'ancrage (PC, Mac, sans GPU) et l…

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## Créer un agent IA local et autonome : le kit Agents Locaux | QuelLLM

URL: https://quelllm.fr/kit-agents-locaux
published: 2026-10-20

> Cline agentique, MCP, n8n et CrewAI pour faire agir un LLM local sur ta machine : fichiers, git, automatisations — avec les garde-fous qui évitent la casse.

Le guide de référence · 16 chapitres · assets inclus · mises à jour à vie
# Des agents qui agissent,sur ta machine
Le kit Agents Locaux
:
LE guide de référence pour faire agir un LLM local
— lire/écrire des fichiers, piloter git, automatiser des tâches répétitives — avec les garde-fous qui empêchent que ça parte en vrille, et une méthode pour savoir si ça marche vraiment. Cline agentique, MCP, n8n, CrewAI, Open WebUI Tools.
[Obtenir le kit — 24 €](/api/ebook-checkout.php?p=agents-locaux&src=hero)
24 €
· paiement unique ·
mises à jour à vie incluses
✓
Accès immédiat (en ligne + PDF)
✓
Paiement sécurisé Stripe
✓
Remboursé 30 jours
✓
Édition vivante (mises à jour à vie)
[Voir les 16 chapitres →](#sommaire)
## Qu'est-ce que le kit Agents Locaux ?
Le kit Agents Locaux est un guide de référence de 16 chapitres avec 27 fichiers d'assets et un espace en ligne à vie. Il s'adresse aux développeurs et power users qui ont déjà Ollama, Docker et Cline installés, sur une machine ancrée à une RTX 5070 Ti 16 Go de VRAM (ou un Mac Apple Silicon). Résultat : un premier agent qui agit — pas seulement qui discute — en 15 à 20 minutes, garde-fous inclus dès le Chapitre 4.
- 16 chapitres et 27 fichiers d'assets (workflows, templates, checklists).
- Ancrage machine : RTX 5070 Ti 16 Go de VRAM, ou Mac Apple Silicon.
- Outils couverts : Cline agentique, MCP, n8n, CrewAI, Open WebUI Tools, Goose.
- Chapitre 4 dédié aux garde-fous avant de laisser un agent agir.
- Premier agent qui agit (pas qui discute) obtenu en 15-20 minutes.
- 24 € en paiement unique, mises à jour à vie incluses, satisfait ou remboursé 30 jours.
Écrit et maintenu par
[Mohamed Meguedmi](/auteur/mohamed-meguedmi)
, créateur de QuelLLM.fr (Falcon Consulting) · édition v2026.10 · mis à jour le 6 septembre 2026 · vérifié sur nos propres machines (PC 8-16 Go de VRAM, Mac Apple Silicon).
Pour aller plus loin, gratuitement :
[n8n + Ollama : automatiser tes workflows](/guide/n8n-ollama-automatisation-workflow)
·
[MCP : connecter des serveurs à ton LLM local](/guide/mcp-serveurs-llm-local-ollama)
·
[Function calling Ollama : sorties JSON fiables](/guide/ollama-function-calling-sorties-json)
.
### ✓ Pour toi si…
tu es développeur ou power user à l'aise avec un terminal (installer un paquet, lire une stack trace, éditer un
`docker-compose.yml`
), tu as déjà Ollama, Docker et Cline installés, et tu veux que ton LLM local AGISSE — fichiers, git, automatisations — pas seulement discute.
### ✗ Pas pour toi si…
tu n'as jamais installé Ollama ni Cline (le kit Copilote Local pose ces bases en premier), tu cherches un RAG documentaire complet sur tes PDF (le kit RAG Local), ou tu veux un audit de sécurité réseau d'entreprise — ce kit reste au niveau d'un poste de dev solo.
24 €
Paiement unique
· mises à jour à vie incluses
Garantie 30 jours
— pas convaincu, remboursé en un email
Un agent qui agit peut casser des choses réelles.
Le Ch.4 (garde-fous) n'est pas optionnel.
Pourquoi tu peux t'y fier
Ce guide est écrit et maintenu par
l'équipe de QuelLLM.fr
— 256 modèles indexés, 350 guides en français, mis à jour chaque matin — qui opère aussi des plateformes IA en production toute l'année (
RegulIA
,
IAPRO
). Chaque commande, tag de modèle et licence de ce guide est vérifié contre la source officielle à la date d'édition (et revérifié à chaque édition), sur les profils de machines que nous utilisons nous-mêmes (RTX 5070 Ti 16 Go, Mac Apple Silicon). Ce que tu lis est condensé, vérifié, sans détour. Pas une compilation de tutos trouvés au hasard.
[Qui est derrière QuelLLM →](/a-propos)
## Le problème
Tu sais qu'un LLM local peut faire plus que discuter — le function calling est mûr, MCP structure l'écosystème, n8n branché sur Ollama existe. Mais l'information est éclatée sur des dizaines de guides séparés, aucun ne te dit comment enchaîner les briques sans que l'agent ne casse quelque chose de réel sur ta machine, ni comment savoir si une automatisation « marche vraiment » plutôt que d'avoir juste marché une fois.
L'info de base est déjà gratuite sur le site.
Le kit est LA méthode de référence : le parcours complet assemblé et testé, des fondations du tool-use jusqu'aux automatisations qui tournent seules, avec les garde-fous et la méthode de fiabilité qu'aucun guide isolé ne fournit.
## L'agentlocalvs Zapier/Make + IA cloud vs un agent cloud (Copilot Workspace, Cursor Agent)
Le même travail d'automatisation — sans abonnement et sans que ton code ou tes fichiers ne sortent de ta machine. Le comparatif honnête :
Agent local
Zapier/Make + IA cloud
Agent cloud (Copilot Workspace…)
Tes fichiers et ton code restent sur ta machine
Oui
Non
Non
Coût récurrent
0 €/mois
~20-70 €/mois
~10-40 €/mois
Fonctionne hors-ligne
Oui
Non
Non
Quota d'appels ou de tâches
Aucun
Oui
Oui
Accès direct à tes fichiers et git locaux
Oui
Limité (connecteurs)
Limité
Automatisations planifiées (cron, n8n)
Oui
Oui
Non
Raisonnement multi-repos très lourd
Limité par ta machine
Non conçu pour
Fort
Le local couvre très bien les automatisations sur tes propres fichiers, ton git et tes outils internes — et te dit franchement où le cloud garde l'avantage (raisonnement multi-repos très lourd, zéro installation).
## Ce que tu obtiens
- Ton espace en ligne, à vie — les 16 chapitres lisibles en web, toujours la dernière édition, commandes et configs copiables en un clic.
- Le guide complet en PDF (99 pages) — le même contenu, à toi pour toujours, hors-ligne.
- 27 fichiers d'assets prêts à l'emploi — le cheat-sheet function calling, la fiche modèles par tier (AGENT / OUTIL RAPIDE), la checklist garde-fous, le registre de serveurs MCP, un boilerplate de serveur MCP maison, un template de crew CrewAI, 3 recettes de workflows n8n (Markdown, nœud par nœud, valeurs exactes), des scripts Python de traitement par lot, l'arbre de dépannage, et plus.
- Le Ch.4 « garde-fous » — sandbox, permissions, revue humaine, budget GPU : posé tôt dans le kit, jamais un réglage « tout auto-approve » présenté comme le défaut.
- Le Ch.14 « évaluer la fiabilité » — construire un jeu de cas de test et un taux de réussite avant de laisser une automatisation tourner sans supervision : un actif que ni les guides gratuits ni les autres kits ne couvrent.
- Le chapitre « quand ça casse » — un arbre de décision par symptôme (Cline qui boucle, MCP qui ne répond pas, workflow n8n silencieux, crew qui ne converge pas).
- Édition vivante — l'écosystème agent (MCP, Cline, n8n, CrewAI) bouge vite ; chaque mise à jour apparaît dans ton espace, à vie, sans rien repayer.
Outils : Cline, MCP, n8n, CrewAI, Open WebUI Tools, Goose. Modèles : Devstral Small 2 (tier AGENT), Granite 4.1 (tier OUTIL RAPIDE). Ancrage RTX 5070 Ti 16 Go. Aucune redite du kit Copilote Local (installation d'Ollama/Cline, FIM, choix de modèle de code) — renvois nommés.
## Les16 chapitresdu kit
99 pages, du premier agent qui agit à la méthode pour savoir si ça marche vraiment. Rien à sauter : chaque chapitre renvoie vers les suivants.
Partie 1 — Ce qu'un agent local peut faire (et ne pas faire)
- Ton premier agent qui agit, pas qui discute
- Function calling et tool use : les fondations
- Choisir son modèle pour l'agentique
- Garde-fous avant de lâcher un agent sur ta machine
Partie 2 — Cline agentique et MCP
- Cline en mode agentique : planifier, exécuter, vérifier
- MCP : connecter des serveurs locaux à ton agent
- Construire ton propre serveur MCP
- Multi-agents avec CrewAI : répartir une tâche
Partie 3 — Automatiser au quotidien
- n8n + Ollama : tes 3 premières automatisations
- n8n avancé : boucles, erreurs, agents multi-étapes
- Open WebUI Tools & Functions : étendre ton assistant
- Agents généralistes façon Open Interpreter
- Scripts et cron : automatiser sans interface
Partie 4 — Fiabiliser, dépanner, durer
- Évaluer la fiabilité de tes agents
- Quand ça casse : diagnostiquer et réparer
- Cette édition est datée — et après ?
Édition vivante : chaque mise à jour enrichit ce sommaire (Update Log daté, ch.16) — tu ne rachètes rien à la pro…

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## RAG IA local fiable sur tes documents, sans cloud : kit RAG Local | QuelLLM

URL: https://quelllm.fr/kit-rag-local
published: 2026-10-20

> Construis un RAG local fiable sur tes PDF et tes documents, sans rien envoyer au cloud. Le guide de référence, pipeline mesuré et scripts inclus.

Le guide de référence · 16 chapitres · scripts inclus · mises à jour à vie
# Un RAG local quitient vraiment la route
Le kit RAG Local
:
LE guide de référence pour construire un RAG fiable sur tes propres documents
— PDF, notes, mails, bibliographie Zotero — sans rien envoyer dans le cloud. Le RAG qui tient la route sur 300 PDF, pas la démo qui marche une fois sur trois.
[Obtenir le kit — 24 €](/api/ebook-checkout.php?p=rag-local&src=hero)
24 €
· paiement unique ·
mises à jour à vie incluses
✓
Accès immédiat (en ligne + PDF)
✓
Paiement sécurisé Stripe
✓
Remboursé 30 jours
✓
Édition vivante (mises à jour à vie)
[Voir les 16 chapitres →](#sommaire)
## Qu'est-ce que le kit RAG Local ?
Le kit RAG Local est un guide de référence de 16 chapitres (97 pages) avec 21 scripts et gabarits, et un espace en ligne à vie. Il s'adresse aux pros, chercheurs et développeurs à l'aise en ligne de commande, sur un PC (8-16 Go de VRAM) ou un Mac mini M4 24 Go. Résultat : un pipeline RAG complet — ingestion, chunking, embeddings français, index, hybride, reranking — mesuré avec un protocole de recall@k, pas seulement testé sur trois exemples.
- 16 chapitres (97 pages) et 21 scripts, gabarits et comparatifs à télécharger.
- 2 profils couverts : PC 8-16 Go de VRAM, ou Mac mini M4 24 Go.
- Bases vectorielles couvertes : ChromaDB, Qdrant et LanceDB, au choix.
- Embeddings français comparés : bge-m3 et nomic-embed-text-v2-moe.
- Protocole de mesure recall@k sur un jeu de 30 à 50 questions.
- 24 € en paiement unique, mises à jour à vie incluses, satisfait ou remboursé 30 jours.
Écrit et maintenu par
[Mohamed Meguedmi](/auteur/mohamed-meguedmi)
, créateur de QuelLLM.fr (Falcon Consulting) · édition v2026.10 · mis à jour le 6 septembre 2026 · vérifié sur nos propres machines (PC 8-16 Go de VRAM, Mac Apple Silicon).
Pour aller plus loin, gratuitement :
[Le RAG expliqué simplement, pour débutant](/guide/rag-debutant-c-est-quoi-comment-ca-fonctionne)
·
[Quels embeddings français choisir pour un RAG](/guide/embeddings-francais-modeles)
·
[Brancher Zotero sur un LLM local](/guide/zotero-llm-local-recherche)
.
### ✓ Pour toi si…
tu es pro, chercheur ou développeur, à l'aise avec une ligne de commande (Python utile pour la majorité des chapitres, pas obligatoire), tu as déjà un usage IA locale (Ollama/LM Studio, éventuellement le kit IA Locale), et tu veux un RAG qui dépasse le clic-bouton sur des dizaines ou des centaines de documents — contrats, bibliographie Zotero, correspondance, wiki interne.
### ✗ Pas pour toi si…
tu veux juste poser une question à trois PDF de temps en temps (c'est déjà le kit IA Locale, Ch.8) ; tu cherches du RAG documentaire pour nourrir un copilote de code (c'est le kit Copilote Local) ; ou tu déploies pour plusieurs utilisateurs en entreprise avec des contraintes RGPD (le kit IA Locale en Entreprise).
24 €
Paiement unique
· mises à jour à vie incluses
Garantie 30 jours
— pas convaincu, remboursé en un email
7 guides RAG épars sur le site + des heures d'assemblage. Ce kit :
24 €
, le pipeline déjà assemblé et testé.
Pourquoi tu peux t'y fier
Ce guide est écrit et maintenu par
l'équipe de QuelLLM.fr
— 256 modèles indexés, 350 guides en français, mis à jour chaque matin — qui opère aussi des plateformes IA en production toute l'année (
RegulIA
,
IAPRO
). Chaque commande, modèle et licence de ce guide est vérifié contre la source officielle à la date d'édition (et revérifié à chaque édition), sur les profils de machines que nous utilisons nous-mêmes (PC 8-16 Go de VRAM, Mac mini M4 24 Go) ; tous les scripts du pack compilent et sont relus un à un. Ce que tu lis est condensé, vérifié, sans détour. Pas une compilation de tutos trouvés au hasard.
[Qui est derrière QuelLLM →](/a-propos)
## Le problème
Tu as déjà un assistant IA local, peut-être déjà un RAG clic-bouton (AnythingLLM, Open WebUI). Tu glisses un PDF, tu poses une question, ça répond — et puis un jour ça répond à côté, ou pire, ça invente une citation qui n'existe pas dans le document. Sur 300 PDF, une bibliothèque Zotero entière ou des années de correspondance, le clic-bouton ne tient plus : chunking naïf, aucune citation vérifiable, et surtout
rien n'est jamais mesuré
— tu le crois sur trois exemples, pas sur un protocole.
L'information de base est déjà gratuite sur le site, éclatée sur 7 guides (ChromaDB, chunking, hybride BM25, Zotero, embeddings français, reranking, LlamaIndex).
Le kit est LA méthode de référence : le pipeline complet assemblé et testé — ingestion, chunking mesuré, embeddings FR, index qui tient à l'échelle, recherche hybride, reranking, et une méthode pour vérifier que ça marche vraiment — pas une compilation de tutos à recouper toi-même.
## Le RAGassemblé et mesurévs le RAG clic-bouton vs coller tout au LLM
Le même besoin — interroger tes documents — trois façons d'y répondre. Le comparatif honnête :
RAG assemblé (ce kit)
RAG clic-bouton
Tout coller au LLM
Tient sur des centaines de documents
Oui
Limité
Non
Citation vérifiable systématique
Oui, exigée
Rarement fiable
Non
Recherche hybride (identifiants, noms propres)
Oui (BM25 + vectoriel)
Non
Non applicable
Qualité mesurée (recall@k avant/après)
Oui, protocole fourni
Non
Non
Mise en place
Plusieurs sessions, pipeline propre
Quelques minutes
Immédiat
Confidentialité (100 % local)
Oui
Oui
Selon le LLM utilisé
Coût
0 €/mois une fois monté
0 €/mois
Contexte cher au-delà de quelques docs
Le clic-bouton reste le bon choix pour un usage occasionnel sur trois documents (c'est le kit IA Locale, Ch.8). Ce kit prend le relais quand le corpus, l'enjeu ou la fiabilité exigée dépassent ce que le clic-bouton peut tenir.
## Ce que tu obtiens
- Ton espace en ligne, à vie — les 16 chapitres lisibles en web, toujours la dernière édition.
- Le guide complet en PDF (97 pages) — le même contenu, à toi pour toujours, hors-ligne.
- 21 fichiers prêts à l'emploi (scripts, gabarits, comparatifs) — bascule OCR→vision, pipeline Zotero avec citation, parsing mbox, 3 stratégies de chunking, comparatifs embeddings/bases vectorielles, recherche hybride RRF, ajout de reranker, pipelines LlamaIndex et agent LangChain, script de mesure recall@k, arbre de dépannage.
- 2 profils d'ancrage — PC 8-16 Go de VRAM, Mac mini M4 24 Go : tu retrouves ta configuration à chaque exemple, jamais un cas qui ne te concerne pas.
- Le protocole de mesure (Ch.14) — construire un jeu de 30-50 questions, mesurer un recall@k avant/après un changement, détecter une hallucination sans citation valide selon un vrai protocole, pas une impression.
- Édition vivante — chaque mise à jour (nouveaux embedders, bases vectorielles, frameworks) apparaît dans ton espace, à vie, sans rien repayer.
Outils : ChromaDB, Qdrant, LanceDB, LlamaIndex, LangChain, Open WebUI Knowledge, AnythingLLM. Embeddings : bge-m3, nomic-embed-text-v2-moe. 100 % local, 0 €/mois une fois monté.
## Les16 chapitresdu kit
97 pages, des fondations du pipeline au RAG mesuré et fiabilisé. Rien à sauter : chaque chapitre renvoie vers les suivants.
Partie 1 — Fondations d'un RAG qui tient la route
- Ton RAG actuel ment (ou pourquoi ce kit existe)
- Anatomie d'un pipeline RAG qui tient la route
- Choisir sa stack : script, framework ou interface avancée
Partie 2 — Ingestion : au-delà du beau PDF
- OCR, nettoyage, dédup : ingérer ce qu'on a vraiment
- Zotero : brancher sa bibliographie sur un RAG qui cite vraiment
- Mails et correspondance : un corpus qu'on oublie de RAGuer
- Chunking : les 5 stratégies et comment mesurer laquelle gagne
Partie 3 — Le moteur : embeddings, index, retrieval
- Embeddings multilingues FR : lequel choisir et comment vérifier
- Index vectoriel local : ChromaDB, Qdrant, LanceDB — lequel en 2026
- Recherche hybride : quand le vectoriel pur ne suffit pas
- Reranking : le cross-encoder qui corrige le retrieval
Partie 4 — Orchestrer, mesurer, fiabiliser
- LlamaIndex et LangChain en local : construire au-delà du script fait main
- Open WebUI Knowledge et AnythingLLM en usage avancé
- Évaluer son RAG : jeu de qu…

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## IA souveraine en entreprise, RGPD et AI Act : le kit IA Entreprise | QuelLLM

URL: https://quelllm.fr/kit-ia-entreprise
published: 2026-10-20

> Cadrer et déployer une IA locale souveraine au travail : RGPD, AI Act, architecture, sécurité, charte. Le guide de référence des DSI, gabarits inclus.

Le guide de référence · 16 chapitres · gabarits inclus · mises à jour à vie
# Déployer une IA localeau travail, proprement
Le kit IA Locale en Entreprise
:
LE guide de référence pour cadrer, déployer et faire durer une IA locale au sein d'une équipe
— RGPD et AI Act exécutables, architecture multi-utilisateurs, sécurité, charte d'usage, pilote encadré, TCO chiffré. Pour un DSI, un dirigeant de PME/ETI ou un RSSI qui doit décider, et faire décider.
[Obtenir le kit — 24 €](/api/ebook-checkout.php?p=ia-entreprise&src=hero)
24 €
· paiement unique ·
mises à jour à vie incluses
✓
Accès immédiat (en ligne + PDF)
✓
Paiement sécurisé Stripe
✓
Remboursé 30 jours
✓
Édition vivante (mises à jour à vie)
[Voir les 16 chapitres →](#sommaire)
## Qu'est-ce que le kit IA Locale en Entreprise ?
Le kit IA Locale en Entreprise est un guide de référence de 16 chapitres (87 pages) avec 18 gabarits et un espace en ligne à vie. Il s'adresse aux DSI, dirigeants de PME/ETI et RSSI qui doivent cadrer un déploiement pour une équipe de 15 à 20 utilisateurs, sur un serveur avec GPU professionnel (24-48 Go de VRAM). Résultat : un cadrage RGPD et AI Act exécutable, une architecture multi-utilisateurs sécurisée et un pilote de 30 jours prêt à lancer.
- 16 chapitres (87 pages) et 18 gabarits : note DSI, charte, calculateur TCO.
- Profil d'ancrage : 15 à 20 utilisateurs, serveur GPU pro 24-48 Go de VRAM.
- Cadrage RGPD exécutable et calendrier AI Act, avec disclaimer non-juridique.
- Déploiement pas à pas : Ollama, Open WebUI, Docker, SSO (Entra ID).
- Pilote encadré de 30 jours avec critères de succès écrits avant le jour 1.
- 24 € en paiement unique, mises à jour à vie incluses, satisfait ou remboursé 30 jours.
Écrit et maintenu par
[Mohamed Meguedmi](/auteur/mohamed-meguedmi)
, créateur de QuelLLM.fr (Falcon Consulting) · édition v2026.10 · mis à jour le 6 septembre 2026 · vérifié sur nos propres machines (PC 8-16 Go de VRAM, Mac Apple Silicon).
Pour aller plus loin, gratuitement :
[IA locale en entreprise : le cadrage RGPD](/guide/ia-locale-entreprise-rgpd)
·
[Sécuriser un serveur Ollama en production](/guide/securiser-serveur-ollama)
·
[Le coût réel d'un serveur GPU pour un LLM](/guide/cout-serveur-gpu-llm)
.
### ✓ Pour toi si…
tu es DSI, dirigeant de PME/ETI, RSSI ou responsable innovation, ton équipe utilise déjà l'IA générative (officiellement ou en shadow AI), et tu dois cadrer un déploiement pour un groupe — une entreprise qui possède ou peut budgéter un serveur avec GPU, sur un usage interne (chat, documents, rédaction).
### ✗ Pas pour toi si…
tu veux monter un assistant pour toi seul chez toi (c'est le kit IA Locale) ou faire coder un agent dans ton éditeur (c'est le kit Copilote Local) — et ce kit ne remplace jamais l'avis de ton DPO, ton RSSI ou un juriste sur ton cas précis.
24 €
Paiement unique
· mises à jour à vie incluses
Garantie 30 jours
— pas convaincu, remboursé en un email
Le calculateur TCO du Ch.12 chiffre ton coût réel —
sans jamais inventer un prix cloud à ta place
.
Pourquoi tu peux t'y fier
Ce guide est écrit et maintenu par
l'équipe de QuelLLM.fr
— 256 modèles indexés, 350 guides en français, mis à jour chaque matin — qui opère aussi des plateformes IA en production toute l'année (
RegulIA
,
IAPRO
). Chaque commande, version et référence réglementaire de ce guide est vérifiée contre la source officielle à la date d'édition (et revérifiée à chaque édition) ; le calendrier AI Act cité au Ch.3 renvoie systématiquement à Regulia.fr pour le détail à jour. Ce que tu lis est condensé, vérifié, sans détour. Pas une compilation de tutos trouvés au hasard.
[Qui est derrière QuelLLM →](/a-propos)
## Le problème
Ton équipe utilise déjà l'IA générative. Officiellement ou pas, avec ou sans ton feu vert. La vraie question n'est plus « faut-il l'autoriser ? », elle est
« qui décide où vont les données, et qui peut le prouver ? »
Une IA locale répond aux deux à la fois — mais entre le RGPD, l'AI Act, l'architecture multi-utilisateurs et la charte que personne n'a encore signée, le chantier reste entier tant qu'il n'est pas cadré.
L'information de base existe déjà, éclatée sur 15 guides gratuits et sur les chapitres entreprise du kit Copilote Local.
Le kit est LA méthode de référence : le parcours assemblé de bout en bout (cadrage → architecture → sécurité → adoption), avec les gabarits prêts à adapter qu'aucun guide isolé ne donne assemblés — pas une compilation de tutos à recouper toi-même.
## IA locale d'équipevsIA cloud par siège
Le même usage — chat, rédaction, questions sur les documents internes — comparé honnêtement pour une équipe de 15-20 personnes :
IA locale d'équipe
IA cloud (siège/mois)
Les conversations restent sur le serveur de l'entreprise
Oui
Non
Coût qui grimpe avec les effectifs
Non (coût marginal quasi nul)
Oui, par siège
Transfert de données hors UE / sous-traitant tiers
Aucun
Selon fournisseur
Fonctionne hors-ligne / réseau interne coupé
Oui
Non
Recherche web temps réel
Non
Oui
Modèles les plus récents et lourds, zéro maintenance
Limité par le matériel de l'entreprise
Oui
Responsabilité de traitement (RGPD)
Reste entière — le local ne la supprime jamais
Reste entière
Le local supprime le transfert hors UE et le sous-traitant cloud, pas la responsabilité de traitement ni la nécessité d'une charte d'usage — le Ch.2 détaille ce qui change vraiment, et ce qui ne change jamais.
## Ce que tu obtiens
- Ton espace en ligne, à vie — les 16 chapitres lisibles en web, toujours la dernière édition.
- Le guide complet en PDF (87 pages) — le même contenu, à toi pour toujours, hors-ligne.
- 18 fichiers (gabarits, checklists, calculateur TCO, docker-compose) prêts à adapter — la note DSI complète pour un CODIR, la charte d'usage IA, la checklist RGPD exécutable, le calendrier AI Act, le plan de pilote de 30 jours, le calculateur TCO (.csv + méthode), le docker-compose serveur durci (SSO commenté), et plus.
- Un profil d'ancrage unique et assumé — 15-20 utilisateurs, serveur Linux, GPU pro 24-48 Go de VRAM : les chiffres de dimensionnement ne se contredisent jamais d'un chapitre à l'autre.
- Le chapitre « dépannage serveur » — un arbre de décision par symptôme, pensé pour une panne qui touche 15-20 personnes en même temps, pas un poste individuel.
- Édition vivante — chaque mise à jour (droit ET outils) apparaît dans ton espace, à vie, sans rien repayer.
Outils : Ollama, Open WebUI, Docker, SSO/OIDC (Entra ID en pas-à-pas). Aucune ligne de code requise côté lecteur, aucun prix matériel figé dans le PDF (renvoi
[quelllm.fr/materiel-ia](/materiel-ia)
), aucun conseil juridique individualisé.
## Les16 chapitresdu kit
87 pages, du cadrage devant un CODIR au serveur en production pour ton équipe. Rien à sauter : chaque chapitre renvoie vers les suivants.
Partie 1 — Pourquoi, et dans quel cadre
- Pourquoi l'IA locale en entreprise, maintenant
- RGPD et IA locale : ce qui change, ce qui ne change pas
- AI Act : ton rôle, ton calendrier
Partie 2 — Construire l'architecture
- Architecture multi-utilisateurs : la vue d'ensemble
- Serveur Ollama + Open WebUI : déploiement pas à pas
- Authentification et comptes : SSO, rôles, cycle de vie
- Journalisation, sauvegardes, continuité
- Choisir son matériel serveur : GPU dédié, mini-PC IA, Mac Studio
Partie 3 — Sécuriser, encadrer, piloter
- Sécurité et durcissement du serveur
- Politique d'usage et charte IA
- Le pilote de 30 jours : méthode et gouvernance
Partie 4 — Adopter et durer
- TCO vs cloud : la méthode et le calculateur
- Former les équipes
- Mesurer la valeur
- Dépannage et exploitation au quotidien
- Cette édition est datée — et après ?
Édition vivante : chaque mise à jour enrichit ce sommaire (Update Log daté, ch.16) — tu ne rachètes rien à la prochaine version, même quand le calendrier AI Act change.
## Le serveur de ton équipe,pas à pas
Aucune ligne de code à écrire toi-même : les commandes serveur sont données intégralement dans le kit, copiables telles quelles. Un aperçu du chemin (profil d'ancrage : Ubuntu Server,…

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## IA sans censure en local, modèle non censuré : kit IA Sans Filtre | QuelLLM

URL: https://quelllm.fr/kit-ia-sans-filtre
published: 2026-10-20

> Un modèle IA non censuré en local, sans refus abusifs sur la santé, l'histoire ou la sécurité. Le guide de référence pour l'installer, cadre légal inclus.

Le guide de référence · 16 chapitres · assets inclus · mises à jour à vie
# L'IA qui répondvraiment,100 % en local
Le kit IA Sans Filtre
:
un modèle non censuré en local, pour en finir avec les refus abusifs
sur des questions légitimes de santé, d'histoire ou de sécurité informatique, et pour écrire sans qu'un filtre casse la scène — pour la recherche, le journalisme, l'écriture, ou tester tes propres systèmes. Cadre légal inclus, du premier chapitre au dernier.
[Obtenir le kit — 24 €](/api/ebook-checkout.php?p=ia-sans-filtre&src=hero)
24 €
· paiement unique ·
mises à jour à vie incluses
✓
Accès immédiat (en ligne + PDF)
✓
Paiement sécurisé Stripe
✓
Remboursé 30 jours
✓
Édition vivante (mises à jour à vie)
[Voir les 16 chapitres →](#sommaire)
## Qu'est-ce que le kit IA Sans Filtre ?
Le kit IA Sans Filtre est un guide de référence de 16 chapitres (81 pages) avec 14 fichiers d'assets et un espace en ligne à vie. Il s'adresse aux chercheurs, journalistes, auteurs et professionnels de la sécurité qui veulent un modèle non censuré sur un GPU de 8 ou 16 Go de VRAM, pour des questions légitimes de santé, d'histoire ou de sécurité informatique. Le Chapitre 4, obligatoire, pose le cadre légal FR/UE avant tout contenu technique.
- 16 chapitres (81 pages) et 14 fichiers : checklists, gabarits de persona, grilles de test.
- 2 profils couverts : GPU 8 Go (variante communautaire) et 16 Go (modèle catalogue).
- Chapitre légal obligatoire (Ch.4) avant tout contenu technique, cadre FR/UE.
- Outils couverts : LM Studio, Ollama et SillyTavern pour la fiction interactive.
- Premier résultat en moins de 30 minutes de lecture et d'installation.
- 24 € en paiement unique, mises à jour à vie incluses, satisfait ou remboursé 30 jours.
Écrit et maintenu par
[Mohamed Meguedmi](/auteur/mohamed-meguedmi)
, créateur de QuelLLM.fr (Falcon Consulting) · édition v2026.10 · mis à jour le 6 septembre 2026 · vérifié sur nos propres machines (PC 8-16 Go de VRAM, Mac Apple Silicon).
Pour aller plus loin, gratuitement :
[Modèles abliterated : le guide complet](/guide/modeles-abliterated-non-censures-en-local)
·
[Installer Ollama, pas à pas](/guide/installer-ollama)
·
[LM Studio : tutoriel complet 2026](/guide/lm-studio-tutoriel-2026)
.
### ✓ Pour toi si…
tu en as assez des refus abusifs sur des questions légitimes, tu es chercheur ou journaliste et tu dois documenter des sujets sensibles, tu écris (polars, thrillers, personnages sombres) et un filtre casse tes scènes, tu es un pro de la sécurité qui teste ses propres systèmes, tu as déjà LM Studio ou Ollama installés, et ta machine a 8 Go de VRAM minimum.
### ✗ Pas pour toi si…
tu cherches à produire du contenu illégal ou visant des personnes réelles — ce kit renvoie à la loi et ne t'y aidera pas, dès le Chapitre 1, sans exception. Tu n'as jamais installé de modèle local ? Commence par le
kit IA Locale
, ce kit part du principe que c'est déjà fait.
24 €
Paiement unique
· mises à jour à vie incluses
Garantie 30 jours
— pas convaincu, remboursé en un email
Cadre légal, chapitre obligatoire —
compris dans le kit
, jamais en option.
Pourquoi tu peux t'y fier
Ce guide est écrit et maintenu par
l'équipe de QuelLLM.fr
— 256 modèles indexés, 350 guides en français, mis à jour chaque matin — qui opère aussi des plateformes IA en production toute l'année (
RegulIA
,
IAPRO
). Chaque modèle, licence et texte de loi de ce guide est vérifié contre la source officielle à la date d'édition (Hugging Face, ollama.com, Légifrance/EUR-Lex), et revérifié à chaque édition. Ce que tu lis est condensé, vérifié, sans détour.
[Qui est derrière QuelLLM →](/a-propos)
## Le problème
Un modèle IA aligné refuse trop souvent des questions parfaitement légitimes : comment interagissent deux médicaments, ce que documente précisément une propagande d'État ou un génocide reconnu, comment fonctionne une technique d'attaque pour mieux défendre son propre système — au nom d'un « sur-refus » calibré pour le grand public, avec en prime un sermon et un renvoi automatique vers « un professionnel ». Tu as entendu parler des modèles « abliterated » ou « uncensored » qui lèvent ces garde-fous. Mais l'écosystème communautaire est fragmenté : des dizaines de variantes, une qualité inégale, aucune indication claire sur laquelle choisir, ni sur ce que la loi autorise réellement une fois le modèle installé sur ta machine.
L'explication technique de l'ablation est déjà gratuite sur le site.
Le kit est LA méthode de référence : juger une source communautaire fiable, choisir la bonne variante selon ta machine, l'installer, et surtout connaître précisément le cadre légal et les limites absolues — pas une compilation de tutos à recouper toi-même, pas un manuel de contournement.
## Modèlenon censuré localvs modèle aligné cloud vs jailbreak par prompt
Trois approches pour contourner les refus abusifs — une seule tient dans la durée, sur ta propre machine, dans un cadre légal clair :
Modèle abliterated local
Modèle aligné (ChatGPT, etc.)
Jailbreak par prompt
Tes conversations restent sur ta machine
Oui
Non
Non (sur un service tiers)
Refus abusifs sur des demandes bénignes
Très rares
Fréquents
Variable, imprévisible
Stabilité dans le temps
Stable (poids modifiés une fois)
Stable
Corrigé par le fournisseur en quelques semaines
Connaissances du modèle
Identiques au modèle de base
Souvent plus récentes
Identiques au modèle de base
Cadre légal clair fourni
Oui (Ch.4 du kit)
CGU du fournisseur
Zone grise, CGU violées
Coût
0 €/mois une fois installé
0 à ~23 €/mois
0 €/mois
L'ablation modifie les poids d'un modèle que tu fais tourner toi-même — ce n'est ni un abonnement à contourner, ni une faille à exploiter sur un service tiers. Le kit te dit aussi franchement où elle n'apporte rien (Chapitre 13) : elle ne rend pas le modèle plus savant, seulement moins réticent.
## Ce que tu obtiens
- Ton espace en ligne, à vie — les 16 chapitres lisibles en web, toujours la dernière édition.
- Le guide complet en PDF (81 pages) — le même contenu, à toi pour toujours, hors-ligne.
- 14 fichiers d'assets prêts à l'emploi — la checklist de responsabilité légale, le tableau des publishers communautaires fiables, la grille de test qualité, le tableau de choix de modèle par VRAM, 4 gabarits de persona/system prompt, la checklist SillyTavern (fiction interactive), l'arbre de dépannage, et plus.
- 2 profils d'ancrage — 8 Go de VRAM (variante communautaire) et 16 Go de VRAM (modèle catalogue) : tu retrouves ta configuration à chaque chapitre technique.
- Le chapitre légal obligatoire (Ch.4) — les limites absolues (FR/UE) posées avant tout contenu technique, avec les 4 questions à se reposer avant chaque session.
- Édition vivante — chaque mise à jour (nouvelles variantes vérifiées, écosystème communautaire qui change) apparaît dans ton espace, à vie, sans rien repayer.
Outils : LM Studio, Ollama, SillyTavern. Cadre légal respecté, aucune ligne de code requise, 100 % local.
## Les16 chapitresdu kit
81 pages, du cadrage légal au dépannage. Le chapitre légal (Ch.4) vient avant tout contenu technique — rien à sauter.
Partie 1 — Comprendre avant d'agir
- Pourquoi ce kit, et pour qui
- Ce que veut dire « abliterated », « uncensored », « non aligné »
- Pourquoi les modèles refusent (et pourquoi c'est parfois abusif)
- Cadre légal (FR/UE) et responsabilité
Partie 2 — Choisir et faire tourner
- Où trouver les variantes, et comment juger une source
- Juger la qualité : benchmarks de refus et dégradation
- Le bon modèle selon ta VRAM
- Installation pas à pas (Ollama et LM Studio)
Partie 3 — Utiliser, dans les usages légitimes
- System prompts et personas
- Écriture et fiction interactive : le chemin simple et le chemin avancé
- Recherche et red-teaming personnel
- Vie privée et sécurité : ne rien laisser sortir, ne rien laisser de traces
- Limites techniques et éthiques
Partie 4 — Dépannage et durée de vie
- Quand ça casse : dépannage
- Limites et éthique : le mot de la fin
- Cette édition est datée — et après ?
Édition vivante : chaq…

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## IA locale sur Mac Apple Silicon : MLX, Ollama, LM Studio (kit Mac) | QuelLLM

URL: https://quelllm.fr/kit-mac
published: 2026-10-20

> L'IA locale à fond sur Apple Silicon : mémoire unifiée, MLX face à GGUF, le bon modèle pour ta puce. Le guide de référence pour Mac, avec Ollama et LM Studio.

Le guide de référence · 16 chapitres · assets inclus · mises à jour à vie
# Ton Mac, à fondpour l'IA locale
Le kit Mac
:
LE guide de référence pour exploiter l'IA locale à fond sur Apple Silicon
— mémoire unifiée, MLX face à GGUF, le bon modèle pour TA puce (M1 à M5/M6), et tout ce que macOS offre en plus. Pour un Mac qui vient d'être acheté comme pour un Mac de 2020 jamais poussé à fond.
[Obtenir le kit — 24 €](/api/ebook-checkout.php?p=mac&src=hero)
24 €
· paiement unique ·
mises à jour à vie incluses
✓
Accès immédiat (en ligne + PDF)
✓
Paiement sécurisé Stripe
✓
Remboursé 30 jours
✓
Édition vivante (mises à jour à vie)
[Voir les 16 chapitres →](#sommaire)
## Qu'est-ce que le kit Mac ?
Le kit Mac est un guide de référence de 16 chapitres avec 21 fichiers d'assets et un espace en ligne à vie. Il s'adresse aux utilisateurs de Mac Apple Silicon (puce M1 à M5/M6, 8 à 512 Go de mémoire unifiée), sur trois profils d'ancrage allant du MacBook Air 16 Go au Mac Studio 64 Go. Résultat : un premier LLM en accélération Metal en moins d'une heure, puis la mémoire unifiée et MLX exploités à fond.
- 16 chapitres et 21 fichiers d'assets : tableau maître, scripts launchd, Raccourcis.
- Couvre les puces M1 à M5/M6, de 8 à 512 Go de mémoire unifiée.
- Profils d'ancrage : MacBook Air M2 16 Go, Mac mini M4 24 Go, Studio 64 Go.
- Outils couverts : LM Studio (MLX), Ollama, Open WebUI et mlx-lm.
- Premier LLM en accélération Metal active obtenu en moins d'une heure.
- 24 € en paiement unique, mises à jour à vie incluses, satisfait ou remboursé 30 jours.
Écrit et maintenu par
[Mohamed Meguedmi](/auteur/mohamed-meguedmi)
, créateur de QuelLLM.fr (Falcon Consulting) · édition v2026.10 · mis à jour le 6 septembre 2026 · vérifié sur nos propres machines (PC 8-16 Go de VRAM, Mac Apple Silicon).
Pour aller plus loin, gratuitement :
[MLX vs llama.cpp sur Mac : le comparatif](/guide/mlx-vs-llama-cpp-mac-comparatif)
·
[Le Mac mini M4 pour un LLM local](/guide/llm-mac-mini-m4)
·
[Le meilleur LLM local pour un Mac 16 Go](/meilleur-llm/mac-16gb)
.
### ✓ Pour toi si…
tu as un Mac Apple Silicon (MacBook Air/Pro, Mac mini, Mac Studio, iMac — puce M1 à M5/M6) et tu veux comprendre et exploiter ce qui lui est propre pour l'IA locale : sa mémoire unifiée, MLX, le bon modèle pour ta puce précise, les vraies performances — que tu débutes ou que tu fasses déjà tourner Ollama/LM Studio sans être sûr d'en tirer le maximum.
### ✗ Pas pour toi si…
tu es sur PC ou Linux (c'est le kit IA Locale, multi-OS) ou tu cherches un copilote qui code dans ton éditeur (c'est le kit Copilote Local, avec un seul renvoi vers Xcode dans ce kit, jamais un chapitre dédié).
24 €
Paiement unique
· mises à jour à vie incluses
Garantie 30 jours
— pas convaincu, remboursé en un email
Mac exclusivement — Apple Silicon (M1 à M5/M6),
8 à 512 Go
de mémoire unifiée couverts.
Pourquoi tu peux t'y fier
Ce guide est écrit et maintenu par
l'équipe de QuelLLM.fr
— 256 modèles indexés, 350 guides en français, mis à jour chaque matin — qui opère aussi des plateformes IA en production toute l'année (
RegulIA
,
IAPRO
). Chaque commande, modèle, version et prix de ce guide est vérifié contre la source officielle à la date d'édition (Apple, Ollama, LM Studio, Hugging Face) et revérifié à chaque édition, sur les profils de machines que nous utilisons nous-mêmes. Ce que tu lis est condensé, vérifié, sans détour. Pas une compilation de tutos trouvés au hasard.
[Qui est derrière QuelLLM →](/a-propos)
## Le problème
Un Mac Apple Silicon n'est
pas juste un PC avec un logo
pour l'IA locale : mémoire unifiée partagée avec le GPU, MLX face à GGUF, une limite mémoire par défaut qu'on peut relever si on sait comment — la plupart des guides traitent ton Mac comme n'importe quelle machine, et tu laisses la moitié de sa capacité sur la table.
L'information Mac est déjà là, éclatée sur 21 guides gratuits du site — un par machine, un pour MLX, un pour la mémoire unifiée.
Le kit est LA méthode de référence : le tableau modèle par puce ET par palier de RAM assemblé en un seul endroit, les scripts launchd et Raccourcis prêts à coller, la méthode pour mesurer tes propres performances — pas une compilation de tutos à recouper toi-même.
## MLXnatifvs GGUF sur ton Mac
Le même modèle, deux formats — le choix le plus mal expliqué dans les guides gratuits existants. Le comparatif honnête :
MLX (Apple)
GGUF (llama.cpp/Ollama)
Pensé pour la mémoire unifiée dès sa conception
Oui
Compatible, pas natif
Disponibilité des modèles
Une bonne partie, pas tout
La quasi-totalité
Compatibilité multi-OS (PC, Linux)
Non — Apple Silicon uniquement
Oui
Bascule dans LM Studio
Un réglage GUI
Un réglage GUI
Ligne de commande (
`mlx-lm`
)
Optionnel, pour aller plus loin
Ollama CLI natif
Le kit te dit dans quels cas MLX apporte un vrai gain, et dans quels cas GGUF reste le bon choix (modèle absent en MLX, besoin de compatibilité multi-OS) — jamais un dogme, une méthode.
## Ce que tu obtiens
- Ton espace en ligne, à vie — les 16 chapitres lisibles en web, toujours la dernière édition.
- Le guide complet en PDF — le même contenu, à toi pour toujours, hors-ligne.
- 21 fichiers d'assets prêts à l'emploi — le tableau maître Go→modèle par puce ( .md + .csv ), le cheat-sheet mémoire unifiée (commandes sysctl + LaunchDaemon), l'arbre de décision MLX/GGUF, le .plist launchd pour Ollama en service, le compose Open WebUI adapté Mac, l'export Raccourcis, et plus.
- 3 profils d'ancrage — MacBook Air M2 16 Go (ta machine actuelle si tu en as un — plus vendue neuve, cf. Ch.15), Mac mini M4 24 Go, Mac Studio M4 Max 64 Go : tu retrouves ta configuration à chaque chapitre, jamais un exemple qui ne te concerne pas.
- Le chapitre « quand ça casse sur Mac » — un arbre de décision par symptôme (Metal pas détecté, système inutilisable pendant une génération, modèle qui refuse de charger, throttling).
- Édition vivante — chaque mise à jour (nouvelles puces Apple, nouveaux modèles, MLX qui évolue) apparaît dans ton espace, à vie, sans rien repayer.
Outils : LM Studio (MLX), Ollama, Open WebUI,
`mlx-lm`
. Mac Apple Silicon exclusivement, 0 €/mois une fois installé.
## Les16 chapitresdu kit
Du premier LLM 100 % Metal en moins d'une heure à la grille d'achat 2026. Rien à sauter : chaque chapitre renvoie vers les suivants.
Partie 1 — Le Mac, une architecture à part pour l'IA locale
- Ton premier LLM 100 % Metal, en une heure
- Mémoire unifiée : ce que ça change vraiment (et comment forcer la limite GPU)
- MLX ou GGUF : lequel choisir, et quand ça compte
- Le tableau de référence : quel modèle pour QUELLE puce, quelle RAM
Partie 2 — Installer, régler, mesurer
- Quantification et contexte long : calculer ton vrai budget mémoire
- Performances réelles : tokens/seconde, préfill, chaleur, batterie
- Ollama comme service : lancement automatique, réseau, logs (launchd)
- Open WebUI sur Mac : Docker Desktop, OrbStack ou natif
Partie 3 — Ce qu'on en fait sur un Mac
- La vision en local, nativement accélérée par Metal
- Modèles français et anglais : ce qui tourne vraiment bien sur Apple Silicon
- Raccourcis, Automator, Spotlight : l'IA locale dans macOS
- Ton Mac mini en serveur IA pour toute la maison
Partie 4 — Fiabiliser, choisir, durer
- Confidentialité : iCloud, Spotlight, télémétrie — ce qui reste vraiment local
- Quand ça casse sur Mac : Metal, mémoire, swap
- Quel Mac acheter pour l'IA locale en 2026
- Cette édition est datée — et après ?
Édition vivante : chaque mise à jour enrichit ce sommaire (Update Log daté, ch.16) — tu ne rachètes rien à la prochaine version.
## Ton premier LLM 100 % Metal enune heure, pas à pas
Que tu partes de zéro ou que tu aies déjà un outil installé, le guide te tient la main jusqu'à un résultat concret :
### 1 · LM Studio ou Ollama
2 commandes si tu pars de zéro (renvoi complet au kit IA Locale), sinon on passe direct à la suite.
### 2 · Vérifie que Metal tourne
Le Moniteur d'activité (onglet GPU) doit montrer le GPU au travail — pas un fallback CPU silencieux.
### 3 · Le bon modèle…

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## Images et vidéos IA en local : ComfyUI, Flux, Wan 2.2 | QuelLLM

URL: https://quelllm.fr/kit-images-ia
published: 2026-10-20

> Générer des images et vidéos IA illimitées sur ton PC ou ton Mac, sans abonnement ni quota : ComfyUI, Flux, Z-Image, Wan 2.2. Le guide de référence complet.

Le guide de référence · 16 chapitres · assets inclus · mises à jour à vie
# Tes images et vidéos IA,100 % en local
Le kit Images IA
:
LE guide de référence pour générer des images et des vidéos IA en local
— ComfyUI, Flux, Z-Image, Wan 2.2, sur ton GPU NVIDIA ou ton Mac. Sans abonnement, sans quota mensuel, sans file d'attente, sans censure arbitraire. Pour un premier visuel en moins d'une heure, comme pour un studio complet chez toi.
[Obtenir le kit — 24 €](/api/ebook-checkout.php?p=images-ia&src=hero)
24 €
· paiement unique ·
mises à jour à vie incluses
✓
Accès immédiat (en ligne + PDF)
✓
Paiement sécurisé Stripe
✓
Remboursé 30 jours
✓
Édition vivante (mises à jour à vie)
[Voir les 16 chapitres →](#sommaire)
## Qu'est-ce que le kit Images IA ?
Le kit Images IA est un guide de référence de 16 chapitres avec un pack d'assets (workflows ComfyUI, prompts, scripts) et un espace en ligne à vie. Il s'adresse aux créateurs de contenu, indépendants et TPE avec un PC GPU NVIDIA 8-16 Go ou un Mac Apple Silicon 16 Go+, sur trois profils d'ancrage. Résultat : une première image générée en local en moins d'une heure, puis ComfyUI, les modèles ouverts et la vidéo exploités à fond.
- 16 chapitres et un pack d'assets : workflows ComfyUI, prompts, scripts, checklists.
- Couvre GPU NVIDIA 8 à 16 Go et Mac Apple Silicon 16 Go+ de mémoire unifiée.
- Profils d'ancrage : 12 Go de VRAM, 8 Go de VRAM, Mac mini M4 24 Go.
- Outils et modèles couverts : ComfyUI, Flux, Z-Image, Qwen-Image, SDXL, Wan 2.2.
- Première image générée en local obtenue en moins d'une heure.
- 24 € en paiement unique, mises à jour à vie incluses, satisfait ou remboursé 30 jours.
Écrit et maintenu par
[Mohamed Meguedmi](/auteur/mohamed-meguedmi)
, créateur de QuelLLM.fr (Falcon Consulting) · édition v2026.10 · mis à jour le 7 septembre 2026 · vérifié sur nos propres machines (PC 8-16 Go de VRAM, Mac Apple Silicon).
Pour aller plus loin, gratuitement :
[Le meilleur LLM pour la vision](/meilleur-llm/vision)
·
[Quel matériel pour l'IA locale](/materiel-ia)
·
[Choisir son GPU pour l'IA locale](/guide/choisir-gpu-llm-local)
.
### ✓ Pour toi si…
tu es créateur de contenu, indépendant ou en TPE (visuels produits, réseaux sociaux, sites), illustrateur ou maker curieux, à l'aise avec un ordinateur (installer, glisser un fichier, coller une commande) sans être développeur — et tu as un PC avec GPU NVIDIA 8 à 16 Go ou un Mac Apple Silicon 16 Go de mémoire unifiée ou plus.
### ✗ Pas pour toi si…
tu n'as ni GPU NVIDIA correct ni Mac Apple Silicon (les autres cartes/plateformes sont traitées honnêtement mais restent plus limitées) ; ou tu cherches un assistant de chat en local (c'est le kit IA Locale), un copilote qui code dans ton éditeur (Le kit Copilote Local) ou de l'audio/3D (hors périmètre, aucun kit ni renvoi à ce jour).
24 €
Paiement unique
· mises à jour à vie incluses
Garantie 30 jours
— pas convaincu, remboursé en un email
PC avec GPU NVIDIA
8 à 16 Go
ou Mac Apple Silicon
16 Go+
de mémoire unifiée.
Pourquoi tu peux t'y fier
Ce guide est écrit et maintenu par
l'équipe de QuelLLM.fr
— 256 modèles indexés, 350 guides en français, mis à jour chaque matin — qui opère aussi des plateformes IA en production toute l'année (
RegulIA
,
IAPRO
). Chaque modèle, licence, version d'outil et prix de comparaison de ce guide est vérifié contre la source officielle à la date d'édition (Hugging Face, dépôts GitHub officiels, pages de tarifs des services cités) et revérifié à chaque édition, sur les profils de machines que nous utilisons nous-mêmes. Ce que tu lis est condensé, vérifié, sans détour. Pas une compilation de tutos trouvés au hasard.
[Qui est derrière QuelLLM →](/a-propos)
## Le problème
Générer des images et des vidéos IA aujourd'hui, c'est presque toujours
un abonnement, un quota de crédits qui se vide, et un refus arbitraire
quand un prompt légitime touche une marque, un style ou un contexte que la plateforme cloud n'aime pas. Ce que le local permet en 2026 (qualité photo, texte dans l'image, contrôle fin de la composition, LoRA de style) est resté éclaté sur des dizaines de tutos épars, sans jamais être assemblé en un parcours complet et vérifié.
Ce parcours est
LE guide de référence
: ComfyUI comme outil unique du début à la fin, les workflows prêts à charger (dérivés des exemples officiels, jamais improvisés), le tableau des modèles et de leurs licences pour savoir précisément ce que tu as le droit de faire, et le cadre légal posé une fois pour toutes — pas une compilation de tutos à recouper toi-même.
## Abonnement cloudoulocal, à vie
Les générateurs cloud fonctionnent par crédits qui se rechargent chaque mois, ou pas. Repères de prix constatés sur les pages officielles, en septembre 2026 — le cloud n'est jamais un chemin de ce parcours, seulement un point de comparaison honnête :
Service (cloud)
Prix constaté
Ce que ça donne
Adobe Firefly, plan Standard
9,99 $/mois
2 000 crédits, puis il faut passer au palier au-dessus ou attendre le mois suivant
Runway, plan Standard
15 $/mois
625 crédits/mois, la vidéo consomme vite
Freepik/Magnific, Premium
12 €/mois en annuel
Génération d'image, quota mensuel
Ce parcours, une fois suivi
0 €/mois
Génération illimitée sur ta machine, aucun crédit, aucune file d'attente
Prix vérifiés directement sur les pages officielles (adobe.com, runway.com, magnific.com) le 06/09/2026, sujets à changement — aucun lien vers ces services dans le kit, aucune affiliation : c'est un repère de coût, pas une recommandation.
## Ce que tu obtiens
- Ton espace en ligne, à vie — les 16 chapitres lisibles en web, toujours la dernière édition.
- Le guide complet en PDF — le même contenu, à toi pour toujours, hors-ligne.
- Le pack d'assets prêt à l'emploi — les workflows ComfyUI en JSON (texte→image, édition, ControlNet/IP-Adapter, upscale, vidéo, cas d'usage pro), le tableau maître modèles/licences, la bibliothèque de prompts FR/EN, les scripts d'installation par OS, le script de mesure de tes propres performances, et la checklist droit/AI Act — tous dérivés des exemples officiels ComfyUI, jamais improvisés.
- 3 profils d'ancrage — 12 Go de VRAM (la machine de référence de nos propres mesures), 8 Go de VRAM (le palier d'entrée honnête), Mac mini M4 24 Go de mémoire unifiée : tu retrouves ta configuration à chaque chapitre, jamais un exemple qui ne te concerne pas.
- Le chapitre « dépanner, mettre à jour, durer » — un arbre de décision par symptôme (erreur mémoire, image noire, nœud manquant, incompatibilité CUDA/PyTorch).
- Édition vivante — chaque mise à jour (nouveaux modèles ouverts, nouveaux formats économes, ComfyUI qui évolue) apparaît dans ton espace, à vie, sans rien repayer.
Outil de référence : ComfyUI (Windows, Linux, Mac). PC avec GPU NVIDIA 8-16 Go ou Mac Apple Silicon 16 Go+, 0 €/mois une fois installé.
## Les16 chapitresdu kit
De ta première image générée en local à un studio complet chez toi. Rien à sauter : chaque chapitre renvoie vers les suivants.
Partie 1 — Comprendre et s'équiper
- Pourquoi générer en local en 2026
- Ta machine : VRAM, RAM, disque, NVIDIA/AMD/Intel/Mac
- Les modèles ouverts en 2026
- Installer ComfyUI
Partie 2 — Générer des images
- Ton premier workflow texte→image
- Écrire des prompts qui marchent
- Tenir dans ta VRAM et aller plus vite
- Modifier une image
- Contrôler la composition
- Agrandir et restaurer
Partie 3 — Style, vidéo, automatisation
- Entraîner ton LoRA
- Vidéo IA en local
- Automatiser
- Cas d'usage pro, pas à pas
Partie 4 — Fiabiliser et durer
- Droit et responsabilité
- Dépanner, mettre à jour, durer
Édition vivante : chaque mise à jour enrichit ce sommaire (Update Log daté, ch.16) — tu ne rachètes rien à la prochaine version.
## Ta première image générée en local, enmoins d'une heure, pas à pas
Que tu partes de zéro ou que tu aies déjà un outil installé, le guide te tient la main jusqu'à un résultat concret :
### 1 · Installe ComfyUI
Une procédure par OS (Windows, Linux, Mac), commandes réelles expliquées la première fois qu'elles appara…

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## Voix off IA, vidéos sous-titrées en local, sans abonnement | QuelLLM

URL: https://quelllm.fr/kit-reseaux-sociaux
published: 2026-10-20

> Crée des vidéos sous-titrées, des carrousels LinkedIn et une voix off IA sur ton ordinateur, sans abonnement : guide, studio et bibliothèque inclus.

16 chapitres · studio · bibliothèque · mises à jour à vie
# Tes vidéos sous-titrées et ta voix off IA,faites sur ton ordinateur
Le kit Réseaux Sociaux Local
: à partir de tes infos ou d'un texte à toi, l'IA t'aide à écrire le script, une voix off IA le lit et le studio monte la vidéo avec des sous-titres animés mot à mot. Tu obtiens aussi des carrousels et un PDF LinkedIn, une miniature YouTube et les textes à coller. Tout se fabrique sur ton ordinateur (« local »), sans abonnement ni crédits ; tu publies toi-même.
Ce que tu vois : des cartes à tes couleurs (titre, texte, chiffre ou liste) avec la voix et les sous-titres. Ni générateur d'images ou de clips par IA (c'est le kit Images IA), ni montage libre.
[Obtenir le kit — 24 €](/api/ebook-checkout.php?p=reseaux-sociaux&src=hero)
24 €
· paiement unique ·
mises à jour à vie incluses
Voix off : la voix naturelle (Qwen3-TTS, le modèle de voix d'Alibaba) est confortable avec une carte NVIDIA (mesuré sous Linux), non mesurée sur Mac, très lente sans carte graphique. La voix de secours fonctionne partout, mais elle est nettement moins naturelle (détail : tableau plus bas).
✓
Mac Apple Silicon, Windows 11 ou Linux
✓
Voix naturelle : carte NVIDIA conseillée, voix de secours partout
✓
Accès immédiat · paiement sécurisé Stripe
✓
Remboursé 30 jours
[Voir les 16 chapitres →](#sommaire)
## Qu'est-ce que le kit Réseaux Sociaux Local ?
Le kit Réseaux Sociaux Local est un guide de 16 chapitres avec un studio prêt à l'emploi, une bibliothèque de briefs, d'accroches et de fiches, et un espace en ligne à vie. Il s'adresse aux indépendants, TPE, formateurs, artisans, créateurs et associations qui publient sur TikTok, Instagram, YouTube et LinkedIn. Il produit sur ton ordinateur des vidéos sous-titrées, des carrousels, un PDF LinkedIn, une miniature et les textes de publication, avec une voix off IA locale et sans abonnement. Il ne publie rien à ta place et ne génère ni image ni clip par IA.
- 16 chapitres, un studio prêt à l'emploi et une bibliothèque : 20 briefs par métier, 88 accroches, calendrier de 30 jours.
- Formats produits : vidéos 9:16 et 16:9 avec sous-titres mot à mot, carrousels 9:16 et 4:5, PDF LinkedIn, miniature YouTube.
- Voix off IA locale Qwen3-TTS (Apache-2.0) : quatre voix livrées ou ta propre voix ; confortable avec une carte NVIDIA, non mesurée sur Mac, très lente sans carte graphique ; voix de secours Piper, nettement moins naturelle, sur tout ordinateur.
- Vidéo de démonstration produite sur Mac Apple M2 8 Go, Windows 11 (machine virtuelle), Linux x64 et Linux ARM64 les 11 et 12 octobre 2026 avec la voix de secours ; voix Qwen3-TTS essayée de bout en bout sur Linux ARM64 seulement.
- Le studio ne publie rien : tu publies toi-même sur TikTok, Instagram, YouTube et LinkedIn.
- 24 € en paiement unique, mises à jour à vie incluses, satisfait ou remboursé 30 jours.
Écrit et maintenu par
[Mohamed Meguedmi](/auteur/mohamed-meguedmi)
, créateur de QuelLLM.fr (Falcon Consulting) · édition v2026.10 · mis à jour le 12 octobre 2026 · vérifié sur nos propres machines (Mac Apple M2 8 Go, Windows 11 en machine virtuelle, Linux x64 et Linux ARM64 (station NVIDIA GB10), les 11 et 12 octobre 2026).
Pour aller plus loin, gratuitement :
[Whisper en local + Ollama : transcription hors ligne](/guide/whisper-ollama-transcription-locale)
·
[Assistant vocal 100 % local : Whisper, Ollama, Piper](/guide/assistant-vocal-local-whisper-piper)
·
[Installer Ollama en 5 minutes](/guide/installer-ollama)
.
### ✓ Pour toi si…
tu publies, ou veux publier, chaque semaine sur TikTok, Instagram, YouTube ou LinkedIn (indépendant, artisan, formateur, commerçant, association, créateur). Tu sais télécharger un logiciel, double-cliquer et copier-coller une commande, sans être développeur. Tu as un Mac Apple Silicon, un PC Windows 11 ou un PC Linux (CachyOS et Ubuntu essayés).
### ✗ Pas pour toi si…
tu veux créer des images ou des clips par IA (c'est le kit Images IA) ; tu veux que tout se publie tout seul ; tu veux monter des vidéos filmées ; tu as un Mac Intel, un Windows sur processeur ARM ou macOS 13 ou plus ancien ; ou tu attends une promesse de vues, d'abonnés ou de revenus : aucune n'est faite.
24 €
Garantie 30 jours
— pas convaincu, remboursé en un email
Mac Apple Silicon, Windows 11 ou Linux · voix naturelle confortable avec une
carte NVIDIA
; sinon voix de secours, moins naturelle.
Pourquoi tu peux t'y fier
Ce guide est écrit et maintenu par
l'équipe de QuelLLM.fr
— 256 modèles indexés, 350 guides en français, mis à jour chaque matin — qui opère aussi des plateformes IA en production (
RegulIA
,
IAPRO
). Le studio a été essayé de bout en bout sur
quatre systèmes
(Mac Apple M2 ; Windows 11 en machine virtuelle, un PC simulé ; Linux x64 sur un PC Intel ; Linux ARM64 sur une station NVIDIA GB10) les 11 et 12 octobre 2026 avec la voix de secours ; avec la voix naturelle Qwen3-TTS, le parcours complet n'a été essayé que sur la station Linux ARM64 (12/10/2026), et elle n'est mesurée ni sur Mac ni sous Windows. Règles, lois, licences et prix : sources officielles, datées.
[Qui est derrière QuelLLM →](/a-propos)
## Une vidéo par semaine,un abonnement par étape
Une semaine de contenus, c'est une idée, un texte, une voix, des visuels, un montage sous-titré, puis les textes de chaque plateforme. En ligne, chaque étape a son outil :
un compte, un abonnement, des quotas
(crédits, filigrane, durée maximale par vidéo). Tes fichiers vivent chez l'éditeur, qui change ses prix sans te demander ton avis.
Ces outils rendent de vrais services, mais pour une petite structure qui publie chaque semaine, la somme devient une dépense et une dépendance. Ce parcours propose une autre organisation :
tes contenus se fabriquent sur ton ordinateur
, avec une vraie méthode éditoriale.
## Abonnements en ligneoustudio chez toi
Cinq outils courants au prix
affiché
par l'éditeur le 11 octobre 2026, face à ce que le studio fait de comparable, ou pas (repère de coût, pas verdict de qualité) :
Outil en ligne (plan retenu)
Prix affiché
Côté studio
CapCut, plan Pro
23,99 € par mois (prix de référence)
Vidéos sous-titrées mot à mot, montage automatique ; pas de montage libre
Canva, plan Pro
110 € par an et par personne
Cartes, carrousels, PDF LinkedIn, miniature ; ni modèles, ni édition libre
ElevenLabs, plan Starter
6 $ par mois (environ 30 minutes de voix)
Voix off IA locale, sans crédits
Opus Clip, plan Starter
15 $ par mois
Pas de découpe de vidéo ; le Chapitre 8 tire jusqu'à dix contenus courts d'un long
Submagic, plan Starter
12 $ par mois et par membre, facturé à l'année
Sous-titres animés mot à mot, sur la voix du studio ou la tienne
Ce parcours
24 €, une seule fois
Aucun abonnement ni crédit ; matériel, électricité et temps à ta charge
Prix affichés sur les pages officielles le 11/10/2026, sujets à changement ; en dollars, sans conversion. Les gammes montent plus haut (ElevenLabs Pro : 99 $ par mois). Aucune affiliation. Ne résilie rien avant d'avoir fait un vrai contenu de bout en bout avec le studio.
## Ce que tu reçois : un studio, un guide, une bibliothèque
- Le studio prêt à l'emploi — à partir de tes infos ou d'un texte à toi, il rédige un brouillon scène par scène avec ton IA locale (Ollama, logiciel gratuit qui fait tourner l'IA sur ton ordinateur), signale les points à vérifier, lit le texte avec une voix off IA française, ajoute des sous-titres mot à mot, monte la vidéo et la contrôle (durée, son, limites des plateformes).
- Ce que tu produis — vidéos verticales (TikTok, Instagram, YouTube Shorts) et horizontales (YouTube), musique facultative ; carrousels ; PDF LinkedIn ; miniature YouTube ; fichier de sous-titres ; textes à coller par plateforme.
- Quatre voix livrées, plus la tienne — claire, lea, louis et paul, conçues par description, sans personne réelle. Avec la voix naturelle, chaque phrase est vérifiée par transcription et refaite si besoin (trois prises au plus).
- La bibliothèque — 20 briefs par métier, 88 accroches et 8 structures de scri…

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## RTX 5090 vs RTX 4090 pour l'IA locale en 2026 : lequel choisir ? | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/compare-gpu/rtx-5090-vs-rtx-4090
published: 2026-10-20

> RTX 5090 ou RTX 4090 pour faire tourner des LLM en local ? Comparatif VRAM, modèles compatibles, vitesse et verdict d'achat. Où acheter au meilleur prix.

[Accueil](/)
›
[Catalogue](/catalogue)
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RTX 5090 vs RTX 4090
# RTX 5090 vs RTX 4090 : quel GPU pour l'IA locale ?
Comparatif orienté
LLM en local
: on regarde ce qui compte vraiment pour faire tourner des modèles — la VRAM avant tout, puis la génération et le prix. Verdict d'achat à la fin.
Mis à jour le 20/10/2026
## Comparatif en un coup d'œil
Critère
RTX 5090
RTX 4090
Mémoire
32 Go VRAM
24 Go VRAM
Marque
NVIDIA
NVIDIA
Modèles compatibles (Q4)
183 modèles du catalogue
179 modèles du catalogue
Plus gros modèle (Q4)
Jamba 1.5 Mini (52B)
Salamandra 40B Instruct (40B)
## Lequel choisir pour faire tourner un LLM ?
Pour les
gros modèles
(Q4 30B+ ou un 70B), privilégiez le
RTX 5090
et ses 32 Go — la VRAM est le facteur n°1 en LLM. Le
RTX 4090
reste pertinent si votre budget est plus serré ou si vous visez des modèles ≤ 24 Go (7-24B confortables).
Règle d'or :
à budget égal, prenez toujours le GPU avec le plus de VRAM. Un modèle qui déborde de la VRAM s'effondre en vitesse (offload CPU). La VRAM dicte la
taille
du modèle ; la puissance de calcul dicte surtout la
vitesse
.
## Où acheter (prix et stock à jour)
RTX 5090
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-classement-21&ascsubtag=gc-rtx-5090-vs-rtx-4090-a)
Alternative d’achat : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395). Un mini-PC est une machine complète, pas une carte de remplacement ; vérifiez mémoire et compatibilité logicielle.
RTX 4090
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-classement-21&ascsubtag=gc-rtx-5090-vs-rtx-4090-b)
Alternative d’achat : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395). Un mini-PC est une machine complète, pas une carte de remplacement ; vérifiez mémoire et compatibilité logicielle.
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas ce comparatif (établi de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
## Questions fréquentes
RTX 5090 ou RTX 4090 pour faire tourner un LLM en local ?
Pour le local, la
VRAM
prime. Le RTX 5090 (32 Go) fait tourner des modèles plus gros que le RTX 4090 (24 Go).
Quel est le plus gros modèle que le RTX 5090 peut faire tourner ?
Jusqu'à
Jamba 1.5 Mini
(52B) en quantification Q4, avec ses 32 Go.
Faut-il acheter d'occasion ?
Pour les LLM, un GPU d'occasion avec plus de VRAM bat souvent une carte neuve plus récente mais moins dotée. Vérifiez l'état et la garantie.
## Pour aller plus loin
[Classement Meilleurs LLM sur RTX 5090 →](/meilleur-llm/rtx-5090)
[Classement Meilleurs LLM sur RTX 4090 →](/meilleur-llm/rtx-4090)
[Outil Tester sur votre machine →](/configurateur)
[Guide Choisir son GPU pour l'IA →](/guide/choisir-gpu-llm-local)
[Matériel La même puissance en portable (16-24 Go) →](/materiel-ia/pc-portable-rtx)

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## RTX 5080 vs RTX 4080 Super pour l'IA locale en 2026 : lequel choisir ? | QuelLLM.fr

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published: 2026-10-20

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RTX 5080 vs RTX 4080 Super
# RTX 5080 vs RTX 4080 Super : quel GPU pour l'IA locale ?
Comparatif orienté
LLM en local
: on regarde ce qui compte vraiment pour faire tourner des modèles — la VRAM avant tout, puis la génération et le prix. Verdict d'achat à la fin.
Mis à jour le 20/10/2026
## Comparatif en un coup d'œil
Critère
RTX 5080
RTX 4080 Super
Mémoire
16 Go VRAM
16 Go VRAM
Marque
NVIDIA
NVIDIA
Modèles compatibles (Q4)
144 modèles du catalogue
144 modèles du catalogue
Plus gros modèle (Q4)
Qwen 3.8 27B Obliterated (28B)
Qwen 3.8 27B Obliterated (28B)
## Lequel choisir pour faire tourner un LLM ?
À VRAM égale (16 Go), départagez sur le prix et la génération : la carte la plus récente offre une meilleure efficacité énergétique et un support logiciel plus long.
Règle d'or :
à budget égal, prenez toujours le GPU avec le plus de VRAM. Un modèle qui déborde de la VRAM s'effondre en vitesse (offload CPU). La VRAM dicte la
taille
du modèle ; la puissance de calcul dicte surtout la
vitesse
.
## Où acheter (prix et stock à jour)
RTX 5080
[Materiel.net Voir le prix →](https://www.materiel.net/produit/202501060119.html?a_aid=6aad5f830f952&utm_source=quelllm&utm_medium=afn&utm_campaign=quelllm+-+Carte+graphique)
[Darty Voir le prix →](https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=7735&awinaffid=2891059&clickref=gc-rtx-5080-vs-rtx-4080-super-a&ued=https%3A%2F%2Fwww.darty.com%2Fnav%2Fachat%2Finformatique%2Fcomposant%2Fcarte_graphique%2Fgigabyte_5080gaming_oc-16gd.html)
[Amazon Alternative PC : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-classement-21&ascsubtag=gc-rtx-5080-vs-rtx-4080-super-a)
RTX 4080 Super
[Materiel.net Voir le prix →](https://www.materiel.net/produit/202501060119.html?a_aid=6aad5f830f952&utm_source=quelllm&utm_medium=afn&utm_campaign=quelllm+-+Carte+graphique)
[Darty Voir le prix →](https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=7735&awinaffid=2891059&clickref=gc-rtx-5080-vs-rtx-4080-super-b&ued=https%3A%2F%2Fwww.darty.com%2Fnav%2Fachat%2Finformatique%2Fcomposant%2Fcarte_graphique%2Fgigabyte_5080gaming_oc-16gd.html)
[Amazon Alternative PC : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-classement-21&ascsubtag=gc-rtx-5080-vs-rtx-4080-super-b)
Alternative d’achat : RTX 5080 16 Go.
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas ce comparatif (établi de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
## Questions fréquentes
RTX 5080 ou RTX 4080 Super pour faire tourner un LLM en local ?
Pour le local, la
VRAM
prime. Le RTX 5080 (16 Go) fait tourner des modèles plus gros que le RTX 4080 Super (16 Go).
Quel est le plus gros modèle que le RTX 5080 peut faire tourner ?
Jusqu'à
Qwen 3.8 27B Obliterated
(28B) en quantification Q4, avec ses 16 Go.
Faut-il acheter d'occasion ?
Pour les LLM, un GPU d'occasion avec plus de VRAM bat souvent une carte neuve plus récente mais moins dotée. Vérifiez l'état et la garantie.
## Pour aller plus loin
[Classement Meilleurs LLM sur RTX 5080 →](/meilleur-llm/rtx-5080)
[Classement Meilleurs LLM sur RTX 4080 Super →](/meilleur-llm/rtx-4080-super)
[Outil Tester sur votre machine →](/configurateur)
[Guide Choisir son GPU pour l'IA →](/guide/choisir-gpu-llm-local)
[Matériel La même puissance en portable (16-24 Go) →](/materiel-ia/pc-portable-rtx)

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## RTX 5070 Ti vs RTX 4070 Ti Super pour l'IA locale en 2026 : lequel choisir ? | QuelLLM.fr

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RTX 5070 Ti vs RTX 4070 Ti Super
# RTX 5070 Ti vs RTX 4070 Ti Super : quel GPU pour l'IA locale ?
Comparatif orienté
LLM en local
: on regarde ce qui compte vraiment pour faire tourner des modèles — la VRAM avant tout, puis la génération et le prix. Verdict d'achat à la fin.
Mis à jour le 20/10/2026
## Comparatif en un coup d'œil
Critère
RTX 5070 Ti
RTX 4070 Ti Super
Mémoire
16 Go VRAM
16 Go VRAM
Marque
NVIDIA
NVIDIA
Modèles compatibles (Q4)
144 modèles du catalogue
144 modèles du catalogue
Plus gros modèle (Q4)
Qwen 3.8 27B Obliterated (28B)
Qwen 3.8 27B Obliterated (28B)
## Lequel choisir pour faire tourner un LLM ?
À VRAM égale (16 Go), départagez sur le prix et la génération : la carte la plus récente offre une meilleure efficacité énergétique et un support logiciel plus long.
Règle d'or :
à budget égal, prenez toujours le GPU avec le plus de VRAM. Un modèle qui déborde de la VRAM s'effondre en vitesse (offload CPU). La VRAM dicte la
taille
du modèle ; la puissance de calcul dicte surtout la
vitesse
.
## Où acheter (prix et stock à jour)
RTX 5070 Ti
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0DXL7GSYC?tag=quelllm-classement-21&ascsubtag=gc-rtx-5070-ti-vs-rtx-4070-ti-super-a)
[Darty Voir le prix →](https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=7735&awinaffid=2891059&clickref=gc-rtx-5070-ti-vs-rtx-4070-ti-super-a&ued=https%3A%2F%2Fwww.darty.com%2Fnav%2Fachat%2Finformatique%2Fcomposant%2Fcarte_graphique%2Fmsi_5070ti_16g_vent_3xoc.html)
RTX 4070 Ti Super
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0DXL7GSYC?tag=quelllm-classement-21&ascsubtag=gc-rtx-5070-ti-vs-rtx-4070-ti-super-b)
[Darty Voir le prix →](https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=7735&awinaffid=2891059&clickref=gc-rtx-5070-ti-vs-rtx-4070-ti-super-b&ued=https%3A%2F%2Fwww.darty.com%2Fnav%2Fachat%2Finformatique%2Fcomposant%2Fcarte_graphique%2Fmsi_5070ti_16g_vent_3xoc.html)
Alternative d’achat : RTX 5070 Ti 16 Go.
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas ce comparatif (établi de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
## Questions fréquentes
RTX 5070 Ti ou RTX 4070 Ti Super pour faire tourner un LLM en local ?
Pour le local, la
VRAM
prime. Le RTX 5070 Ti (16 Go) fait tourner des modèles plus gros que le RTX 4070 Ti Super (16 Go).
Quel est le plus gros modèle que le RTX 5070 Ti peut faire tourner ?
Jusqu'à
Qwen 3.8 27B Obliterated
(28B) en quantification Q4, avec ses 16 Go.
Faut-il acheter d'occasion ?
Pour les LLM, un GPU d'occasion avec plus de VRAM bat souvent une carte neuve plus récente mais moins dotée. Vérifiez l'état et la garantie.
## Pour aller plus loin
[Classement Meilleurs LLM sur RTX 5070 Ti →](/meilleur-llm/rtx-5070-ti)
[Classement Meilleurs LLM sur RTX 4070 Ti Super →](/meilleur-llm/rtx-4070-ti-super)
[Outil Tester sur votre machine →](/configurateur)
[Guide Choisir son GPU pour l'IA →](/guide/choisir-gpu-llm-local)
[Matériel La même puissance en portable (16-24 Go) →](/materiel-ia/pc-portable-rtx)

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## RTX 5070 vs RTX 4070 pour l'IA locale en 2026 : lequel choisir ? | QuelLLM.fr

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published: 2026-10-20

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RTX 5070 vs RTX 4070
# RTX 5070 vs RTX 4070 : quel GPU pour l'IA locale ?
Comparatif orienté
LLM en local
: on regarde ce qui compte vraiment pour faire tourner des modèles — la VRAM avant tout, puis la génération et le prix. Verdict d'achat à la fin.
Mis à jour le 20/10/2026
## Comparatif en un coup d'œil
Critère
RTX 5070
RTX 4070
Mémoire
12 Go VRAM
12 Go VRAM
Marque
NVIDIA
NVIDIA
Modèles compatibles (Q4)
121 modèles du catalogue
121 modèles du catalogue
Plus gros modèle (Q4)
Granite Code 20B (Mixed Precision) (20B)
Granite Code 20B (Mixed Precision) (20B)
## Lequel choisir pour faire tourner un LLM ?
À VRAM égale (12 Go), départagez sur le prix et la génération : la carte la plus récente offre une meilleure efficacité énergétique et un support logiciel plus long.
Règle d'or :
à budget égal, prenez toujours le GPU avec le plus de VRAM. Un modèle qui déborde de la VRAM s'effondre en vitesse (offload CPU). La VRAM dicte la
taille
du modèle ; la puissance de calcul dicte surtout la
vitesse
.
## Où acheter (prix et stock à jour)
RTX 5070
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0DZCYPFVT?tag=quelllm-classement-21&ascsubtag=gc-rtx-5070-vs-rtx-4070-a)
[Materiel.net Voir le prix →](https://www.materiel.net/produit/202503030096.html?a_aid=6aad5f830f952&utm_source=quelllm&utm_medium=afn&utm_campaign=quelllm+-+Carte+graphique)
[Darty Voir le prix →](https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=7735&awinaffid=2891059&clickref=gc-rtx-5070-vs-rtx-4070-a&ued=https%3A%2F%2Fwww.darty.com%2Fnav%2Fachat%2Finformatique%2Fcomposant%2Fcarte_graphique%2Fgigabyte_5070gaming_oc-12gd.html)
RTX 4070
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0DZCYPFVT?tag=quelllm-classement-21&ascsubtag=gc-rtx-5070-vs-rtx-4070-b)
[Materiel.net Voir le prix →](https://www.materiel.net/produit/202503030096.html?a_aid=6aad5f830f952&utm_source=quelllm&utm_medium=afn&utm_campaign=quelllm+-+Carte+graphique)
[Darty Voir le prix →](https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=7735&awinaffid=2891059&clickref=gc-rtx-5070-vs-rtx-4070-b&ued=https%3A%2F%2Fwww.darty.com%2Fnav%2Fachat%2Finformatique%2Fcomposant%2Fcarte_graphique%2Fgigabyte_5070gaming_oc-12gd.html)
Alternative d’achat : RTX 5070 12 Go.
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas ce comparatif (établi de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
## Questions fréquentes
RTX 5070 ou RTX 4070 pour faire tourner un LLM en local ?
Pour le local, la
VRAM
prime. Le RTX 5070 (12 Go) fait tourner des modèles plus gros que le RTX 4070 (12 Go).
Quel est le plus gros modèle que le RTX 5070 peut faire tourner ?
Jusqu'à
Granite Code 20B (Mixed Precision)
(20B) en quantification Q4, avec ses 12 Go.
Faut-il acheter d'occasion ?
Pour les LLM, un GPU d'occasion avec plus de VRAM bat souvent une carte neuve plus récente mais moins dotée. Vérifiez l'état et la garantie.
## Pour aller plus loin
[Classement Meilleurs LLM sur RTX 5070 →](/meilleur-llm/rtx-5070)
[Classement Meilleurs LLM sur RTX 4070 →](/meilleur-llm/rtx-4070)
[Outil Tester sur votre machine →](/configurateur)
[Guide Choisir son GPU pour l'IA →](/guide/choisir-gpu-llm-local)
[Matériel La même puissance en portable (16-24 Go) →](/materiel-ia/pc-portable-rtx)

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## RTX 3090 vs RTX 4090 pour l'IA locale en 2026 : lequel choisir ? | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/compare-gpu/rtx-3090-vs-rtx-4090
published: 2026-10-20

> RTX 3090 ou RTX 4090 pour faire tourner des LLM en local ? Comparatif VRAM, modèles compatibles, vitesse et verdict d'achat. Où acheter au meilleur prix.

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RTX 3090 vs RTX 4090
# RTX 3090 vs RTX 4090 : quel GPU pour l'IA locale ?
Comparatif orienté
LLM en local
: on regarde ce qui compte vraiment pour faire tourner des modèles — la VRAM avant tout, puis la génération et le prix. Verdict d'achat à la fin.
Mis à jour le 20/10/2026
## Comparatif en un coup d'œil
Critère
RTX 3090
RTX 4090
Mémoire
24 Go VRAM
24 Go VRAM
Marque
NVIDIA
NVIDIA
Modèles compatibles (Q4)
179 modèles du catalogue
179 modèles du catalogue
Plus gros modèle (Q4)
Salamandra 40B Instruct (40B)
Salamandra 40B Instruct (40B)
## Lequel choisir pour faire tourner un LLM ?
À VRAM égale (24 Go), départagez sur le prix et la génération : la carte la plus récente offre une meilleure efficacité énergétique et un support logiciel plus long.
Règle d'or :
à budget égal, prenez toujours le GPU avec le plus de VRAM. Un modèle qui déborde de la VRAM s'effondre en vitesse (offload CPU). La VRAM dicte la
taille
du modèle ; la puissance de calcul dicte surtout la
vitesse
.
## Où acheter (prix et stock à jour)
RTX 3090
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-classement-21&ascsubtag=gc-rtx-3090-vs-rtx-4090-a)
Alternative d’achat : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395). Un mini-PC est une machine complète, pas une carte de remplacement ; vérifiez mémoire et compatibilité logicielle.
RTX 4090
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-classement-21&ascsubtag=gc-rtx-3090-vs-rtx-4090-b)
Alternative d’achat : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395). Un mini-PC est une machine complète, pas une carte de remplacement ; vérifiez mémoire et compatibilité logicielle.
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas ce comparatif (établi de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
## Questions fréquentes
RTX 3090 ou RTX 4090 pour faire tourner un LLM en local ?
Pour le local, la
VRAM
prime. Le RTX 3090 (24 Go) fait tourner des modèles plus gros que le RTX 4090 (24 Go).
Quel est le plus gros modèle que le RTX 3090 peut faire tourner ?
Jusqu'à
Salamandra 40B Instruct
(40B) en quantification Q4, avec ses 24 Go.
Faut-il acheter d'occasion ?
Pour les LLM, un GPU d'occasion avec plus de VRAM bat souvent une carte neuve plus récente mais moins dotée. Vérifiez l'état et la garantie.
## Pour aller plus loin
[Classement Meilleurs LLM sur RTX 3090 →](/meilleur-llm/rtx-3090)
[Classement Meilleurs LLM sur RTX 4090 →](/meilleur-llm/rtx-4090)
[Outil Tester sur votre machine →](/configurateur)
[Guide Choisir son GPU pour l'IA →](/guide/choisir-gpu-llm-local)
[Matériel La même puissance en portable (16-24 Go) →](/materiel-ia/pc-portable-rtx)

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## RTX 3090 vs RTX 3090 Ti pour l'IA locale en 2026 : lequel choisir ? | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/compare-gpu/rtx-3090-vs-rtx-3090-ti
published: 2026-10-20

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›
RTX 3090 vs RTX 3090 Ti
# RTX 3090 vs RTX 3090 Ti : quel GPU pour l'IA locale ?
Comparatif orienté
LLM en local
: on regarde ce qui compte vraiment pour faire tourner des modèles — la VRAM avant tout, puis la génération et le prix. Verdict d'achat à la fin.
Mis à jour le 20/10/2026
## Comparatif en un coup d'œil
Critère
RTX 3090
RTX 3090 Ti
Mémoire
24 Go VRAM
24 Go VRAM
Marque
NVIDIA
NVIDIA
Modèles compatibles (Q4)
179 modèles du catalogue
179 modèles du catalogue
Plus gros modèle (Q4)
Salamandra 40B Instruct (40B)
Salamandra 40B Instruct (40B)
## Lequel choisir pour faire tourner un LLM ?
À VRAM égale (24 Go), départagez sur le prix et la génération : la carte la plus récente offre une meilleure efficacité énergétique et un support logiciel plus long.
Règle d'or :
à budget égal, prenez toujours le GPU avec le plus de VRAM. Un modèle qui déborde de la VRAM s'effondre en vitesse (offload CPU). La VRAM dicte la
taille
du modèle ; la puissance de calcul dicte surtout la
vitesse
.
## Où acheter (prix et stock à jour)
RTX 3090
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-classement-21&ascsubtag=gc-rtx-3090-vs-rtx-3090-ti-a)
Alternative d’achat : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395). Un mini-PC est une machine complète, pas une carte de remplacement ; vérifiez mémoire et compatibilité logicielle.
RTX 3090 Ti
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-classement-21&ascsubtag=gc-rtx-3090-vs-rtx-3090-ti-b)
Alternative d’achat : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395). Un mini-PC est une machine complète, pas une carte de remplacement ; vérifiez mémoire et compatibilité logicielle.
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas ce comparatif (établi de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
## Questions fréquentes
RTX 3090 ou RTX 3090 Ti pour faire tourner un LLM en local ?
Pour le local, la
VRAM
prime. Le RTX 3090 (24 Go) fait tourner des modèles plus gros que le RTX 3090 Ti (24 Go).
Quel est le plus gros modèle que le RTX 3090 peut faire tourner ?
Jusqu'à
Salamandra 40B Instruct
(40B) en quantification Q4, avec ses 24 Go.
Faut-il acheter d'occasion ?
Pour les LLM, un GPU d'occasion avec plus de VRAM bat souvent une carte neuve plus récente mais moins dotée. Vérifiez l'état et la garantie.
## Pour aller plus loin
[Classement Meilleurs LLM sur RTX 3090 →](/meilleur-llm/rtx-3090)
[Classement Meilleurs LLM sur RTX 3090 Ti →](/meilleur-llm/rtx-3090-ti)
[Outil Tester sur votre machine →](/configurateur)
[Guide Choisir son GPU pour l'IA →](/guide/choisir-gpu-llm-local)
[Matériel La même puissance en portable (16-24 Go) →](/materiel-ia/pc-portable-rtx)

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## RTX 5060 Ti 16GB vs RTX 4060 Ti 16GB pour l'IA locale en 2026 : lequel choisir ? | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/compare-gpu/rtx-5060-ti-16-vs-rtx-4060-ti-16
published: 2026-10-20

> RTX 5060 Ti 16GB ou RTX 4060 Ti 16GB pour faire tourner des LLM en local ? Comparatif VRAM, modèles compatibles, vitesse et verdict d'achat. Où acheter au…

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[Catalogue](/catalogue)
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RTX 5060 Ti 16GB vs RTX 4060 Ti 16GB
# RTX 5060 Ti 16GB vs RTX 4060 Ti 16GB : quel GPU pour l'IA locale ?
Comparatif orienté
LLM en local
: on regarde ce qui compte vraiment pour faire tourner des modèles — la VRAM avant tout, puis la génération et le prix. Verdict d'achat à la fin.
Mis à jour le 20/10/2026
## Comparatif en un coup d'œil
Critère
RTX 5060 Ti 16GB
RTX 4060 Ti 16GB
Mémoire
16 Go VRAM
16 Go VRAM
Marque
NVIDIA
NVIDIA
Modèles compatibles (Q4)
144 modèles du catalogue
144 modèles du catalogue
Plus gros modèle (Q4)
Qwen 3.8 27B Obliterated (28B)
Qwen 3.8 27B Obliterated (28B)
## Lequel choisir pour faire tourner un LLM ?
À VRAM égale (16 Go), départagez sur le prix et la génération : la carte la plus récente offre une meilleure efficacité énergétique et un support logiciel plus long.
Règle d'or :
à budget égal, prenez toujours le GPU avec le plus de VRAM. Un modèle qui déborde de la VRAM s'effondre en vitesse (offload CPU). La VRAM dicte la
taille
du modèle ; la puissance de calcul dicte surtout la
vitesse
.
## Où acheter (prix et stock à jour)
RTX 5060 Ti 16GB
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0F4DQYLP5?tag=quelllm-classement-21&ascsubtag=gc-rtx-5060-ti-16-vs-rtx-4060-ti-16-a)
[Darty Voir le prix →](https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=7735&awinaffid=2891059&clickref=gc-rtx-5060-ti-16-vs-rtx-4060-ti-16-a&ued=https%3A%2F%2Fwww.darty.com%2Fnav%2Fachat%2Finformatique%2Fcomposant%2Fcarte_graphique%2Fmsi_geforcertx5060ti16gv.html)
RTX 4060 Ti 16GB
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0F4DQYLP5?tag=quelllm-classement-21&ascsubtag=gc-rtx-5060-ti-16-vs-rtx-4060-ti-16-b)
[Darty Voir le prix →](https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=7735&awinaffid=2891059&clickref=gc-rtx-5060-ti-16-vs-rtx-4060-ti-16-b&ued=https%3A%2F%2Fwww.darty.com%2Fnav%2Fachat%2Finformatique%2Fcomposant%2Fcarte_graphique%2Fmsi_geforcertx5060ti16gv.html)
Alternative d’achat : RTX 5060 Ti 16 Go.
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas ce comparatif (établi de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
## Questions fréquentes
RTX 5060 Ti 16GB ou RTX 4060 Ti 16GB pour faire tourner un LLM en local ?
Pour le local, la
VRAM
prime. Le RTX 5060 Ti 16GB (16 Go) fait tourner des modèles plus gros que le RTX 4060 Ti 16GB (16 Go).
Quel est le plus gros modèle que le RTX 5060 Ti 16GB peut faire tourner ?
Jusqu'à
Qwen 3.8 27B Obliterated
(28B) en quantification Q4, avec ses 16 Go.
Faut-il acheter d'occasion ?
Pour les LLM, un GPU d'occasion avec plus de VRAM bat souvent une carte neuve plus récente mais moins dotée. Vérifiez l'état et la garantie.
## Pour aller plus loin
[Classement Meilleurs LLM sur RTX 5060 Ti 16GB →](/meilleur-llm/rtx-5060-ti-16)
[Classement Meilleurs LLM sur RTX 4060 Ti 16GB →](/meilleur-llm/rtx-4060-ti-16)
[Outil Tester sur votre machine →](/configurateur)
[Guide Choisir son GPU pour l'IA →](/guide/choisir-gpu-llm-local)
[Matériel La même puissance en portable (16-24 Go) →](/materiel-ia/pc-portable-rtx)

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## RTX 5090 vs RTX 5080 pour l'IA locale en 2026 : lequel choisir ? | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/compare-gpu/rtx-5090-vs-rtx-5080
published: 2026-10-20

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RTX 5090 vs RTX 5080
# RTX 5090 vs RTX 5080 : quel GPU pour l'IA locale ?
Comparatif orienté
LLM en local
: on regarde ce qui compte vraiment pour faire tourner des modèles — la VRAM avant tout, puis la génération et le prix. Verdict d'achat à la fin.
Mis à jour le 20/10/2026
## Comparatif en un coup d'œil
Critère
RTX 5090
RTX 5080
Mémoire
32 Go VRAM
16 Go VRAM
Marque
NVIDIA
NVIDIA
Modèles compatibles (Q4)
183 modèles du catalogue
144 modèles du catalogue
Plus gros modèle (Q4)
Jamba 1.5 Mini (52B)
Qwen 3.8 27B Obliterated (28B)
## Lequel choisir pour faire tourner un LLM ?
Pour les
gros modèles
(Q4 30B+ ou un 70B), privilégiez le
RTX 5090
et ses 32 Go — la VRAM est le facteur n°1 en LLM. Le
RTX 5080
reste pertinent si votre budget est plus serré ou si vous visez des modèles ≤ 16 Go (7-24B confortables).
Règle d'or :
à budget égal, prenez toujours le GPU avec le plus de VRAM. Un modèle qui déborde de la VRAM s'effondre en vitesse (offload CPU). La VRAM dicte la
taille
du modèle ; la puissance de calcul dicte surtout la
vitesse
.
## Où acheter (prix et stock à jour)
RTX 5090
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-classement-21&ascsubtag=gc-rtx-5090-vs-rtx-5080-a)
Alternative d’achat : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395). Un mini-PC est une machine complète, pas une carte de remplacement ; vérifiez mémoire et compatibilité logicielle.
RTX 5080
[Materiel.net Voir le prix →](https://www.materiel.net/produit/202501060119.html?a_aid=6aad5f830f952&utm_source=quelllm&utm_medium=afn&utm_campaign=quelllm+-+Carte+graphique)
[Darty Voir le prix →](https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=7735&awinaffid=2891059&clickref=gc-rtx-5090-vs-rtx-5080-b&ued=https%3A%2F%2Fwww.darty.com%2Fnav%2Fachat%2Finformatique%2Fcomposant%2Fcarte_graphique%2Fgigabyte_5080gaming_oc-16gd.html)
[Amazon Alternative PC : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-classement-21&ascsubtag=gc-rtx-5090-vs-rtx-5080-b)
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas ce comparatif (établi de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
## Questions fréquentes
RTX 5090 ou RTX 5080 pour faire tourner un LLM en local ?
Pour le local, la
VRAM
prime. Le RTX 5090 (32 Go) fait tourner des modèles plus gros que le RTX 5080 (16 Go).
Quel est le plus gros modèle que le RTX 5090 peut faire tourner ?
Jusqu'à
Jamba 1.5 Mini
(52B) en quantification Q4, avec ses 32 Go.
Faut-il acheter d'occasion ?
Pour les LLM, un GPU d'occasion avec plus de VRAM bat souvent une carte neuve plus récente mais moins dotée. Vérifiez l'état et la garantie.
## Pour aller plus loin
[Classement Meilleurs LLM sur RTX 5090 →](/meilleur-llm/rtx-5090)
[Classement Meilleurs LLM sur RTX 5080 →](/meilleur-llm/rtx-5080)
[Outil Tester sur votre machine →](/configurateur)
[Guide Choisir son GPU pour l'IA →](/guide/choisir-gpu-llm-local)
[Matériel La même puissance en portable (16-24 Go) →](/materiel-ia/pc-portable-rtx)

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## RTX 4090 vs RTX 4080 Super pour l'IA locale en 2026 : lequel choisir ? | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/compare-gpu/rtx-4090-vs-rtx-4080-super
published: 2026-10-20

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RTX 4090 vs RTX 4080 Super
# RTX 4090 vs RTX 4080 Super : quel GPU pour l'IA locale ?
Comparatif orienté
LLM en local
: on regarde ce qui compte vraiment pour faire tourner des modèles — la VRAM avant tout, puis la génération et le prix. Verdict d'achat à la fin.
Mis à jour le 20/10/2026
## Comparatif en un coup d'œil
Critère
RTX 4090
RTX 4080 Super
Mémoire
24 Go VRAM
16 Go VRAM
Marque
NVIDIA
NVIDIA
Modèles compatibles (Q4)
179 modèles du catalogue
144 modèles du catalogue
Plus gros modèle (Q4)
Salamandra 40B Instruct (40B)
Qwen 3.8 27B Obliterated (28B)
## Lequel choisir pour faire tourner un LLM ?
Pour les
gros modèles
(Q4 30B+ ou un 70B), privilégiez le
RTX 4090
et ses 24 Go — la VRAM est le facteur n°1 en LLM. Le
RTX 4080 Super
reste pertinent si votre budget est plus serré ou si vous visez des modèles ≤ 16 Go (7-24B confortables).
Règle d'or :
à budget égal, prenez toujours le GPU avec le plus de VRAM. Un modèle qui déborde de la VRAM s'effondre en vitesse (offload CPU). La VRAM dicte la
taille
du modèle ; la puissance de calcul dicte surtout la
vitesse
.
## Où acheter (prix et stock à jour)
RTX 4090
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-classement-21&ascsubtag=gc-rtx-4090-vs-rtx-4080-super-a)
Alternative d’achat : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395). Un mini-PC est une machine complète, pas une carte de remplacement ; vérifiez mémoire et compatibilité logicielle.
RTX 4080 Super
[Materiel.net Voir le prix →](https://www.materiel.net/produit/202501060119.html?a_aid=6aad5f830f952&utm_source=quelllm&utm_medium=afn&utm_campaign=quelllm+-+Carte+graphique)
[Darty Voir le prix →](https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=7735&awinaffid=2891059&clickref=gc-rtx-4090-vs-rtx-4080-super-b&ued=https%3A%2F%2Fwww.darty.com%2Fnav%2Fachat%2Finformatique%2Fcomposant%2Fcarte_graphique%2Fgigabyte_5080gaming_oc-16gd.html)
[Amazon Alternative PC : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-classement-21&ascsubtag=gc-rtx-4090-vs-rtx-4080-super-b)
Alternative d’achat : RTX 5080 16 Go.
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas ce comparatif (établi de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
## Questions fréquentes
RTX 4090 ou RTX 4080 Super pour faire tourner un LLM en local ?
Pour le local, la
VRAM
prime. Le RTX 4090 (24 Go) fait tourner des modèles plus gros que le RTX 4080 Super (16 Go).
Quel est le plus gros modèle que le RTX 4090 peut faire tourner ?
Jusqu'à
Salamandra 40B Instruct
(40B) en quantification Q4, avec ses 24 Go.
Faut-il acheter d'occasion ?
Pour les LLM, un GPU d'occasion avec plus de VRAM bat souvent une carte neuve plus récente mais moins dotée. Vérifiez l'état et la garantie.
## Pour aller plus loin
[Classement Meilleurs LLM sur RTX 4090 →](/meilleur-llm/rtx-4090)
[Classement Meilleurs LLM sur RTX 4080 Super →](/meilleur-llm/rtx-4080-super)
[Outil Tester sur votre machine →](/configurateur)
[Guide Choisir son GPU pour l'IA →](/guide/choisir-gpu-llm-local)
[Matériel La même puissance en portable (16-24 Go) →](/materiel-ia/pc-portable-rtx)

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## Radeon RX 7900 XTX vs RTX 4090 pour l'IA locale en 2026 : lequel choisir ? | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/compare-gpu/rx-7900-xtx-vs-rtx-4090
published: 2026-10-20

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Radeon RX 7900 XTX vs RTX 4090
# Radeon RX 7900 XTX vs RTX 4090 : quel GPU pour l'IA locale ?
Comparatif orienté
LLM en local
: on regarde ce qui compte vraiment pour faire tourner des modèles — la VRAM avant tout, puis la génération et le prix. Verdict d'achat à la fin.
Mis à jour le 20/10/2026
## Comparatif en un coup d'œil
Critère
Radeon RX 7900 XTX
RTX 4090
Mémoire
24 Go VRAM
24 Go VRAM
Marque
AMD
NVIDIA
Modèles compatibles (Q4)
179 modèles du catalogue
179 modèles du catalogue
Plus gros modèle (Q4)
Salamandra 40B Instruct (40B)
Salamandra 40B Instruct (40B)
## Lequel choisir pour faire tourner un LLM ?
À VRAM égale (24 Go), départagez sur le prix et la génération : la carte la plus récente offre une meilleure efficacité énergétique et un support logiciel plus long.
Règle d'or :
à budget égal, prenez toujours le GPU avec le plus de VRAM. Un modèle qui déborde de la VRAM s'effondre en vitesse (offload CPU). La VRAM dicte la
taille
du modèle ; la puissance de calcul dicte surtout la
vitesse
.
## Où acheter (prix et stock à jour)
Radeon RX 7900 XTX
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0DRPRZMK2?tag=quelllm-classement-21&ascsubtag=gc-rx-7900-xtx-vs-rtx-4090-a)
[Darty Voir le prix →](https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=7735&awinaffid=2891059&clickref=gc-rx-7900-xtx-vs-rtx-4090-a&ued=https%3A%2F%2Fwww.darty.com%2Fnav%2Fachat%2Finformatique%2Fcomposant%2Fcarte_graphique%2Fgigabyte_9070xtgaming_oc-16gd.html)
Alternative d’achat : Radeon RX 9070 XT 16 Go.
RTX 4090
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-classement-21&ascsubtag=gc-rx-7900-xtx-vs-rtx-4090-b)
Alternative d’achat : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395). Un mini-PC est une machine complète, pas une carte de remplacement ; vérifiez mémoire et compatibilité logicielle.
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas ce comparatif (établi de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
## Questions fréquentes
Radeon RX 7900 XTX ou RTX 4090 pour faire tourner un LLM en local ?
Pour le local, la
VRAM
prime. Le Radeon RX 7900 XTX (24 Go) fait tourner des modèles plus gros que le RTX 4090 (24 Go).
Quel est le plus gros modèle que le Radeon RX 7900 XTX peut faire tourner ?
Jusqu'à
Salamandra 40B Instruct
(40B) en quantification Q4, avec ses 24 Go.
Faut-il acheter d'occasion ?
Pour les LLM, un GPU d'occasion avec plus de VRAM bat souvent une carte neuve plus récente mais moins dotée. Vérifiez l'état et la garantie.
## Pour aller plus loin
[Classement Meilleurs LLM sur RTX 4090 →](/meilleur-llm/rtx-4090)
[Outil Tester sur votre machine →](/configurateur)
[Guide Choisir son GPU pour l'IA →](/guide/choisir-gpu-llm-local)
[Matériel La même puissance en portable (16-24 Go) →](/materiel-ia/pc-portable-rtx)

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## RTX 5070 Ti vs RTX 5080 pour l'IA locale en 2026 : lequel choisir ? | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/compare-gpu/rtx-5070-ti-vs-rtx-5080
published: 2026-10-20

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[Catalogue](/catalogue)
›
RTX 5070 Ti vs RTX 5080
# RTX 5070 Ti vs RTX 5080 : quel GPU pour l'IA locale ?
Comparatif orienté
LLM en local
: on regarde ce qui compte vraiment pour faire tourner des modèles — la VRAM avant tout, puis la génération et le prix. Verdict d'achat à la fin.
Mis à jour le 20/10/2026
## Comparatif en un coup d'œil
Critère
RTX 5070 Ti
RTX 5080
Mémoire
16 Go VRAM
16 Go VRAM
Marque
NVIDIA
NVIDIA
Modèles compatibles (Q4)
144 modèles du catalogue
144 modèles du catalogue
Plus gros modèle (Q4)
Qwen 3.8 27B Obliterated (28B)
Qwen 3.8 27B Obliterated (28B)
## Lequel choisir pour faire tourner un LLM ?
À VRAM égale (16 Go), départagez sur le prix et la génération : la carte la plus récente offre une meilleure efficacité énergétique et un support logiciel plus long.
Règle d'or :
à budget égal, prenez toujours le GPU avec le plus de VRAM. Un modèle qui déborde de la VRAM s'effondre en vitesse (offload CPU). La VRAM dicte la
taille
du modèle ; la puissance de calcul dicte surtout la
vitesse
.
## Où acheter (prix et stock à jour)
RTX 5070 Ti
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0DXL7GSYC?tag=quelllm-classement-21&ascsubtag=gc-rtx-5070-ti-vs-rtx-5080-a)
[Darty Voir le prix →](https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=7735&awinaffid=2891059&clickref=gc-rtx-5070-ti-vs-rtx-5080-a&ued=https%3A%2F%2Fwww.darty.com%2Fnav%2Fachat%2Finformatique%2Fcomposant%2Fcarte_graphique%2Fmsi_5070ti_16g_vent_3xoc.html)
RTX 5080
[Materiel.net Voir le prix →](https://www.materiel.net/produit/202501060119.html?a_aid=6aad5f830f952&utm_source=quelllm&utm_medium=afn&utm_campaign=quelllm+-+Carte+graphique)
[Darty Voir le prix →](https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=7735&awinaffid=2891059&clickref=gc-rtx-5070-ti-vs-rtx-5080-b&ued=https%3A%2F%2Fwww.darty.com%2Fnav%2Fachat%2Finformatique%2Fcomposant%2Fcarte_graphique%2Fgigabyte_5080gaming_oc-16gd.html)
[Amazon Alternative PC : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-classement-21&ascsubtag=gc-rtx-5070-ti-vs-rtx-5080-b)
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas ce comparatif (établi de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
## Questions fréquentes
RTX 5070 Ti ou RTX 5080 pour faire tourner un LLM en local ?
Pour le local, la
VRAM
prime. Le RTX 5070 Ti (16 Go) fait tourner des modèles plus gros que le RTX 5080 (16 Go).
Quel est le plus gros modèle que le RTX 5070 Ti peut faire tourner ?
Jusqu'à
Qwen 3.8 27B Obliterated
(28B) en quantification Q4, avec ses 16 Go.
Faut-il acheter d'occasion ?
Pour les LLM, un GPU d'occasion avec plus de VRAM bat souvent une carte neuve plus récente mais moins dotée. Vérifiez l'état et la garantie.
## Pour aller plus loin
[Classement Meilleurs LLM sur RTX 5070 Ti →](/meilleur-llm/rtx-5070-ti)
[Classement Meilleurs LLM sur RTX 5080 →](/meilleur-llm/rtx-5080)
[Outil Tester sur votre machine →](/configurateur)
[Guide Choisir son GPU pour l'IA →](/guide/choisir-gpu-llm-local)
[Matériel La même puissance en portable (16-24 Go) →](/materiel-ia/pc-portable-rtx)

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## RTX 3060 12GB vs RTX 5060 Ti 16GB pour l'IA locale en 2026 : lequel choisir ? | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/compare-gpu/rtx-3060-12-vs-rtx-5060-ti-16
published: 2026-10-20

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›
[Catalogue](/catalogue)
›
RTX 3060 12GB vs RTX 5060 Ti 16GB
# RTX 3060 12GB vs RTX 5060 Ti 16GB : quel GPU pour l'IA locale ?
Comparatif orienté
LLM en local
: on regarde ce qui compte vraiment pour faire tourner des modèles — la VRAM avant tout, puis la génération et le prix. Verdict d'achat à la fin.
Mis à jour le 20/10/2026
## Comparatif en un coup d'œil
Critère
RTX 3060 12GB
RTX 5060 Ti 16GB
Mémoire
12 Go VRAM
16 Go VRAM
Marque
NVIDIA
NVIDIA
Modèles compatibles (Q4)
121 modèles du catalogue
144 modèles du catalogue
Plus gros modèle (Q4)
Granite Code 20B (Mixed Precision) (20B)
Qwen 3.8 27B Obliterated (28B)
## Lequel choisir pour faire tourner un LLM ?
Pour les
gros modèles
(Q4 30B+ ou un 70B), privilégiez le
RTX 5060 Ti 16GB
et ses 16 Go — la VRAM est le facteur n°1 en LLM. Le
RTX 3060 12GB
reste pertinent si votre budget est plus serré ou si vous visez des modèles ≤ 12 Go (7-14B confortables).
Règle d'or :
à budget égal, prenez toujours le GPU avec le plus de VRAM. Un modèle qui déborde de la VRAM s'effondre en vitesse (offload CPU). La VRAM dicte la
taille
du modèle ; la puissance de calcul dicte surtout la
vitesse
.
## Où acheter (prix et stock à jour)
RTX 3060 12GB
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0F4DQYLP5?tag=quelllm-classement-21&ascsubtag=gc-rtx-3060-12-vs-rtx-5060-ti-16-a)
[Darty Voir le prix →](https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=7735&awinaffid=2891059&clickref=gc-rtx-3060-12-vs-rtx-5060-ti-16-a&ued=https%3A%2F%2Fwww.darty.com%2Fnav%2Fachat%2Finformatique%2Fcomposant%2Fcarte_graphique%2Fmsi_geforcertx5060ti16gv.html)
Alternative d’achat : RTX 5060 Ti 16 Go.
RTX 5060 Ti 16GB
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## Questions fréquentes
RTX 3060 12GB ou RTX 5060 Ti 16GB pour faire tourner un LLM en local ?
Pour le local, la
VRAM
prime. Le RTX 5060 Ti 16GB (16 Go) fait tourner des modèles plus gros que le RTX 3060 12GB (12 Go).
Quel est le plus gros modèle que le RTX 3060 12GB peut faire tourner ?
Jusqu'à
Granite Code 20B (Mixed Precision)
(20B) en quantification Q4, avec ses 12 Go.
Faut-il acheter d'occasion ?
Pour les LLM, un GPU d'occasion avec plus de VRAM bat souvent une carte neuve plus récente mais moins dotée. Vérifiez l'état et la garantie.
## Pour aller plus loin
[Classement Meilleurs LLM sur RTX 5060 Ti 16GB →](/meilleur-llm/rtx-5060-ti-16)
[Outil Tester sur votre machine →](/configurateur)
[Guide Choisir son GPU pour l'IA →](/guide/choisir-gpu-llm-local)
[Matériel La même puissance en portable (16-24 Go) →](/materiel-ia/pc-portable-rtx)

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## Meilleur matériel pour l'IA en local : guide d'achat 2026 | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/materiel-ia
published: 2026-10-20

> Quel matériel acheter pour faire tourner un LLM en local en 2026 ? DGX Spark, mini-PC Strix Halo 128 Go, GPU dédié : specs, prix et verdict d'achat…

[Accueil](/)
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Matériel IA
# Meilleur matériel pour l'IA en local (2026)
[Vous hésitez ? Nos choix de PC pour l’IA locale par budget, de 800 à 3 500 € →](/materiel-ia/quel-pc-ia-locale)
Quelle machine acheter pour faire tourner des modèles d'IA
en local
? On compare les options sérieuses de 2026 — station IA compacte, mini-PC 128 Go et GPU dédié — sur ce qui compte vraiment : la
mémoire
, sa
bande passante
, et le prix. Verdict d'achat indépendant.
Mis à jour le 20/10/2026
## Comparatif en un coup d'œil
Matériel
Mémoire
Bande passante
Prix indicatif
Type
[NVIDIA DGX Spark](/materiel-ia/nvidia-dgx-spark)
128 Go unifiés (LPDDR5x)
273 Go/s
≈ 6 100 € chez Materiel.net (DGX Spark PNY à 6 099,95 € le 28/09/2026, délai de plus de 15 jours ; la MSI EdgeXpert, même puce GB10 et 128 Go, est à 6 599,95 € sous 7 jours)
Workstation IA compacte
[GIGABYTE AI TOP ATOM](/materiel-ia/gigabyte-ai-top-atom)
128 Go unifiés (LPDDR5x), 121,7 Go vus par le système
273 Go/s
6 346,27 € (ATAGB10-9001, 4 To PCIe 4.0, boutique officielle AORUS, épuisée ; en stock sur Amazon.fr) · 7 999,95 € (ATAGB10-9000, 4 To PCIe 5.0, LDLC et Materiel.net, en rupture) — relevé du 08/10/2026
Workstation IA compacte
[NVIDIA RTX Spark](/materiel-ia/rtx-spark)
128 Go unifiés partagés CPU/GPU (GB10)
Mémoire unifiée LPDDR5x — bande passante d'un SoC, inférieure à la GDDR7 d'une RTX 5090 (chiffre constructeur non communiqué pour les portables)
≈ 2 660 € annoncés pour les premières configurations (presse, automne 2026 — à confirmer)
SoC IA pour PC portables et desktops compacts
[Mini-PC Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo)](/materiel-ia/mini-pc-ryzen-ai-max-395)
Jusqu'à 128 Go unifiés (LPDDR5X-8000)
≈ 212 Go/s
≈ 2 000 € en 64 Go et ≈ 3 300 € en 128 Go (GMKtec EVO-X2, boutique officielle européenne, septembre 2026)
Mini-PC / workstation IA 128 Go
[Mac Studio M4 Max](/materiel-ia/mac-studio-m4-max)
36 Go (GPU 32 cœurs) à 96 Go unifiés (les paliers 128 Go+ restent retirés)
410 Go/s (GPU 32 cœurs) · 546 Go/s (GPU 40 cœurs)
2 219 € au dernier relevé (36 Go / 512 Go, Darty), épuisé fin septembre 2026
Station Apple (mémoire unifiée)
[Mac mini M6](/materiel-ia/mac-mini-m6)
16, 24 ou 32 Go unifiés (24 Go recommandés pour l'IA locale)
170 Go/s (+10 % vs M5)
1 049 € (16 Go / 256 Go) · 1 489 € (24 Go / 512 Go, la config IA locale) · +440 € pour 32 Go
Mini-station Apple (mémoire unifiée)
[Mac Studio M5 Max / M5 Ultra](/materiel-ia/mac-studio-m5)
M5 Max : 36 à 128 Go · M5 Ultra : 96 à 512 Go unifiés (le palier 512 Go arrive fin octobre)
M5 Max : 460 Go/s (GPU 32 c.) / 614 Go/s (GPU 40 c.) · M5 Ultra : jusqu'à 1,2 To/s (+50 % vs génération précédente)
2 999 € (M5 Max 36 Go / 512 Go) · 6 599 € (M5 Ultra 96 Go / 1 To) — jusqu'à ≈ 20 000 € en 512 Go / 16 To
Station Apple (mémoire unifiée)
[Mac mini M5 Pro](/materiel-ia/mac-mini-m4-pro)
24 à 64 Go unifiés (LPDDR5X)
307 Go/s
1 999 € (24 Go / 512 Go) ; configs 48-64 Go en BTO Apple
Mini-station Apple (mémoire unifiée)
[MacBook Pro M5 Max](/materiel-ia/macbook-pro-m4-max)
36 Go (GPU 32 cœurs) à 128 Go unifiés (GPU 40 cœurs)
460 Go/s (GPU 32 cœurs) · 614 Go/s (GPU 40 cœurs)
dès 4 199 € (36 Go / GPU 32 cœurs) ; 48-128 Go en GPU 40 cœurs (BTO Apple)
Portable Apple (mémoire unifiée)
[AMD Radeon RX 9070 XT 16 Go](/materiel-ia/radeon-rx-9070-xt)
16 Go GDDR6
644 Go/s
≈ 860 – 1 070 €
Carte graphique dédiée
[PC portable RTX (5080/5090) pour l'IA locale](/materiel-ia/pc-portable-rtx)
16 Go (RTX 5080) ou 24 Go (RTX 5090) GDDR7 dédiés
≈ 700-900 Go/s selon le TGP du châssis
dès ≈ 2 500 € (RTX 5080 16 Go) ; dès ≈ 4 300 € (RTX 5090 24 Go)
PC portable gaming/IA (GPU dédié)
## Comment choisir ?
La
mémoire
dicte la
taille
du modèle que vous pouvez charger ; la
bande passante
dicte surtout sa
vitesse
. Pour de petits modèles (7-14B), un GPU dédié 16 Go suffit et va vite. Pour viser un
70B
ou de gros modèles MoE, il faut 128 Go de mémoire unifiée — et là, le mini-PC Strix Halo offre le meilleur rapport mémoire/euro, tandis que le DGX Spark ne se justifie que pour l'écosystème CUDA ou les contraintes on-premise.
Nouveau (août 2026)
: le
[Mac Studio M5 Max / M5 Ultra](/materiel-ia/mac-studio-m5)
réintroduit les hautes mémoires chez Apple — jusqu'à
512 Go unifiés à 1,2 To/s
(en vente depuis le 22/09 ; le palier 512 Go n'expédie que fin octobre). Le mini-PC Strix Halo reste l'option 128 Go la plus accessible en prix.
## NVIDIA DGX Spark
La station IA compacte de NVIDIA, 128 Go de mémoire unifiée.
À réserver aux développeurs ancrés dans CUDA ou aux besoins on-premise / air-gapped. Pour des modèles volumineux sans cette contrainte, comparez aussi un mini-PC Strix Halo ou un Mac. Sur AMD, vérifiez le support de vos outils via Vulkan ou ROCm : les 128 Go de mémoire partagée ne remplacent pas un environnement CUDA. À noter : la même puce GB10 arrive à l'automne 2026 dans des PC portables et desktops « RTX Spark » (Dell, Asus, HP, Lenovo…) — l'offre 128 Go unifiés va s'élargir.
GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395)
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-materiel-21&ascsubtag=mih-nvidia-dgx-spark)
Alternative d’achat pour l’IA locale. La configuration du bouton est celle proposée à l’achat. Sur mini-PC, gardez de la mémoire pour le système et vérifiez le moteur d’inférence ; macOS/MLX et CUDA ne sont pas interchangeables.
[Lire le guide complet : NVIDIA DGX Spark →](/materiel-ia/nvidia-dgx-spark)
## GIGABYTE AI TOP ATOM
Le mini-PC IA de GIGABYTE : puce NVIDIA GB10 et 128 Go de mémoire unifiée dans un litre.
L'AI TOP ATOM met la plateforme NVIDIA GB10 et ses 128 Go sur un bureau, dans un boîtier d'un litre de 1,2 kg, avec des vitesses à 4,3 % près de celles publiées pour le DGX Spark. Elle excelle sur les grands modèles MoE (gpt-oss 120B à 58 tokens par seconde), sur les longs documents, quand plusieurs personnes l'utilisent et pour l'entraînement local. Pour une équipe qui veut un assistant IA privé ou un développeur ancré dans CUDA, c'est un excellent choix. Si vous écrivez seul avec de petits modèles denses, ou si le budget décide, comparez aussi le Mac M5 Max et les mini-PC Ryzen AI Max+ 395.
GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395)
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-materiel-21&ascsubtag=mih-gigabyte-ai-top-atom)
Alternative d’achat pour l’IA locale. La configuration du bouton est celle proposée à l’achat. Sur mini-PC, gardez de la mémoire pour le système et vérifiez le moteur d’inférence ; macOS/MLX et CUDA ne sont pas interchangeables.
[Lire le guide complet : GIGABYTE AI TOP ATOM →](/materiel-ia/gigabyte-ai-top-atom)
## NVIDIA RTX Spark
La puce du DGX Spark dans un PC portable : 128 Go unifiés, CUDA, automne 2026.
À attendre si vous voulez un gros LLM local sur un portable CUDA : c'est la première fois que 128 Go unifiés arrivent dans un laptop. Pour un besoin immédiat, un mini-PC Ryzen AI Max+ 395 (128 Go, dès ≈ 3 300 €) ou un DGX Spark (station fixe) couvrent le même terrain aujourd'hui.
GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395)
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Alternative d’achat pour l’IA locale. La configuration du bouton est celle proposée à l’achat. Sur mini-PC, gardez de la mémoire pour le système et vérifiez le moteur d’inférence ; macOS/MLX et CUDA ne sont pas interchangeables.
[Lire le guide complet : NVIDIA RTX Spark →](/materiel-ia/rtx-spark)
## Mini-PC Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo)
Le meilleur rapport mémoire/euro pour l'IA locale.
Notre point de départ : le GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To, si vos modèles tiennent avec une marge pour le système, le contexte et les outils. Le GMKtec EVO-X2 128 Go ou le Minisforum MS-S1 Max 128 Go offrent davantage de place pour des modèles plus volumineux et des contextes plus longs. Choisissez cette capacité à l’achat : la mémoire est intégrée et ne s’ajoute pas ensuite. Vérifiez les prix et délais actuels chez le marchand.
GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395)
[Amazon Voir le prix →]…

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## Quel PC pour l'IA locale ? Nos choix par budget (2026)

URL: https://quelllm.fr/materiel-ia/quel-pc-ia-locale
published: 2026-10-20

> Carte graphique 16 Go, mini-PC 64-128 Go ou Mac : quel PC choisir pour faire tourner un LLM en local selon votre budget, modèles compatibles à l'appui.

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[Matériel IA](/materiel-ia)
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Quel PC pour l’IA locale
# Quel PC pour l'IA locale ? Nos choix par budget
Pour faire tourner un modèle d’IA
en local
(Llama, Qwen, Mistral, gpt-oss…), une machine se choisit d’abord selon sa
mémoire
, qui fixe la taille des modèles, puis selon sa
bande passante
, qui fixe leur vitesse. Voici nos choix pour chaque budget, avec les modèles qui tournent vraiment dessus.
Mis à jour le 20/10/2026 · prix indicatifs constatés chez nos marchands en septembre 2026, qui changent vite
Par
[Mohamed Meguedmi](/auteur/mohamed-meguedmi)
· tailles de modèles issues de
[notre catalogue](/catalogue)
·
[notre méthode](/methode)
En bref :
moins de 1 000 €, ajoutez une
carte 16 Go (RTX 5060 Ti)
à votre PC ; vers 1 300 €, la
RTX 5070 Ti
va deux fois plus vite pour la même mémoire ; vers 2 000 €, une machine complète :
Mac mini M5 Pro
ou
mini-PC Ryzen AI Max+ 395 64 Go
; vers 3 000-3 500 €,
96 à 128 Go de mémoire unifiée
pour les modèles de 70B. Au-delà, une station comme le DGX Spark (273 Go/s, ≈ 6 100 à 6 600 €) génère moins vite qu’un Mac Studio M5 Max bien moins cher.
- Moins de 1 000 €
- 1 200 – 1 500 €
- 2 000 – 2 500 €
- 3 000 – 3 500 €
- Tour montée
- Portable
- Au-delà
- Questions
## Nos choix en un coup d’œil
Budget
Notre choix
Mémoire pour les modèles
Jusqu’à (Q4)
Où acheter
Moins de 1 000 €
RTX 5060 Ti 16 Go
Carte graphique · ≈ 820 €
16 Go
14B à l’aise
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0F4DQYLP5?tag=quelllm-materiel-21&ascsubtag=pcb-table-rtx-5060-ti-16)
[Darty Voir le prix →](https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=7735&awinaffid=2891059&clickref=pcb-table-rtx-5060-ti-16&ued=https%3A%2F%2Fwww.darty.com%2Fnav%2Fachat%2Finformatique%2Fcomposant%2Fcarte_graphique%2Fmsi_geforcertx5060ti16gv.html)
1 200 – 1 500 €
RTX 5070 Ti 16 Go
Carte graphique · ≈ 1 300 €
16 Go, 2× plus de bande passante
14B, plus rapide
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0DXL7GSYC?tag=quelllm-materiel-21&ascsubtag=pcb-table-rtx-5070-ti)
[Darty Voir le prix →](https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=7735&awinaffid=2891059&clickref=pcb-table-rtx-5070-ti&ued=https%3A%2F%2Fwww.darty.com%2Fnav%2Fachat%2Finformatique%2Fcomposant%2Fcarte_graphique%2Fmsi_5070ti_16g_vent_3xoc.html)
2 000 – 2 500 €
Mac mini M5 Pro 24 Go / 512 Go
Machine complète · ≈ 2 000 €
≈ 16 Go (sur 24)
14B
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0HGGDQ29W?tag=quelllm-materiel-21&ascsubtag=pcb-table-mac-mini)
[Materiel.net Voir le prix →](https://www.materiel.net/produit/202608310007.html?a_aid=6aad5f830f952&utm_source=quelllm&utm_medium=afn&utm_campaign=quelllm+-+Mac+et+iMac)
2 000 – 2 500 €
Mini-PC GMKtec EVO-X2 64 Go (Ryzen AI Max+ 395)
Machine complète
64 Go
30B à l’aise
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-materiel-21&ascsubtag=pcb-table-evo-x2-64)
[GMKtec Voir le prix →](https://gmktec.pxf.io/c/7628184/3249559/41293?u=https%3A%2F%2Fde.gmktec.com%2Ffr%2Fproducts%2Fgmktec-evo-x2-amd-ryzen%25E2%2584%25A2-ai-max-395-mini-pc-1%3Fvariant%3D51106345058488&subId1=pcb-table-evo-x2-64)
GMKtec : boutique officielle européenne (site en français), livraison en France en 5 à 8 jours en moyenne.
3 000 – 3 500 €
Mac Studio M5 Max 96 Go (GPU 32 cœurs)
Station · ≈ 3 000 €
≈ 72 Go (sur 96)
70B
[Materiel.net Voir le prix →](https://www.materiel.net/produit/202608310002.html?a_aid=6aad5f830f952&utm_source=quelllm&utm_medium=afn&utm_campaign=quelllm+-+Mac+et+iMac)
3 300 – 4 000 €
Mini-PC Minisforum MS-S1 Max 128 Go / 2 To (Ryzen AI Max+ 395)
Machine complète
128 Go
gpt-oss 120B
3 600 – 4 600 €
PC monté Comete IA (RTX 5070 Ti 16 Go)
Tour montée · ≈ 3 700 €
16 Go (+ 32 Go de RAM)
14B à l’aise
[Materiel.net Voir le prix →](https://www.materiel.net/produit/202503180060.html?a_aid=6aad5f830f952&utm_source=quelllm&utm_medium=afn&utm_campaign=quelllm+-+PC+de+bureau)
3 600 – 4 600 €
PC monté Meteora IA (RTX 5080, 64 Go de RAM)
Tour montée
16 Go (+ 64 Go de RAM)
14B ; MoE 30B en partie en RAM
Portable
PC portable RTX 5080 16 Go
Portable · dès ≈ 2 500 €
16 Go
14B à l’aise
[Amazon ASUS ROG Strix G16 (RTX 5080, 32 Go RAM) →](https://www.amazon.fr/dp/B0G7ZRWWZ5?tag=quelllm-materiel-21&ascsubtag=pcb-table-laptop-rtx-5080)
[Darty Gigabyte A18 Pro (RTX 5080) →](https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=7735&awinaffid=2891059&clickref=pcb-table-laptop-rtx-5080&ued=https%3A%2F%2Fwww.darty.com%2Fnav%2Fachat%2Finformatique%2Fordinateur_portable%2Fportable%2Fgigabyte_a18_i7_32_1_5080.html)
Portable
MacBook Pro M5 Max 36 Go
Portable · dès 4 199 € (prix Apple)
≈ 27 Go (sur 36)
classe 30B
[Materiel.net Voir le prix →](https://www.materiel.net/produit/202603040028.html?a_aid=6aad5f830f952&utm_source=quelllm&utm_medium=afn&utm_campaign=quelllm+-+MacBook)
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas ces recommandations (établies de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
## D’abord : quelle taille de modèle voulez-vous faire tourner ?
La mémoire de la machine doit contenir le modèle entier, plus 1 à 2 Go pour le contexte. Le tableau donne la mémoire nécessaire en
Q4
, la quantification la plus utilisée. Sur Mac, comptez qu’environ
75 % de la mémoire unifiée
est utilisable par le GPU, un peu moins sur les configurations de base (≈ 16 Go sur 24).
Taille
Exemples
Mémoire en Q4
Machine minimale
7-8B
[Llama 3.1 8B](/modele/llama3-8b)
≈ 6 Go
Carte 8 Go, ou processeur (lent)
12-14B
[Gemma 3 12B](/modele/gemma3-12b)
,
[Qwen 3 14B](/modele/qwen3-14b)
7-9 Go
Carte 12-16 Go, Mac 24 Go
20-24B
[gpt-oss 20B](/modele/gpt-oss-20b)
,
[Mistral Small 3.2 24B](/modele/mistral-small-32-24b)
13-14 Go
Carte 16 Go (serré)
27-32B
[Gemma 3 27B](/modele/gemma3-27b)
,
[Qwen 3 32B](/modele/qwen3-32b)
,
[Qwen 3 30B-A3B](/modele/qwen3-30b-a3b)
16-19 Go
Carte 24-32 Go, mémoire unifiée 36 Go et plus
70-72B
[Llama 3.3 70B Instruct](/modele/llama33-70b)
,
[Qwen 2.5 72B Instruct](/modele/qwen25-72b)
40-42 Go
Mémoire unifiée 64 à 128 Go
120B (MoE)
[gpt-oss 120B](/modele/gpt-oss-120b)
≈ 70 Go
Mémoire unifiée 96-128 Go
Un modèle
MoE
(Mixture of Experts) n’active qu’une partie de ses paramètres à chaque mot : il va beaucoup plus vite qu’un modèle dense de même taille, mais demande autant de mémoire pour être chargé. Vous savez déjà quel modèle vous voulez ?
[Le configurateur](/configurateur)
vérifie s’il tient sur une machine.
## Le piège : plus de mémoire ne veut pas dire plus de vitesse
Pour un modèle dense, la vitesse de génération dépend surtout de la
bande passante mémoire
: à chaque mot, la machine relit tout le modèle. Une carte graphique de 16 Go va donc plus vite qu’une station de 128 Go… sur les modèles qui tiennent dans ses 16 Go.
Machine
Bande passante
RTX 5080 (16 Go)
960 Go/s
RTX 5070 Ti (16 Go)
896 Go/s
Radeon RX 9070 XT (16 Go)
644 Go/s
Apple M5 Max (36-128 Go)
460 à 614 Go/s
RTX 5060 Ti (16 Go)
448 Go/s
Mac mini M5 Pro (24-64 Go)
307 Go/s
NVIDIA DGX Spark (128 Go)
273 Go/s
Ryzen AI Max+ 395 (64-128 Go)
≈ 212 Go/s
Mesure réelle : sur un MacBook Pro M5 Max 128 Go, gpt-oss 120B (MoE) sort 79,1 tokens/s, plus vite qu’un modèle dense de 27B (36,6 tokens/s en GGUF), parce qu’il n’active qu’une petite partie de ses paramètres.
[Voir le test complet](/guide/macbook-pro-m5-max-128-go-benchmark-ia-locale)
.
## Moins de 1 000 € : une carte 16 Go pour votre PC
Vous avez déjà un PC de bureau ? Ajouter une
RTX 5060 Ti 16 Go
est la façon la moins chère de faire tourner des modèles jusqu’à
14 milliards de paramètres
à l’aise, et un 24B en quantification serrée. Évitez sa version 8 Go : les modèles 14B n’y tiennent plus.
### RTX 5060 Ti 16 Go
Carte graphique à ajouter à un PC existant
- Mémoire 16 Go GDDR7 dédiés
- Bande passante 448 Go/s
- Prix indicatif ≈ 820 €
- Jusqu’à Modèles de 14B à l’aise, 24B en quantification serrée
Ce qui tourne dessus (mémoire nécessaire en Q4)
- Llama 3.1 8B 6 Go
- Gemma 3 12B 7 Go
- Qwen 3 14B 9 Go
- M…

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## DGX Spark : prix en France, specs 128 Go et verdict LLM | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/materiel-ia/nvidia-dgx-spark
published: 2026-10-20

> Prix réel du DGX Spark (4 699 $ officiel, dès ≈ 6 100 € en France), specs GB10 128 Go, benchmarks LLM, occasion et alternatives : verdict 2026.

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NVIDIA DGX Spark
# NVIDIA DGX Spark : prix, specs et verdict pour l'IA locale (2026)
La station IA compacte de NVIDIA, 128 Go de mémoire unifiée. On regarde ce qui compte pour faire tourner des LLM
en local
: mémoire, bande passante, vitesse, prix — et pour qui c'est (ou non) le bon achat.
Mis à jour le 20/10/2026
## Où l'acheter
GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395)
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-materiel-21&ascsubtag=mi-nvidia-dgx-spark)
Alternative d’achat pour l’IA locale. La configuration du bouton est celle proposée à l’achat. Sur mini-PC, gardez de la mémoire pour le système et vérifiez le moteur d’inférence ; macOS/MLX et CUDA ne sont pas interchangeables.
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas ces recommandations (établies de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
## Fiche technique
- Mémoire 128 Go unifiés (LPDDR5x)
- Bande passante 273 Go/s
- Calcul ≈ 1 PFLOP FP4 — GPU Blackwell + CPU Grace 20 cœurs Arm
- Conso 140 W
- Prix indicatif ≈ 6 100 € chez Materiel.net (DGX Spark PNY à 6 099,95 € le 28/09/2026, délai de plus de 15 jours ; la MSI EdgeXpert, même puce GB10 et 128 Go, est à 6 599,95 € sous 7 jours)
- Plus gros modèle NVIDIA le positionne « jusqu'à 200B » depuis l'update logiciel CES 2026 ; en pratique ~70B en Q4 confortable, bridé par la bande passante (273 Go/s). Deux unités chaînées font tourner un Qwen 3.5-122B à ~40 t/s
## Pour qui ?
Développeurs ancrés dans CUDA, fine-tuning local, environnements on-premise / air-gapped.
## Avantages et limites
### ✓ Points forts
- 128 Go de mémoire unifiée cohérente
- Stack CUDA complète, en local
- Format compact, 140 W
- Parfait pour on-premise / air-gapped / conformité
- Update logiciel CES 2026 : jusqu'à +2,5× en inférence (TensorRT-LLM, speculative decoding)
- Extensible : 2 unités chaînées = un 122B à ~40 t/s
### ✗ Limites
- Bande passante 273 Go/s modeste (un Mac Studio fait ~2×)
- Prix élevé au regard de la perf brute
- Stock souvent très limité
- Difficile à recommander hors écosystème CUDA / on-prem
## Choix et limites — revue du 12 septembre 2026
## Le bon critère : votre modèle et votre environnement
DGX Spark propose 128 Go de mémoire unifiée dans un environnement NVIDIA. Une capacité annoncée de modèle ne garantit ni le contexte souhaité ni un débit interactif. Vérifiez la quantification, le runtime, le nombre d’utilisateurs et si la mesure concerne une ou deux unités.
Sources :
[fiche constructeur NVIDIA](https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/)
et
[mesures externes et données brutes sur une paire de DGX Spark](https://github.com/botAGI/dgx-spark-llm-benchmarks)
. Aucun benchmark maison DGX Spark n’est revendiqué dans cette fiche ; ne pas appliquer les résultats d’une paire à une unité.
[Revenir au choix de matériel](/configurateur)
·
[Installer une première IA locale](/guide/ia-locale-gratuite)
·
[Examiner notre protocole sur une machine différente](/benchmarks)
## Dense ou MoE : ce qui vole et ce qui rame sur le DGX Spark
La bande passante mémoire (273 Go/s) est le vrai goulot de la machine. À chaque token généré, un modèle
dense
relit la totalité de ses poids ; un
MoE
(Mixture of Experts) ne lit que ses experts actifs. Sur le DGX Spark, la différence est spectaculaire :
Modèle
Architecture
Vitesse mesurée
gpt-oss-120B (MXFP4/FP8)
MoE — ~5B actifs/token
≈ 40-58 tok/s selon le moteur (llama.cpp, SGLang)
[Qwen3-Coder 30B-A3B](/modele/qwen3-coder-30b-a3b)
MoE — 3B actifs/token
Très fluide, idéal code local
Llama 3.1 70B (FP8)
Dense
≈ 2,7 tok/s (mesure LMSYS) — inconfortable au quotidien
Conclusion pratique : sur cette machine, privilégiez les MoE — c'est là que les 128 Go prennent tout leur sens. Notre
[guide DGX Spark pour l'IA locale](/guide/nvidia-dgx-spark-llm-local)
détaille les réglages, et le
[catalogue](/catalogue)
filtre les modèles par VRAM.
## Face aux alternatives 128 Go
Trois machines de bureau logent aujourd'hui un très gros modèle en mémoire unifiée :
Machine
Mémoire
Bande passante
Prix indicatif
Écosystème
NVIDIA DGX Spark
128 Go
273 Go/s
≈ 6 100 – 6 600 € (Materiel.net, 28/09/2026)
CUDA complet
[Mini-PC Ryzen AI Max+ 395](/materiel-ia/mini-pc-ryzen-ai-max-395)
jusqu'à 128 Go
256 Go/s
≈ 1 900-3 900 € selon config
ROCm / Vulkan
[Mac Studio M5 Max](/materiel-ia/mac-studio-m5)
36-128 Go
460-614 Go/s
dès 2 999 € (36 Go)
MLX / Metal
À budget égal, le Strix Halo fait tourner les mêmes MoE pour 2 à 4× moins cher ; le Mac est nettement plus rapide en bande passante. Le DGX Spark garde un avantage unique : la stack CUDA au complet dans 140 W. Comparatif détaillé :
[Strix Halo vs DGX Spark](/guide/strix-halo-vs-dgx-spark-128gb-comparatif)
.
## DGX Spark en entreprise : coût total, seuil de rentabilité et cluster de deux unités
Contenu repris du guide « DGX et Spark : analyse des coûts pour les DSI » (fusionné dans cette fiche le 08/09/2026). Le prix officiel est passé de 3 999 $ à 4 699 $ le 27 février 2026 (+17,5 %), NVIDIA invoquant la tension d'approvisionnement sur la LPDDR5X ; en France, le prix constaté chez les vendeurs tiers reste nettement au-dessus (voir le bloc prix ci-dessus).
- Seuil de rentabilité : dès qu'une facture cloud d'inférence dépasse ~300 à 500 € par mois de façon récurrente, l'achat devient rationnel sur 12 à 18 mois — avant même de compter la souveraineté (données RGPD, médicales ou juridiques qui ne quittent jamais le bâtiment). C'est un CAPEX unique amorti sur 3-4 ans face à une facture cloud continue.
- Ce que 128 Go permettent vraiment : un 70B en Q4_K_M occupe ≈ 40 Go, un 120B fortement quantifié ≈ 70-80 Go ; il reste de la marge pour le contexte et le KV-cache, là où une carte 24 Go plafonne vers 32B.
- Gain logiciel CES 2026 : jusqu'à ×2,5 sur la même machine via TensorRT-LLM et le speculative decoding — gain maximal sur les sorties prévisibles (code, JSON, texte structuré), plus modeste sur le texte créatif.
- Deux unités chaînées (ConnectX) : 256 Go agrégés, Qwen 3.5-122B à ~40 tokens/s ; budget ≈ 9 400 $ HT. Chaîner double la mémoire accessible, pas forcément le débit d'un modèle qui tenait déjà sur une seule machine.
- Critère de choix : CUDA + clustering → DGX Spark ; budget serré → mini-PC Ryzen AI Max+ 395 (128 Go, écosystème ROCm moins mûr) ; bande passante et polyvalence → Mac Studio (> 800 Go/s, MLX/Metal).
Pour une entreprise qui préfère déléguer l'intégration plutôt que monter elle-même ce type de machine, IAPRO propose un
[pack matériel + IA clé en main pour PME](https://iapro.fr/packs/pack-materiel-ia)
: choix du serveur, déploiement des modèles et formation des équipes.
## Verdict
À réserver aux développeurs ancrés dans CUDA ou aux besoins on-premise / air-gapped. Pour des modèles volumineux sans cette contrainte, comparez aussi un mini-PC Strix Halo ou un Mac. Sur AMD, vérifiez le support de vos outils via Vulkan ou ROCm : les 128 Go de mémoire partagée ne remplacent pas un environnement CUDA. À noter : la même puce GB10 arrive à l'automne 2026 dans des PC portables et desktops « RTX Spark » (Dell, Asus, HP, Lenovo…) — l'offre 128 Go unifiés va s'élargir.
## Questions fréquentes
Le NVIDIA DGX Spark peut-il faire tourner un LLM 70B en local ?
NVIDIA le positionne « jusqu'à 200B » depuis l'update logiciel CES 2026 ; en pratique ~70B en Q4 confortable, bridé par la bande passante (273 Go/s). Deux unités chaînées font tourner un Qwen 3.5-122B à ~40 t/s.
Combien coûte le NVIDIA DGX Spark ?
Compter ≈ 6 100 € chez Materiel.net (DGX Spark PNY à 6 099,95 € le 28/09/2026, délai de plus de 15 jours ; la MSI EdgeXpert, même puce GB10 et 128 Go, est à 6 599,95 € sous 7 jours) (4 699 $ officiel (relevé de 3 999 $ le 27 février 2026)). Les prix varient vite — vérifiez le prix du jour via les liens d'achat.
Pour qui le NVIDIA DGX Spark est-il fait ?
Dévelo…

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## GIGABYTE AI TOP ATOM : mesures et avis (2026) | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/materiel-ia/gigabyte-ai-top-atom
published: 2026-10-20

> AI TOP ATOM (NVIDIA GB10, 128 Go) mesurée : 13 modèles, 70B, fine-tuning, assistant RAG, SSD, températures, énergie. Méthode et données publiques.

[Accueil](/)
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[Matériel IA](/materiel-ia)
›
GIGABYTE AI TOP ATOM
# GIGABYTE AI TOP ATOM : la GB10 128 Go mesurée en détail
Le mini-PC IA de GIGABYTE : puce NVIDIA GB10 et 128 Go de mémoire unifiée dans un litre. On regarde ce qui compte pour faire tourner des LLM
en local
: mémoire, bande passante, vitesse, prix — et pour qui c'est (ou non) le bon achat.
Mis à jour le 20/10/2026
## Où l'acheter
GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395)
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-materiel-21&ascsubtag=mi-gigabyte-ai-top-atom)
Alternative d’achat pour l’IA locale. La configuration du bouton est celle proposée à l’achat. Sur mini-PC, gardez de la mémoire pour le système et vérifiez le moteur d’inférence ; macOS/MLX et CUDA ne sont pas interchangeables.
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas ces recommandations (établies de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
## Fiche technique
- Mémoire 128 Go unifiés (LPDDR5x), 121,7 Go vus par le système
- Bande passante 273 Go/s
- Calcul GPU Blackwell et 20 cœurs Arm ; jusqu'à 1 PFLOP en FP4 avec sparsité selon NVIDIA (annonce, non mesurée par nous)
- Conso Adaptateur USB-C de 240 W ; GPU à 10,4 W au repos et de 39 à 53 W en moyenne en charge dans nos relevés (GPU seul, sans wattmètre)
- Prix indicatif 6 346,27 € (ATAGB10-9001, 4 To PCIe 4.0, boutique officielle AORUS, épuisée ; en stock sur Amazon.fr) · 7 999,95 € (ATAGB10-9000, 4 To PCIe 5.0, LDLC et Materiel.net, en rupture) — relevé du 08/10/2026
- Plus gros modèle Qwen3-235B-A22B en 3 bits (90,5 Go occupés, 21 Go de marge) · Llama 3.3 70B à environ 5 tokens par seconde, 2,6 à 4 fois plus vite avec un petit modèle brouillon · gpt-oss 120B à 58 tokens par seconde ; nos 13 modèles, du 4B au 235B, tiennent avec 32 768 tokens de contexte
## Pour qui ?
Développeurs CUDA, équipes qui veulent un assistant IA privé, fine-tuning local, grands modèles MoE de plus de 100B.
## Avantages et limites
### ✓ Points forts
- 128 Go de mémoire unifiée : nos 13 modèles, du 4B au 235B (en 3 bits), tiennent avec 32 768 tokens de contexte
- Les vitesses du DGX Spark de NVIDIA, à 4,3 % près au plus avec llama.cpp et à 2 % près avec Ollama
- Vitesse stable en charge continue : 0,0 % de dérive en 1 h à 16 utilisateurs, −0,6 % en 2 h à 8 utilisateurs, aucun bridage signalé
- SSD 4 To PCIe 5.0 sur l'ATAGB10-9000 : 13 Go/s en lecture
- Pile CUDA complète : llama.cpp, vLLM, TensorRT-LLM et Unsloth ont fonctionné chez nous
- Châssis d'un litre, 1,2 kg, façade épurée
### ✗ Limites
- Prix supérieur à un mini-PC Ryzen AI Max+ 395 de 128 Go
- Un modèle dense de 70B écrit à environ 5 tokens par seconde, limite de la bande passante de la plateforme GB10 (273 Go/s) : un modèle MoE ou un petit brouillon (×2,6 à ×4) donne des vitesses de conversation
## Ce que nous avons mesuré
Notre AI TOP ATOM (ATAGB10-9000). Photo de notre unité, fond neutralisé.
GIGABYTE nous a fourni gracieusement une AI TOP ATOM (ATAGB10-9000 : 128 Go, SSD 4 To PCIe 5.0) pour une série de guides. Les mesures et les avis sont les nôtres ; GIGABYTE n'a ni relu ni validé ce contenu avant sa publication. La méthode (protocole figé avant la première mesure), les empreintes des fichiers de modèles et les données de nos tableaux sont publiées sur notre
[page de méthode](/methode#ai-top-atom)
. Nos données, infographies et photos sont réutilisables sous licence
[CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.fr)
, en citant quelllm.fr.
Guide
Ce qu'il montre
[Quels LLM tournent vraiment](/guide/gb10-128-go-quels-llm-tournent-vraiment)
13 modèles du 4B au 235B : tous tiennent avec 32 768 tokens de contexte ; gpt-oss 120B à 58 tokens par seconde
[AI TOP ATOM vs DGX Spark](/guide/ai-top-atom-vs-dgx-spark)
Même vitesse que le DGX Spark à 4,3 % près au plus ; 2 h de charge sans aucun bridage ; SSD à 13 Go/s
La série compte 7 guides, publiés un par semaine : cette page s'enrichit à chaque nouveau guide.
## Les références AI TOP ATOM
GIGABYTE décline l'ATOM en six références, de ATAGB10-9000 à ATAGB10-9005. Les trois premières ont 128 Go : 9000 avec un SSD de 4 To en PCIe 5.0 (celle que nous avons mesurée), 9001 avec 4 To en PCIe 4.0, 9002 avec 1 To en PCIe 4.0. Une version 64 Go est annoncée à partir du 23 octobre 2026. Vérifiez la référence exacte chez le revendeur : certaines fiches décrivent mal le SSD.
## Pour qui
- Une équipe de 5 à 20 personnes qui veut un assistant IA privé sur ses documents (mesuré jusqu'à 10 utilisateurs simultanés).
- Un développeur CUDA qui veut la pile NVIDIA complète sur son bureau.
- Le fine-tuning local : LoRA d'un Qwen3-8B, QLoRA d'un 70B et de gpt-oss 120B avec Unsloth.
- Les grands modèles MoE de plus de 100 milliards de paramètres, à vitesse confortable.
## Verdict
L'AI TOP ATOM met la plateforme NVIDIA GB10 et ses 128 Go sur un bureau, dans un boîtier d'un litre de 1,2 kg, avec des vitesses à 4,3 % près de celles publiées pour le DGX Spark. Elle excelle sur les grands modèles MoE (gpt-oss 120B à 58 tokens par seconde), sur les longs documents, quand plusieurs personnes l'utilisent et pour l'entraînement local. Pour une équipe qui veut un assistant IA privé ou un développeur ancré dans CUDA, c'est un excellent choix. Si vous écrivez seul avec de petits modèles denses, ou si le budget décide, comparez aussi le Mac M5 Max et les mini-PC Ryzen AI Max+ 395.
## Questions fréquentes
Le GIGABYTE AI TOP ATOM peut-il faire tourner un LLM 70B en local ?
Qwen3-235B-A22B en 3 bits (90,5 Go occupés, 21 Go de marge) · Llama 3.3 70B à environ 5 tokens par seconde, 2,6 à 4 fois plus vite avec un petit modèle brouillon · gpt-oss 120B à 58 tokens par seconde ; nos 13 modèles, du 4B au 235B, tiennent avec 32 768 tokens de contexte.
Combien coûte le GIGABYTE AI TOP ATOM ?
Compter 6 346,27 € (ATAGB10-9001, 4 To PCIe 4.0, boutique officielle AORUS, épuisée ; en stock sur Amazon.fr) · 7 999,95 € (ATAGB10-9000, 4 To PCIe 5.0, LDLC et Materiel.net, en rupture) — relevé du 08/10/2026 (Version 64 Go annoncée par NVIDIA à partir de 4 999 $ (États-Unis), disponible dès le 23/10/2026 ; GIGABYTE a confirmé une AI TOP ATOM 64 Go le 05/10/2026). Les prix varient vite — vérifiez le prix du jour via les liens d'achat.
Pour qui le GIGABYTE AI TOP ATOM est-il fait ?
Développeurs CUDA, équipes qui veulent un assistant IA privé, fine-tuning local, grands modèles MoE de plus de 100B.
## Pour aller plus loin
[Guide d’achat Quel PC pour l’IA locale ? Nos choix par budget →](/materiel-ia/quel-pc-ia-locale)
[Comparatif Tout le matériel pour l'IA locale →](/materiel-ia)
[Outil Quel modèle sur cette machine ? →](/configurateur)
[Guide Choisir son GPU pour l'IA →](/guide/choisir-gpu-llm-local)

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## RTX Spark : prix, specs GB10 128 Go et verdict LLM local | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/materiel-ia/rtx-spark
published: 2026-10-20

> RTX Spark : la puce GB10 du DGX Spark (128 Go unifiés, CUDA) arrive dans des portables ASUS, MSI, Dell, HP, Lenovo à l'automne 2026. Prix, specs, verdict LLM.

[Accueil](/)
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›
NVIDIA RTX Spark
# NVIDIA RTX Spark : prix, specs et verdict pour l'IA locale (2026)
La puce du DGX Spark dans un PC portable : 128 Go unifiés, CUDA, automne 2026. On regarde ce qui compte pour faire tourner des LLM
en local
: mémoire, bande passante, vitesse, prix — et pour qui c'est (ou non) le bon achat.
Mis à jour le 20/10/2026
## Où l'acheter
GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395)
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-materiel-21&ascsubtag=mi-rtx-spark)
Alternative d’achat pour l’IA locale. La configuration du bouton est celle proposée à l’achat. Sur mini-PC, gardez de la mémoire pour le système et vérifiez le moteur d’inférence ; macOS/MLX et CUDA ne sont pas interchangeables.
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas ces recommandations (établies de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
## Fiche technique
- Mémoire 128 Go unifiés partagés CPU/GPU (GB10)
- Bande passante Mémoire unifiée LPDDR5x — bande passante d'un SoC, inférieure à la GDDR7 d'une RTX 5090 (chiffre constructeur non communiqué pour les portables)
- Calcul GB10 : CPU Arm Grace + GPU Blackwell, stack CUDA
- Conso Non communiqué (format portable / desktop compact)
- Prix indicatif ≈ 2 660 € annoncés pour les premières configurations (presse, automne 2026 — à confirmer)
- Plus gros modèle Même socle que le DGX Spark : 128 Go unifiés = modèles ~70B en Q4 chargeables, MoE type gpt-oss-120B à l'aise ; la vitesse dépendra de la bande passante réelle des machines
## Pour qui ?
Développeurs et équipes qui veulent un gros LLM en local sur un portable CUDA, sans station fixe.
## Avantages et limites
### ✓ Points forts
- 128 Go de mémoire unifiée dans un portable
- Stack CUDA complète (moteurs d'inférence habituels)
- Cinq grands constructeurs annoncés : Dell, ASUS, MSI, HP, Lenovo
- Architecture GB10 déjà éprouvée sur le DGX Spark
### ✗ Limites
- Pas encore disponible : automne 2026, précommandes non ouvertes
- Prix non officiel (1 799 $ = estimation, ≈ 2 660 € annoncés en presse)
- Bande passante d'un SoC unifié : gros modèles chargeables, pas forcément rapides
- Pas un GPU gaming : n'a pas vocation à remplacer une RTX 5090 en rendu 3D
## Verdict
À attendre si vous voulez un gros LLM local sur un portable CUDA : c'est la première fois que 128 Go unifiés arrivent dans un laptop. Pour un besoin immédiat, un mini-PC Ryzen AI Max+ 395 (128 Go, dès ≈ 3 300 €) ou un DGX Spark (station fixe) couvrent le même terrain aujourd'hui.
## Questions fréquentes
Le NVIDIA RTX Spark peut-il faire tourner un LLM 70B en local ?
Même socle que le DGX Spark : 128 Go unifiés = modèles ~70B en Q4 chargeables, MoE type gpt-oss-120B à l'aise ; la vitesse dépendra de la bande passante réelle des machines.
Combien coûte le NVIDIA RTX Spark ?
Compter ≈ 2 660 € annoncés pour les premières configurations (presse, automne 2026 — à confirmer) (Aucun prix officiel NVIDIA — les 1 799 $ cités sont une estimation d'analystes). Les prix varient vite — vérifiez le prix du jour via les liens d'achat.
Pour qui le NVIDIA RTX Spark est-il fait ?
Développeurs et équipes qui veulent un gros LLM en local sur un portable CUDA, sans station fixe.
RTX Spark et DGX Spark, quelle différence ?
Même puce GB10 (CPU Arm Grace + GPU Blackwell, 128 Go unifiés). Le DGX Spark est le mini-PC de développement vendu par NVIDIA ; la RTX Spark est la déclinaison grand public de cette puce, intégrée par Dell, ASUS, MSI, HP et Lenovo dans des portables et desktops compacts.
Quand sortent les PC portables RTX Spark ?
NVIDIA annonce l'automne 2026 (Computex 2026). Aucune date de précommande ferme ni fiche produit détaillée par constructeur à ce jour : la fenêtre reste indicative.
Le prix de 1 799 $ est-il officiel ?
Non : c'est une estimation d'analystes. Les premiers prix évoqués en presse pour les configurations initiales tournent autour de 2 660 €, à confirmer à l'ouverture des précommandes.
## Pour aller plus loin
[Guide d’achat Quel PC pour l’IA locale ? Nos choix par budget →](/materiel-ia/quel-pc-ia-locale)
[Guide PC portable RTX Spark : marques, prix et calendrier →](/guide/rtx-spark-pc-portable-llm-local)
[Fiche NVIDIA DGX Spark : la station fixe GB10 →](/materiel-ia/nvidia-dgx-spark)
[Fiche Mini-PC Ryzen AI Max+ 395 : 128 Go disponibles aujourd'hui →](/materiel-ia/mini-pc-ryzen-ai-max-395)

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## Ryzen AI Halo / Max+ 395 : mini-PC 128 Go, prix et verdict | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/materiel-ia/mini-pc-ryzen-ai-max-395
published: 2026-10-20

> Mini-PC Ryzen AI Max+ 395 (Ryzen AI Halo / Strix Halo) : dès ≈ 2 000 € en 64 Go, ≈ 3 300 € en 128 Go, quels LLM tournent vraiment, vitesse réelle et verdict…

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[Matériel IA](/materiel-ia)
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Mini-PC Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo)
# Mini-PC Ryzen AI Max+ 395 (Ryzen AI Halo, Strix Halo) : prix, test et avis pour l'IA locale
Le meilleur rapport mémoire/euro pour l'IA locale. On regarde ce qui compte pour faire tourner des LLM
en local
: mémoire, bande passante, vitesse, prix — et pour qui c'est (ou non) le bon achat.
Mis à jour le 20/10/2026
## Où l'acheter
GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395)
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-materiel-21&ascsubtag=mi-mini-pc-ryzen-ai-max-395)
[GMKtec Voir le prix →](https://gmktec.pxf.io/c/7628184/3249559/41293?u=https%3A%2F%2Fde.gmktec.com%2Ffr%2Fproducts%2Fgmktec-evo-x2-amd-ryzen%25E2%2584%25A2-ai-max-395-mini-pc-1%3Fvariant%3D51106345058488&subId1=mi-mini-pc-ryzen-ai-max-395)
Autre configuration disponible :
[Amazon GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-materiel-21&ascsubtag=mi-mini-pc-ryzen-ai-max-395-128gb)
Choisissez la capacité indiquée sur le bouton selon la mémoire nécessaire à vos modèles. Cette mémoire est partagée avec le système et choisie à l’achat : elle ne s’ajoute pas ensuite.
GMKtec : boutique officielle européenne (site en français), livraison en France en 5 à 8 jours en moyenne.
La configuration du bouton est celle proposée à l’achat. Sur mini-PC, gardez de la mémoire pour le système et vérifiez le moteur d’inférence ; macOS/MLX et CUDA ne sont pas interchangeables.
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas ces recommandations (établies de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
## Fiche technique
- Mémoire Jusqu'à 128 Go unifiés (LPDDR5X-8000)
- Bande passante ≈ 212 Go/s
- Calcul iGPU Radeon 8060S (RDNA 3.5) + NPU 50 TOPS
- Conso ~120 W
- Prix indicatif ≈ 2 000 € en 64 Go et ≈ 3 300 € en 128 Go (GMKtec EVO-X2, boutique officielle européenne, septembre 2026)
- Plus gros modèle 70B en Q4 (3-5 tok/s) ; excellent sur les MoE (Qwen3-30B-A3B : 50-100 tok/s)
## Pour qui ?
Faire tourner de gros modèles (surtout MoE) sans exploser le budget.
## Avantages et limites
### ✓ Points forts
- 128 Go de mémoire unifiée à prix contenu
- Excellent sur les modèles MoE
- x86, Windows et Linux natifs
- Plusieurs modèles : GMKtec EVO-X2, Minisforum MS-S1 Max, Framework Desktop
### ✗ Limites
- Bande passante < GPU dédié (un 70B dense reste lent)
- Écosystème ROCm moins mûr que CUDA
- Mémoire partagée avec le système, non évolutive ; capacité utile variable selon le modèle, le contexte et le moteur
## Choix et limites — revue du 12 septembre 2026
## Avant de choisir : mémoire partagée et logiciel
La mémoire du Ryzen AI Max+ 395 est partagée entre CPU et GPU : ne pas additionner RAM et VRAM. La capacité installée et la part allouable dépendent de la machine et de son firmware. Vérifiez la configuration exacte du mini-PC, le backend Vulkan/ROCm et le contexte du test avant de comparer des débits.
Cette fiche ne revendique pas de mesure maison sur ce matériel. Pour examiner une mesure externe reproductible :
[protocole et données Strix Halo de lhl](https://github.com/lhl/strix-halo-testing/tree/main/llm-bench)
. Les résultats d’une machine 128 Go ne sont pas ceux d’une version 64 Go.
[Estimer mon budget mémoire](/configurateur)
·
[Commencer gratuitement](/guide/ia-locale-gratuite)
·
[Nos mesures sur une autre machine, clairement identifiée](/benchmarks)
## Strix Halo, Ryzen AI Max, EVO-X2 : qui est qui ?
Trois noms pour la même chose, à trois niveaux différents :
Strix Halo
est le nom de code AMD de la puce, commercialisée sous le nom
Ryzen AI Max / Max+
(385, 390 et 395 selon le nombre de cœurs). Les
machines
qui l'embarquent portent ensuite le nom de leur fabricant :
Machine
Mémoire
Prix relevé
Remarque
GMKtec EVO-X2
64 Go
≈ 2 000 € (boutique GMKtec UE)
Notre reco : couvre les MoE 30B et les denses ≤ 32B
GMKtec EVO-X2 128 Go
128 Go
≈ 3 300 € (boutique GMKtec UE)
Pour viser les 70B et gros MoE
Minisforum MS-S1 Max
128 Go
prix Amazon en direct sur le bouton
Deux ports 10 GbE et un emplacement PCIe x16
BOSGAME M5
128 Go
indisponible (fin septembre 2026)
—
Framework Desktop
jusqu'à 128 Go
variable
Modulaire, très demandé
La liste complète des machines Strix Halo du marché est tenue à jour dans
[notre guide Ryzen AI Max+ 395 pour l'IA locale](/guide/ryzen-ai-max-395-llm-local)
.
## Quelles vitesses réelles sur les LLM ?
Comme sur toute machine à mémoire unifiée, la bande passante décide de tout — et elle favorise nettement les architectures MoE, qui ne lisent qu'une fraction de leurs poids à chaque token :
Modèle
Architecture
Vitesse constatée
[Qwen3-Coder 30B-A3B](/modele/qwen3-coder-30b-a3b)
MoE — 3B actifs
50-100 tok/s : usage quotidien très fluide
Dense ≤ 32B (Q4)
Dense
Confortable, marge de contexte incluse
70B (Q4, config 128 Go)
Dense
3-5 tok/s : utilisable, pas réactif
Le
[catalogue](/catalogue)
filtre les modèles par mémoire disponible ; pour le duel face à NVIDIA, voir
[Strix Halo vs DGX Spark](/guide/strix-halo-vs-dgx-spark-128gb-comparatif)
.
## Verdict
Notre point de départ : le GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To, si vos modèles tiennent avec une marge pour le système, le contexte et les outils. Le GMKtec EVO-X2 128 Go ou le Minisforum MS-S1 Max 128 Go offrent davantage de place pour des modèles plus volumineux et des contextes plus longs. Choisissez cette capacité à l’achat : la mémoire est intégrée et ne s’ajoute pas ensuite. Vérifiez les prix et délais actuels chez le marchand.
## Questions fréquentes
Le Mini-PC Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo) peut-il faire tourner un LLM 70B en local ?
70B en Q4 (3-5 tok/s) ; excellent sur les MoE (Qwen3-30B-A3B : 50-100 tok/s).
Combien coûte le Mini-PC Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo) ?
Compter ≈ 2 000 € en 64 Go et ≈ 3 300 € en 128 Go (GMKtec EVO-X2, boutique officielle européenne, septembre 2026) (dès ≈ 2 000 $). Les prix varient vite — vérifiez le prix du jour via les liens d'achat.
Pour qui le Mini-PC Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo) est-il fait ?
Faire tourner de gros modèles (surtout MoE) sans exploser le budget.
Strix Halo et Ryzen AI Max+ 395, c'est la même chose ?
Oui. Strix Halo est le nom de code interne AMD ; en boutique, la puce s'appelle Ryzen AI Max ou Ryzen AI Max+ (les déclinaisons 385, 390 et 395 varient par le nombre de cœurs CPU/GPU). Quand une fiche produit mentionne l'un ou l'autre, il s'agit de la même plateforme 128 Go de mémoire unifiée.
Strix Halo ou DGX Spark ?
Le Strix Halo est à comparer si votre priorité est la capacité mémoire pour le prix et si vos outils prennent en charge son GPU AMD, via Vulkan ou ROCm selon l’application. Le
[DGX Spark](/materiel-ia/nvidia-dgx-spark)
garde son intérêt pour un environnement CUDA ou TensorRT-LLM. Une capacité de 128 Go ne rend pas un logiciel CUDA compatible avec AMD et ne garantit pas le même débit. Détail du duel :
[notre comparatif 128 Go](/guide/strix-halo-vs-dgx-spark-128gb-comparatif)
.
64 Go ou 128 Go de mémoire unifiée ?
Choisissez 64 Go si le modèle, sa quantification et le contexte souhaité tiennent avec une marge pour le système et les outils. Passez à 128 Go pour charger des modèles plus volumineux ou garder davantage de contexte. Il s’agit de mémoire totale partagée entre CPU et GPU intégré, pas de VRAM dédiée : toute la capacité n’est pas disponible pour le modèle. Sur les configurations GMKtec EVO-X2 et Minisforum MS-S1 Max proposées, la mémoire est intégrée et ne s’ajoute pas ensuite.
## Pour aller plus loin
[Guide d’achat Quel PC pour l’IA locale ? Nos choix par budget →](/materiel-ia/quel-pc-ia-locale)
[Comparatif Tout le matériel pour l'IA locale →](/materiel-ia)
[Outil Quel modèle sur cette machine ? →](/configurateur)
[Guide Choisir son GPU pour l'IA →](/guide/choisir-gpu-llm-local)

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## Mac Studio M4 Max : le Mac de bureau pour l'IA en local | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/materiel-ia/mac-studio-m4-max
published: 2026-10-20

> Le Mac Studio M4 Max n'est plus en stock en neuf (fin septembre 2026) : le Mac Studio M5 prend le relais. Bande passante 410-546 Go/s, MLX optimisé. Specs…

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[Matériel IA](/materiel-ia)
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Mac Studio M4 Max
# Mac Studio M4 Max : test et avis pour l'IA locale
La station Apple pour l'IA locale de la génération précédente — remplacée par le Mac Studio M5. On regarde ce qui compte pour faire tourner des LLM
en local
: mémoire, bande passante, vitesse, prix — et pour qui c'est (ou non) le bon achat.
Mis à jour le 20/10/2026
## Où l'acheter
Mac Studio M5 Max (36 Go / 512 Go)
[Materiel.net Mac Studio M5 Max (96 Go / 512 Go) →](https://www.materiel.net/produit/202608310002.html?a_aid=6aad5f830f952&utm_source=quelllm&utm_medium=afn&utm_campaign=quelllm+-+Mac+et+iMac)
[Darty Voir le prix →](https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=7735&awinaffid=2891059&clickref=mi-mac-studio-m4-max&ued=https%3A%2F%2Fwww.darty.com%2Fnav%2Fachat%2Finformatique%2Fordinateur_bureau%2Fimac%2Fapple_studio_m5m_36_512.html)
[Amazon Alternative PC : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-materiel-21&ascsubtag=mi-mac-studio-m4-max)
Alternative d’achat pour l’IA locale. La configuration du bouton est celle proposée à l’achat. Sur mini-PC, gardez de la mémoire pour le système et vérifiez le moteur d’inférence ; macOS/MLX et CUDA ne sont pas interchangeables.
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas ces recommandations (établies de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
## Fiche technique
- Mémoire 36 Go (GPU 32 cœurs) à 96 Go unifiés (les paliers 128 Go+ restent retirés)
- Bande passante 410 Go/s (GPU 32 cœurs) · 546 Go/s (GPU 40 cœurs)
- Calcul Apple Silicon M4 Max, Neural Engine
- Conso ~160 W
- Prix indicatif 2 219 € au dernier relevé (36 Go / 512 Go, Darty), épuisé fin septembre 2026
- Plus gros modèle 36 Go : classe 30B en Q4 ; 64-96 Go : 70B en Q4 (~12 tok/s) ; gros MoE rapides en MLX
## Pour qui ?
Créateurs / devs macOS visant de gros modèles à poste fixe.
## Avantages et limites
### ✓ Points forts
- Classe 30B confortable dès 36 Go (Q4)
- 410-546 Go/s : ~2× la bande passante d'un DGX Spark
- macOS + MLX très optimisés pour les LLM
- Silencieux, compact, ~160 W — excellent en inférence MoE
### ✗ Limites
- ⚠️ Remplacé par le Mac Studio M5 Max / M5 Ultra, en vente depuis le 22/09/2026 (M5 Ultra 512 Go fin octobre)
- 96 Go plafonne les très gros modèles sur le M4 Max
- N'est plus vendu en neuf ni par Amazon ni par Darty (fin septembre 2026)
## Verdict
Le déstockage du M4 Max 36 Go / 512 Go (2 219 € chez Darty) est fini : il n'est plus en stock en neuf chez nos marchands fin septembre 2026. Son successeur, le Mac Studio M5 Max / M5 Ultra, est en vente depuis le 22/09/2026 (dès 2 999 €, IA jusqu'à 4,3× plus rapide selon Apple, M5 Ultra jusqu'à 512 Go unifiés) : c'est lui qu'il faut regarder aujourd'hui. Pour un 70B au meilleur prix mémoire/euro, un mini-PC Strix Halo 128 Go reste l'alternative.
## Questions fréquentes
Le Mac Studio M4 Max peut-il faire tourner un LLM 70B en local ?
36 Go : classe 30B en Q4 ; 64-96 Go : 70B en Q4 (~12 tok/s) ; gros MoE rapides en MLX.
Combien coûte le Mac Studio M4 Max ?
Compter 2 219 € au dernier relevé (36 Go / 512 Go, Darty), épuisé fin septembre 2026 (≈ 1 999 $). Les prix varient vite — vérifiez le prix du jour via les liens d'achat.
Pour qui le Mac Studio M4 Max est-il fait ?
Créateurs / devs macOS visant de gros modèles à poste fixe.
## Pour aller plus loin
[Guide d’achat Quel PC pour l’IA locale ? Nos choix par budget →](/materiel-ia/quel-pc-ia-locale)
[Successeur Mac Studio M5 Max / M5 Ultra : jusqu'à 512 Go →](/materiel-ia/mac-studio-m5)
[Comparatif Tout le matériel pour l'IA locale →](/materiel-ia)
[Outil Quel modèle sur cette machine ? →](/configurateur)

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## Mac mini M6 : que vaut le premier Mac 2 nm pour l'IA ? | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/materiel-ia/mac-mini-m6
published: 2026-10-20

> Le Mac mini M6 (1 049 €, en vente depuis le 22/09/2026) inaugure la puce Apple M6 gravée en 2 nm : 170 Go/s, 16 à 32 Go unifiés, Neural Accelerators. Ce…

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Mac mini M6
# Mac mini M6 : test et avis pour l'IA locale
Le premier Mac en 2 nm — et le ticket d'entrée le moins cher de l'IA locale chez Apple. On regarde ce qui compte pour faire tourner des LLM
en local
: mémoire, bande passante, vitesse, prix — et pour qui c'est (ou non) le bon achat.
Mis à jour le 20/10/2026
## Où l'acheter
GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395)
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-materiel-21&ascsubtag=mi-mac-mini-m6)
Alternative d’achat pour l’IA locale. La configuration du bouton est celle proposée à l’achat. Sur mini-PC, gardez de la mémoire pour le système et vérifiez le moteur d’inférence ; macOS/MLX et CUDA ne sont pas interchangeables.
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas ces recommandations (établies de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
## Fiche technique
- Mémoire 16, 24 ou 32 Go unifiés (24 Go recommandés pour l'IA locale)
- Bande passante 170 Go/s (+10 % vs M5)
- Calcul Apple M6 — 1re puce 2 nm (TSMC) : CPU 12 cœurs (2 super + 4 performance + 6 efficience), GPU 12 cœurs avec Neural Accelerators (+30 % de calcul IA GPU vs M5), double Neural Engine 16 cœurs
- Conso Poste fixe compact, silencieux
- Prix indicatif 1 049 € (16 Go / 256 Go) · 1 489 € (24 Go / 512 Go, la config IA locale) · +440 € pour 32 Go
- Plus gros modèle 16 Go : 7-9B en Q4 · 24 Go : 14B confortable + MoE 30B-A3B · 32 Go : classe 30B chargeable mais lente (~6-8 tok/s) — le vrai plafond, c'est les 170 Go/s
## Pour qui ?
Découvrir l'IA locale sur macOS à petit budget : modèles 7-14B et MoE légers, en plus d'un usage bureautique/dev quotidien.
## Avantages et limites
### ✓ Points forts
- Première puce Apple gravée en 2 nm — CPU 12 cœurs, +30 % de calcul IA GPU vs M5
- Neural Accelerators dans chaque cœur GPU : préfill (lecture du prompt) nettement accéléré
- Le Mac neuf le moins cher pour goûter à l'IA locale (Ollama, LM Studio, MLX tournent parfaitement)
- Les MoE légers (30B-A3B) sont étonnamment utilisables : ~40-60 tok/s estimés en 24-32 Go
- Compact, silencieux, sobre — parfait en machine principale qui fait AUSSI de l'IA
### ✗ Limites
- 170 Go/s de bande passante : moitié moins qu'un M5 Pro (307 Go/s) — les modèles denses > 14B rament
- Plafond 32 Go : ni 70B, ni gros MoE — ce n'est pas la machine des grands modèles
- Hausse de prix générationnelle : 1 049 € en 16/256 (le Mac mini M4 démarrait bien plus bas)
## Ce que le M6 fait tourner, palier par palier
À 170 Go/s, la bande passante — pas la mémoire — est le facteur limitant sur les modèles denses. Les MoE (Mixture of Experts) contournent le problème : ils ne lisent que leurs paramètres actifs à chaque token. Vitesses en ordre de grandeur (Q4, MLX / llama.cpp).
Configuration
Ce qui tourne (Q4)
Vitesse estimée
Usage type
16 Go — 1 049 €
7-9B (Qwen 3.5 9B, Gemma…)
~25-30 tok/s
Chat, résumé, copilote léger
24 Go — 1 489 €
14B confortable ; MoE 30B-A3B (~18 Go)
~15-18 tok/s (14B) · ~40-60 tok/s (MoE)
Copilote de code, RAG perso — la config recommandée
32 Go — 1 489 € + 220 €
Classe 30B dense chargeable (Qwen3-32B)
~6-8 tok/s (30B dense)
Possible mais frustrant — préférez les MoE, ou un M5 Pro
Le vrai bonus M6 : les Neural Accelerators par cœur GPU accélèrent le préfill — sur un long prompt (RAG, gros fichier), l'attente avant le premier token baisse sensiblement vs un M4.
## M6 ou M5 Pro : les 510 € qui changent tout
Le même châssis existe en
[Mac mini M5 Pro](/materiel-ia/mac-mini-m4-pro)
à 1 999 € (24 Go / 512 Go) :
307 Go/s
au lieu de 170, GPU 16 cœurs, et des paliers 48-64 Go. Concrètement : un 14B passe de ~15-18 à ~28-33 tok/s, la classe 30B devient réellement utilisable, et 64 Go ouvre même un 70B en Q4 (lent, mais chargeable). Si votre budget IA locale dépasse 1 500 €, la question n'est pas « M6 24 ou 32 Go ? » mais « M6 24 Go ou M5 Pro ? » — et pour l'IA, c'est le M5 Pro.
L'upgrade mémoire du M6 vers 32 Go (+440 € au total depuis 1 049 €) est le piège du catalogue : vous payez de la mémoire que la bande passante ne peut pas servir sur les modèles denses. Ces 440 € financent la moitié de l'écart vers le M5 Pro.
## Face aux alternatives
Machine
Mémoire
Bande passante
Prix
Le bon usage
Mac mini M6 (24 Go)
24 Go unifiés
170 Go/s
1 489 €
Machine principale macOS + IA locale d'appoint
[Mac mini M5 Pro](/materiel-ia/mac-mini-m4-pro)
24-64 Go unifiés
307 Go/s
1 999 €
L'IA locale sérieuse sur macOS (classe 30B)
[PC + RTX 5060 Ti 16 Go](/meilleur-llm/rtx-5060-ti-16)
16 Go VRAM
448 Go/s
≈ 800 – 820 € (carte seule)
La vitesse max par euro jusqu'à 14-24B (si vous avez déjà un PC)
[Mini-PC Strix Halo 64 Go](/materiel-ia/mini-pc-ryzen-ai-max-395)
64 Go unifiés
212 Go/s
≈ 2 000 à 2 300 €
Capacité mémoire max sous Windows/Linux (70B lent possible)
Un GPU dédié 16 Go reste imbattable en vitesse pure sur les petits modèles — mais il faut un PC autour, du bruit et ~200 W de plus à la prise.
## Disponibilité : ce qu'il faut savoir
- En vente depuis le 22 septembre 2026 (précommandes ouvertes le 25 août).
- Trois configs référencées chez les marchands FR : 16/256 (1 049 €), 16/512, et 24/512 à 1 489 € — celle qu'il faut pour l'IA locale .
- Le palier 32 Go passe par le BTO de l'Apple Store (+440 € depuis la base) — cf. notre section « M6 ou M5 Pro » avant de cliquer.
- Même refresh du 25/08 : le Mac mini M5 Pro (1 999 €) et le Mac Studio M5 Max / Ultra (dès 2 999 €).
## Verdict
Le Mac mini M6 est une excellente machine générale qui fait de l'IA locale correcte, pas une machine d'IA locale. En 24 Go (1 489 €), il exécute confortablement les 7-14B et étonnamment bien les MoE type Qwen3-30B-A3B — largement assez pour un copilote de code ou du RAG personnel. Mais ses 170 Go/s plafonnent vite : pour la classe 30B dense et au-delà, les 510 € d'écart avec le Mac mini M5 Pro (1 999 €, 307 Go/s, jusqu'à 64 Go) sont le meilleur investissement du catalogue Apple. Achetez le M6 si le Mac est d'abord votre machine de tous les jours ; achetez le M5 Pro si l'IA locale est le projet.
## Questions fréquentes
Le Mac mini M6 peut-il faire tourner un LLM 70B en local ?
16 Go : 7-9B en Q4 · 24 Go : 14B confortable + MoE 30B-A3B · 32 Go : classe 30B chargeable mais lente (~6-8 tok/s) — le vrai plafond, c'est les 170 Go/s.
Combien coûte le Mac mini M6 ?
Compter 1 049 € (16 Go / 256 Go) · 1 489 € (24 Go / 512 Go, la config IA locale) · +440 € pour 32 Go (dès 899 $). Les prix varient vite — vérifiez le prix du jour via les liens d'achat.
Pour qui le Mac mini M6 est-il fait ?
Découvrir l'IA locale sur macOS à petit budget : modèles 7-14B et MoE légers, en plus d'un usage bureautique/dev quotidien.
Le Mac mini M6 suffit-il pour un copilote de code local ?
Oui, en 24 Go : un modèle de code 7-14B (ou un MoE type Qwen3-Coder-30B-A3B) tourne à des vitesses confortables pour de l'autocomplétion et du chat dans VS Code. C'est exactement le périmètre du
[kit Copilote Local](/copilote-local)
. Pour de l'agentique lourde ou la classe 30B dense, passez au M5 Pro.
Pourquoi la puce 2 nm ne rend-elle pas les LLM plus rapides ?
La génération de texte est limitée par la vitesse de lecture de la mémoire (bande passante), pas par le calcul : chaque token exige de relire tous les paramètres actifs du modèle. Le M6 gagne surtout en préfill (+30 % de calcul IA GPU, Neural Accelerators) — l'attente avant le premier token — mais ses 170 Go/s bornent le débit de génération des modèles denses.
16, 24 ou 32 Go : quelle config choisir ?
24 Go (1 489 € en 24/512), sans hésiter : le palier 16 Go limite aux 7-9B, et le palier 32 Go coûte 440 € pour de la capacité que la bande passante ne suit pas. Si vous envisagez 32 Go « pour l'IA », mettez plutôt cet argent vers le Mac mini M5 Pro.
## Pour aller plus loin
[Guide d’achat Quel PC pour l’IA locale ? Nos choix par budget →](/materiel-ia/quel-pc-ia-locale…

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## Mac Studio M5 Max et M5 Ultra : jusqu'à 512 Go pour l'IA | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/materiel-ia/mac-studio-m5
published: 2026-10-20

> Le Mac Studio M5 (août 2026) démarre à 2 999 € en M5 Max et monte à 512 Go de mémoire unifiée à 1,2 To/s en M5 Ultra : de quoi faire tourner des LLM de…

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Mac Studio M5 Max / M5 Ultra
# Mac Studio M5 Max / M5 Ultra : test et avis pour l'IA locale
La première machine grand public qui fait tourner un modèle frontier en local. On regarde ce qui compte pour faire tourner des LLM
en local
: mémoire, bande passante, vitesse, prix — et pour qui c'est (ou non) le bon achat.
Mis à jour le 20/10/2026
## Où l'acheter
Mac Studio M5 Max (36 Go / 512 Go)
[Materiel.net Mac Studio M5 Max (96 Go / 512 Go) →](https://www.materiel.net/produit/202608310002.html?a_aid=6aad5f830f952&utm_source=quelllm&utm_medium=afn&utm_campaign=quelllm+-+Mac+et+iMac)
[Darty Voir le prix →](https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=7735&awinaffid=2891059&clickref=mi-mac-studio-m5&ued=https%3A%2F%2Fwww.darty.com%2Fnav%2Fachat%2Finformatique%2Fordinateur_bureau%2Fimac%2Fapple_studio_m5m_36_512.html)
[Amazon Alternative PC : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-materiel-21&ascsubtag=mi-mac-studio-m5)
La configuration du bouton est celle proposée à l’achat. Sur mini-PC, gardez de la mémoire pour le système et vérifiez le moteur d’inférence ; macOS/MLX et CUDA ne sont pas interchangeables.
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas ces recommandations (établies de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
## Fiche technique
- Mémoire M5 Max : 36 à 128 Go · M5 Ultra : 96 à 512 Go unifiés (le palier 512 Go arrive fin octobre)
- Bande passante M5 Max : 460 Go/s (GPU 32 c.) / 614 Go/s (GPU 40 c.) · M5 Ultra : jusqu'à 1,2 To/s (+50 % vs génération précédente)
- Calcul M5 Max : CPU 18 cœurs, GPU jusqu'à 40 cœurs · M5 Ultra : CPU 36 cœurs, GPU 80 cœurs, Neural Engine 32 cœurs — Neural Accelerators dans chaque cœur GPU, Thunderbolt 5, SSD PCIe Gen 6
- Conso Poste fixe, refroidissement silencieux
- Prix indicatif 2 999 € (M5 Max 36 Go / 512 Go) · 6 599 € (M5 Ultra 96 Go / 1 To) — jusqu'à ≈ 20 000 € en 512 Go / 16 To
- Plus gros modèle 36 Go : classe 30B · 64-96 Go : 70B en Q4 · 128 Go : GPT-OSS-120B à l'aise · 256 Go : Qwen3-235B (MoE) · 512 Go : MoE frontier ~600B en Q4, classe DeepSeek — cf. tableau des paliers
## Pour qui ?
Devs et créateurs macOS visant de gros LLM à poste fixe — de la classe 30B (36 Go) jusqu'aux MoE frontier ~600B en Q4 (512 Go).
## Avantages et limites
### ✓ Points forts
- 512 Go de mémoire unifiée à 1,2 To/s : un modèle de ~600 milliards de paramètres (Q4) tient EN ENTIER en local — inédit hors serveur
- Apple annonce jusqu'à 4,3× les perfs IA de la génération précédente (Neural Accelerators par cœur GPU)
- macOS + MLX : l'écosystème LLM local le plus optimisé côté Apple (LM Studio, Ollama, mlx-lm)
- Silencieux, compact, faible conso pour la capacité — aucune tour multi-GPU ne loge 512 Go de VRAM
- Thunderbolt 5 et SSD PCIe Gen 6 : chargement des poids nettement plus rapide
### ✗ Limites
- Le palier 512 Go n'expédie que fin octobre 2026 (le reste dès le 22/09)
- Prix Apple : la config 512 Go dépasse largement les 10 000 € — réservée aux usages pro sérieux
- En dessous de 96 Go, un mini-PC Strix Halo 128 Go (≈ 3 300 à 4 000 €) offre plus de mémoire par euro
- Pas de CUDA : le fine-tuning lourd et certains outils restent plus simples côté NVIDIA
## Quel palier de mémoire pour quels modèles ?
La règle : la
mémoire
fixe la taille du modèle chargeable, la
bande passante
fixe la vitesse de génération. Vitesses données en ordre de grandeur pour la génération de texte (décodage), quantification Q4, via MLX / llama.cpp — les MoE ne sollicitent que leurs paramètres actifs, d'où leurs débits élevés.
Configuration
Bande passante
Ce qui tourne (Q4)
Vitesse estimée
M5 Max 36 Go
460 Go/s
Classe 30B : Qwen3-32B, GLM-4.7-Flash
~25-35 tok/s
M5 Max 64 Go
614 Go/s (GPU 40 c.)
70B en Q4 (~40 Go) ; MoE 30B-A3B très rapides
~13-16 tok/s (70B) · 80+ tok/s (MoE A3B)
M5 Max 128 Go
614 Go/s
70B en Q8, GPT-OSS-120B (MXFP4), contexte long
~40-60 tok/s (GPT-OSS-120B)
M5 Ultra 96 Go
1,2 To/s
70B en Q4 avec de la marge de contexte
~25-30 tok/s
M5 Ultra 256 Go
1,2 To/s
Qwen3-235B-A22B en Q4 (~135 Go)
~25-35 tok/s
M5 Ultra 512 Go
1,2 To/s
MoE frontier ~600B en Q4 (classe DeepSeek, ~380-400 Go)
~15-20 tok/s
Le préfill (lecture du prompt) profite en plus des Neural Accelerators du GPU M5 — c'était le point faible historique des Mac face aux GPU NVIDIA sur les longs contextes.
## M5 Max ou M5 Ultra ?
Le
M5 Max
(2 999 € en 36 Go, BTO jusqu'à 128 Go) couvre tout ce qui va jusqu'au 70B et aux MoE ~120B : c'est le choix rationnel pour un usage dev/copilote/RAG exigeant. Prenez impérativement le
GPU 40 cœurs
dès que vous dépassez 36 Go : la bande passante passe de 460 à 614 Go/s, soit un tiers de vitesse en plus sur chaque token.
Le
M5 Ultra
(6 599 € en 96 Go) ne se justifie que pour sa mémoire : à 96 Go il fait à peine mieux qu'un M5 Max 128 Go moins cher. Sa vraie raison d'être, ce sont les paliers
256 et 512 Go
— les seuls à ouvrir les MoE de 235 à ~600 milliards de paramètres. Si vous n'avez pas un usage précis pour ces modèles, l'Ultra est un mauvais achat ; si vous en avez un, c'est le seul matériel de bureau qui le fait.
## Face aux alternatives
Machine
Mémoire
Bande passante
Prix
Le bon usage
Mac Studio M5 Max
36-128 Go
460-614 Go/s
dès 2 999 €
70B et MoE ~120B rapides, écosystème MLX
Mac Studio M5 Ultra
96-512 Go
1,2 To/s
dès 6 599 €
MoE 235-600B : sans équivalent bureau
[Mini-PC Strix Halo](/materiel-ia/mini-pc-ryzen-ai-max-395)
64-128 Go
212 Go/s
≈ 2 000-4 000 €
Le meilleur rapport mémoire/euro (70B lent mais accessible)
[NVIDIA DGX Spark](/materiel-ia/nvidia-dgx-spark)
128 Go
273 Go/s
≈ 6 100 – 6 600 €
Écosystème CUDA obligatoire, fine-tuning
[RTX 5090](/meilleur-llm/rtx-5090)
32 Go
1,79 To/s
≈ 5 700 €
La vitesse brute jusqu'à ~32B, pas au-delà
En résumé : vitesse pure sur petits modèles → GPU dédié ; capacité maximale par euro → Strix Halo ; capacité maximale tout court → M5 Ultra.
## Disponibilité : ce qu'il faut savoir
- En vente depuis le 22 septembre 2026 (précommandes ouvertes le 25 août).
- Le palier 512 Go n'expédie que fin octobre — commandez tôt si c'est votre cible.
- Chez les marchands français : M5 Max 36 Go / 512 Go chez Darty et M5 Max 96 Go / 512 Go chez Materiel.net ; les autres paliers mémoire passent par le configurateur BTO de l'Apple Store.
- Le Mac Studio M4 Max 36 Go / 512 Go n'est plus en stock en neuf chez nos marchands (vérifié fin septembre 2026) — notre fiche M4 Max pour comparer.
## Verdict
Le Mac Studio M5 change la catégorie : jusqu'ici, « faire tourner un modèle frontier » voulait dire un serveur multi-GPU hors de prix ; le M5 Ultra 512 Go le fait sur un bureau, en silence. À 2 999 €, le M5 Max 36 Go couvre correctement la classe 30B ; le M5 prend tout son sens à partir de 128 Go (614 Go/s), et devient unique au monde à 256-512 Go. Si votre usage tient dans 70B, un Strix Halo 128 Go (≈ 3 300 à 4 000 €) offre plus de mémoire pour un prix proche d'un M5 Max, mais génère 2 à 3 fois moins vite ; si vous voulez la classe DeepSeek en local, il n'y a tout simplement rien d'autre.
## Questions fréquentes
Le Mac Studio M5 Max / M5 Ultra peut-il faire tourner un LLM 70B en local ?
36 Go : classe 30B · 64-96 Go : 70B en Q4 · 128 Go : GPT-OSS-120B à l'aise · 256 Go : Qwen3-235B (MoE) · 512 Go : MoE frontier ~600B en Q4, classe DeepSeek — cf. tableau des paliers.
Combien coûte le Mac Studio M5 Max / M5 Ultra ?
Compter 2 999 € (M5 Max 36 Go / 512 Go) · 6 599 € (M5 Ultra 96 Go / 1 To) — jusqu'à ≈ 20 000 € en 512 Go / 16 To (dès 2 499 $ (M5 Max) · 5 499 $ (M5 Ultra)). Les prix varient vite — vérifiez le prix du jour via les liens d'achat.
Pour qui le Mac Studio M5 Max / M5 Ultra est-il fait ?
Devs et créateurs macOS visant de gros LLM à poste fixe — de la classe 30B (36 Go) jusqu'aux MoE frontier ~600B en Q4 (512 Go).
Peut-on faire tourner un modèle de classe DeepSeek en local…

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## Mac mini M5 Pro : le Mac pas cher pour l'IA locale (2026) | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/materiel-ia/mac-mini-m4-pro
published: 2026-10-20

> Le Mac mini M5 Pro (août 2026) démarre à 1 999 € avec 24 Go unifiés et 307 Go/s : le point d'entrée Apple pour les LLM en local. Specs, VRAM et verdict.

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[Matériel IA](/materiel-ia)
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Mac mini M5 Pro
# Mac mini M5 Pro : test et avis pour l'IA locale
Le Mac le plus accessible pour l'IA locale — désormais en M5 Pro. On regarde ce qui compte pour faire tourner des LLM
en local
: mémoire, bande passante, vitesse, prix — et pour qui c'est (ou non) le bon achat.
Mis à jour le 20/10/2026
## Où l'acheter
Mac mini M5 Pro (24 Go / 512 Go)
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0HGGDQ29W?tag=quelllm-materiel-21&ascsubtag=mi-mac-mini-m4-pro)
[Materiel.net Voir le prix →](https://www.materiel.net/produit/202608310007.html?a_aid=6aad5f830f952&utm_source=quelllm&utm_medium=afn&utm_campaign=quelllm+-+Mac+et+iMac)
[Darty Voir le prix →](https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=7735&awinaffid=2891059&clickref=mi-mac-mini-m4-pro&ued=https%3A%2F%2Fwww.darty.com%2Fnav%2Fachat%2Finformatique%2Fmacbook_imac_ipad%2Fmac_mini%2Fapple_newmin_m5pro_24_512.html)
La configuration du bouton est celle proposée à l’achat. Sur mini-PC, gardez de la mémoire pour le système et vérifiez le moteur d’inférence ; macOS/MLX et CUDA ne sont pas interchangeables.
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas ces recommandations (établies de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
## Fiche technique
- Mémoire 24 à 64 Go unifiés (LPDDR5X)
- Bande passante 307 Go/s
- Calcul Apple M5 Pro (jusqu'à 18 cœurs CPU, GPU jusqu'à 20 cœurs avec Neural Accelerators par cœur)
- Conso ~65 W
- Prix indicatif 1 999 € (24 Go / 512 Go) ; configs 48-64 Go en BTO Apple
- Plus gros modèle 24 Go : ~14B en Q4 confortable (32B en quantification serrée) ; 64 Go : classe 30B à l'aise, 70B en Q4 possible (~5-7 tok/s)
## Pour qui ?
Débuter en LLM local sur macOS sans gros budget, modèles jusqu'à ~32B (voire 70B en 64 Go).
## Avantages et limites
### ✓ Points forts
- 307 Go/s (+12 % vs M4 Pro), excellent pour le prix
- Neural Accelerators GPU : gros gains en préfill/AI compute
- Compact et silencieux (~65 W), macOS + MLX optimisés LLM
- Nouvelle génération août 2026 — dispo au prix de lancement (le stock M4 Pro restant se vend PLUS CHER)
### ✗ Limites
- Plafonné à 64 Go : un 70B tourne, mais lentement
- Le Mac mini M6 de base (même refresh) reste limité pour les LLM — c'est le M5 Pro qu'il faut viser
## Verdict
Le meilleur point d'entrée Apple pour l'IA locale, rafraîchi en août 2026 : 1 999 € en 24 Go / 512 Go, 307 Go/s. Pour des modèles 30B+, montez en 48-64 Go (BTO). N'achetez PAS le stock M4 Pro restant : il est vendu plus cher que le M5 Pro neuf. Pour un 70B confortable, un mini-PC 128 Go (Strix Halo) reste plus pertinent.
## Questions fréquentes
Le Mac mini M5 Pro peut-il faire tourner un LLM 70B en local ?
24 Go : ~14B en Q4 confortable (32B en quantification serrée) ; 64 Go : classe 30B à l'aise, 70B en Q4 possible (~5-7 tok/s).
Combien coûte le Mac mini M5 Pro ?
Compter 1 999 € (24 Go / 512 Go) ; configs 48-64 Go en BTO Apple (dès ≈ 1 799 $). Les prix varient vite — vérifiez le prix du jour via les liens d'achat.
Pour qui le Mac mini M5 Pro est-il fait ?
Débuter en LLM local sur macOS sans gros budget, modèles jusqu'à ~32B (voire 70B en 64 Go).
## Pour aller plus loin
[Guide d’achat Quel PC pour l’IA locale ? Nos choix par budget →](/materiel-ia/quel-pc-ia-locale)
[Comparatif Tout le matériel pour l'IA locale →](/materiel-ia)
[Outil Quel modèle sur cette machine ? →](/configurateur)
[Guide Choisir son GPU pour l'IA →](/guide/choisir-gpu-llm-local)

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## MacBook Pro M5 Max : le portable pour l'IA en local (2026) | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/materiel-ia/macbook-pro-m4-max
published: 2026-10-20

> MacBook Pro M5 Max : dès 4 199 € en 36 Go (460 Go/s), jusqu'à 128 Go unifiés et 614 Go/s en 40 cœurs GPU. Le portable qui fait tourner un 70B en local…

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MacBook Pro M5 Max
# MacBook Pro M5 Max : test et avis pour l'IA locale
Le portable Apple jusqu'à 128 Go pour l'IA locale. On regarde ce qui compte pour faire tourner des LLM
en local
: mémoire, bande passante, vitesse, prix — et pour qui c'est (ou non) le bon achat.
Mis à jour le 20/10/2026
## Où l'acheter
MacBook Pro M5 Max — 36 Go / 2 To
[Materiel.net Voir le prix →](https://www.materiel.net/produit/202603040028.html?a_aid=6aad5f830f952&utm_source=quelllm&utm_medium=afn&utm_campaign=quelllm+-+MacBook)
[Amazon Alternative PC : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) →](https://www.amazon.fr/dp/B0F62TLND2?tag=quelllm-materiel-21&ascsubtag=mi-macbook-pro-m4-max)
La configuration du bouton est celle proposée à l’achat. Sur mini-PC, gardez de la mémoire pour le système et vérifiez le moteur d’inférence ; macOS/MLX et CUDA ne sont pas interchangeables.
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## Fiche technique
- Mémoire 36 Go (GPU 32 cœurs) à 128 Go unifiés (GPU 40 cœurs)
- Bande passante 460 Go/s (GPU 32 cœurs) · 614 Go/s (GPU 40 cœurs)
- Calcul Apple M5 Max, CPU 18 cœurs (6 super + 12 performance), Neural Accelerators par cœur GPU
- Conso Portable (batterie)
- Prix indicatif dès 4 199 € (36 Go / GPU 32 cœurs) ; 48-128 Go en GPU 40 cœurs (BTO Apple)
- Plus gros modèle 36 Go : classe 30B en Q4 ; 64 Go : 70B en Q4 ; 128 Go : 70B à l'aise + gros MoE (614 Go/s : ~15-25 tok/s sur 70B en MLX)
## Pour qui ?
Faire tourner de gros modèles en mobilité sur macOS.
## Avantages et limites
### ✓ Points forts
- Jusqu'à 128 Go de mémoire unifiée dans un portable
- 614 Go/s en GPU 40 cœurs — la meilleure bande passante mobile du marché
- Neural Accelerators : préfill nettement plus rapide que le M4 Max
- Un 70B en local, en mobilité, sur batterie
### ✗ Limites
- Cher : la config 128 Go (BTO) dépasse largement les 5 000 €
- L'entrée de gamme 36 Go (460 Go/s) plafonne à la classe 30B
- À poste fixe, un Mac Studio ou un mini-PC 128 Go offre plus de mémoire par euro
## Verdict
Le portable de référence pour l'IA locale : dès 4 199 € en 36 Go (classe 30B), et jusqu'à 128 Go / 614 Go/s en GPU 40 cœurs pour un 70B confortable en mobilité. Si la mobilité n'est pas indispensable, un Mac Studio M5 Max (2 999 € en 36 Go) ou un mini-PC Strix Halo 128 Go font mieux au même budget.
## Questions fréquentes
Le MacBook Pro M5 Max peut-il faire tourner un LLM 70B en local ?
36 Go : classe 30B en Q4 ; 64 Go : 70B en Q4 ; 128 Go : 70B à l'aise + gros MoE (614 Go/s : ~15-25 tok/s sur 70B en MLX).
Combien coûte le MacBook Pro M5 Max ?
Compter dès 4 199 € (36 Go / GPU 32 cœurs) ; 48-128 Go en GPU 40 cœurs (BTO Apple) (dès ≈ 3 999 $). Les prix varient vite — vérifiez le prix du jour via les liens d'achat.
Pour qui le MacBook Pro M5 Max est-il fait ?
Faire tourner de gros modèles en mobilité sur macOS.
## Pour aller plus loin
[Guide d’achat Quel PC pour l’IA locale ? Nos choix par budget →](/materiel-ia/quel-pc-ia-locale)
[Benchmark M5 Max 128 Go : nos mesures réelles en IA locale →](/guide/macbook-pro-m5-max-128-go-benchmark-ia-locale)
[Comparatif Tout le matériel pour l'IA locale →](/materiel-ia)
[Outil Quel modèle sur cette machine ? →](/configurateur)
[Guide Choisir son GPU pour l'IA →](/guide/choisir-gpu-llm-local)

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## Radeon RX 9070 XT 16 Go : meilleur GPU pas cher pour l'IA | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/materiel-ia/radeon-rx-9070-xt
published: 2026-10-20

> AMD Radeon RX 9070 XT 16 Go pour faire tourner des LLM en local : specs (16 Go GDDR6), performances, prix (≈ 860 – 1 070 €), avantages/limites et verdict…

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AMD Radeon RX 9070 XT 16 Go
# AMD Radeon RX 9070 XT 16 Go : test et avis pour l'IA locale
Un GPU dédié 16 Go au bon rapport prix / VRAM. On regarde ce qui compte pour faire tourner des LLM
en local
: mémoire, bande passante, vitesse, prix — et pour qui c'est (ou non) le bon achat.
Mis à jour le 20/10/2026
## Où l'acheter
Radeon RX 9070 XT 16 Go
[Amazon Voir le prix →](https://www.amazon.fr/dp/B0DRPRZMK2?tag=quelllm-materiel-21&ascsubtag=mi-radeon-rx-9070-xt)
[Darty Voir le prix →](https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=7735&awinaffid=2891059&clickref=mi-radeon-rx-9070-xt&ued=https%3A%2F%2Fwww.darty.com%2Fnav%2Fachat%2Finformatique%2Fcomposant%2Fcarte_graphique%2Fgigabyte_9070xtgaming_oc-16gd.html)
La configuration du bouton est celle proposée à l’achat. Sur mini-PC, gardez de la mémoire pour le système et vérifiez le moteur d’inférence ; macOS/MLX et CUDA ne sont pas interchangeables.
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas ces recommandations (établies de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
## Fiche technique
- Mémoire 16 Go GDDR6
- Bande passante 644 Go/s
- Calcul RDNA 4, PCIe 5.0
- Conso ~300 W
- Prix indicatif ≈ 860 – 1 070 €
- Plus gros modèle Modèles jusqu'à ~16 Go en Q4 (14B confortable, 32B en quantification agressive)
## Pour qui ?
Monter un PC IA avec un GPU rapide pour des modèles ≤ 16 Go.
## Avantages et limites
### ✓ Points forts
- 644 Go/s : génération rapide
- 16 Go de VRAM dédiée
- PCIe 5.0
- Largement dispo : Amazon, Darty
### ✗ Limites
- 16 Go plafonnent la taille des modèles
- ROCm < CUDA pour certains outils
- Pour un 70B, viser la mémoire unifiée
## Verdict
Un bon GPU dédié pour des modèles jusqu'à ~16 Go, avec une vitesse élevée. Au-delà (70B), passez à la mémoire unifiée (Strix Halo, Mac, DGX Spark).
## Questions fréquentes
Le AMD Radeon RX 9070 XT 16 Go peut-il faire tourner un LLM 70B en local ?
Modèles jusqu'à ~16 Go en Q4 (14B confortable, 32B en quantification agressive).
Combien coûte le AMD Radeon RX 9070 XT 16 Go ?
Compter ≈ 860 – 1 070 € (≈ 600 $). Les prix varient vite — vérifiez le prix du jour via les liens d'achat.
Pour qui le AMD Radeon RX 9070 XT 16 Go est-il fait ?
Monter un PC IA avec un GPU rapide pour des modèles ≤ 16 Go.
## Pour aller plus loin
[Guide d’achat Quel PC pour l’IA locale ? Nos choix par budget →](/materiel-ia/quel-pc-ia-locale)
[Comparatif Tout le matériel pour l'IA locale →](/materiel-ia)
[Outil Quel modèle sur cette machine ? →](/configurateur)
[Guide Choisir son GPU pour l'IA →](/guide/choisir-gpu-llm-local)

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## Quel PC portable pour faire tourner un LLM en local ? | QuelLLM.fr

URL: https://quelllm.fr/materiel-ia/pc-portable-rtx
published: 2026-10-20

> RTX 5080 16 Go dès 2 500 € ou RTX 5090 24 Go dès 4 300 € : quel PC portable pour l'IA locale en 2026 ? Modèles vérifiés (Acer Predator, MSI, Gigabyte), VRAM…

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PC portable RTX (5080/5090) pour l'IA locale
# PC portable RTX (5080/5090) pour l'IA locale : test et avis pour l'IA locale
L'IA locale qui tient dans un sac — 16 ou 24 Go de VRAM. On regarde ce qui compte pour faire tourner des LLM
en local
: mémoire, bande passante, vitesse, prix — et pour qui c'est (ou non) le bon achat.
Mis à jour le 20/10/2026
## Où l'acheter
PC portable RTX 5080 16 Go
[Amazon ASUS ROG Strix G16 (RTX 5080, 32 Go RAM) →](https://www.amazon.fr/dp/B0G7ZRWWZ5?tag=quelllm-materiel-21&ascsubtag=mi-pc-portable-rtx)
[Acer Predator Helios 18 AI Pro (RTX 5090 24 Go) →](https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=12592&awinaffid=2891059&clickref=mi-pc-portable-rtx&ued=https%3A%2F%2Fstore.acer.com%2Ffr-fr%2Fpredator-helios-18-ai-pro-ordinateur-portable-gamer-ph18-73-noir-nh-qvwef-009)
[Darty Gigabyte A18 Pro (RTX 5080) →](https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=7735&awinaffid=2891059&clickref=mi-pc-portable-rtx&ued=https%3A%2F%2Fwww.darty.com%2Fnav%2Fachat%2Finformatique%2Fordinateur_portable%2Fportable%2Fgigabyte_a18_i7_32_1_5080.html)
La configuration du bouton est celle proposée à l’achat. Sur mini-PC, gardez de la mémoire pour le système et vérifiez le moteur d’inférence ; macOS/MLX et CUDA ne sont pas interchangeables.
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas ces recommandations (établies de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
## Fiche technique
- Mémoire 16 Go (RTX 5080) ou 24 Go (RTX 5090) GDDR7 dédiés
- Bande passante ≈ 700-900 Go/s selon le TGP du châssis
- Calcul RTX 5080/5090 Laptop (Blackwell) + CPU Intel Ultra 9 / Ryzen 9
- Conso 100-175 W GPU (TGP variable selon modèle)
- Prix indicatif dès ≈ 2 500 € (RTX 5080 16 Go) ; dès ≈ 4 300 € (RTX 5090 24 Go)
- Plus gros modèle 16 Go : ~14B en Q4 confortable (24B serré) ; 24 Go : classe 30B en Q4 (Qwen3-32B, GLM-4.7-Flash) — les 70B restent hors de portée, viser un mini-PC 128 Go ou un desktop pour ça
## Pour qui ?
Faire tourner des LLM en local en mobilité : développeurs nomades, étudiants, consultants.
## Avantages et limites
### ✓ Points forts
- Autonomie complète : votre LLM vous suit partout, même hors ligne
- Bande passante GDDR7 élevée : vitesse de génération excellente sur les modèles qui tiennent
- CUDA complet : même stack que sur desktop (Ollama, llama.cpp, vLLM)
- Modèles vérifiés en stock : Acer Predator Helios 18 AI (RTX 5080 16 Go + 64 Go RAM, ≈ 3 000 €), Gigabyte A18 Pro (RTX 5080, ≈ 2 500 €), MSI Vector 17 HX (RTX 5090 24 Go, ≈ 4 300 €), Acer Helios 18 AI Pro (RTX 5090 24 Go, ≈ 6 500 €)
### ✗ Limites
- VRAM plafonnée à 24 Go : pas de 70B, contrairement aux mini-PC 128 Go à mémoire unifiée
- Le TGP bride la RTX mobile vs desktop (une 5090 laptop ≈ une 5080 desktop en soutenu)
- Chauffe et ventilation en inférence longue — prévoir un support ventilé
- Prix au Go de VRAM supérieur au desktop équivalent
## Verdict
Le bon choix si la mobilité est non négociable. En 16 Go (RTX 5080), l'Acer Predator Helios 18 AI à ≈ 3 000 € est le meilleur rapport équipement/prix (64 Go de RAM pour l'offload CPU) ; le Gigabyte A18 Pro fait l'entrée de gamme à ≈ 2 500 €. Pour la classe 30B, passez en 24 Go : MSI Vector 17 HX à ≈ 4 300 €, ou Acer Predator Helios 18 AI Pro si vous restez dans l'écosystème Predator. À poste fixe, un mini-PC 128 Go ou un desktop RTX 5090 reste plus capable au même prix.
## Questions fréquentes
Le PC portable RTX (5080/5090) pour l'IA locale peut-il faire tourner un LLM 70B en local ?
16 Go : ~14B en Q4 confortable (24B serré) ; 24 Go : classe 30B en Q4 (Qwen3-32B, GLM-4.7-Flash) — les 70B restent hors de portée, viser un mini-PC 128 Go ou un desktop pour ça.
Combien coûte le PC portable RTX (5080/5090) pour l'IA locale ?
Compter dès ≈ 2 500 € (RTX 5080 16 Go) ; dès ≈ 4 300 € (RTX 5090 24 Go) (dès ≈ 2 300 $). Les prix varient vite — vérifiez le prix du jour via les liens d'achat.
Pour qui le PC portable RTX (5080/5090) pour l'IA locale est-il fait ?
Faire tourner des LLM en local en mobilité : développeurs nomades, étudiants, consultants.
## Pour aller plus loin
[Guide d’achat Quel PC pour l’IA locale ? Nos choix par budget →](/materiel-ia/quel-pc-ia-locale)
[Comparatif Tout le matériel pour l'IA locale →](/materiel-ia)
[Outil Quel modèle sur cette machine ? →](/configurateur)
[Guide Choisir son GPU pour l'IA →](/guide/choisir-gpu-llm-local)

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## Meilleur LLM open-source pour remplacer GPT-5 en 2026

URL: https://quelllm.fr/meilleur-llm/alternative-gpt
published: 2026-10-20

> Le terme GPT-5 self-hosted est techniquement impropre — GPT-5 n'est pas open-weights — mais désigne dans la pratique l'objectif de reproduire ses capacités…

# Meilleur LLM open-source pour remplacer GPT-5 en 2026
Choisir une
alternative GPT-5 open source
en 2026 n'est plus un pari technique : la génération de modèles à 400B-1.6T paramètres sous licences permissives a comblé l'écart fonctionnel avec les API fermées. Cet article compare les meilleurs candidats pour remplacer GPT-5 en self-hosted, avec VRAM, licences, contextes et cas d'usage, puis détaille comment dimensionner votre infrastructure selon votre budget GPU.
## Pourquoi chercher une alternative à GPT-5 en self-hosted
Les motivations pour quitter l'API OpenAI tournent autour de quatre axes : coût marginal nul après amortissement matériel, confidentialité des prompts (RGPD, secret professionnel, données médicales), contrôle de version (pas de retrait silencieux d'un modèle), et latence locale. Sur ce dernier point, un cluster bien configuré débite régulièrement plus de 50 tokens/sec en Q4 sur des modèles de 70B, ce qui suffit pour la plupart des workflows interactifs.
Le terme
GPT-5 self-hosted
est techniquement impropre — GPT-5 n'est pas open-weights — mais désigne dans la pratique l'objectif de reproduire ses capacités sur infrastructure privée. Les modèles éligibles se répartissent en trois tranches :
- Tier 1 (équivalents GPT-5 frontier) : DeepSeek V4 Pro, MiMo V2.5 Pro, Kimi K2.6, Ring-1T — au-dessus de 1T paramètres
- Tier 2 (équivalents GPT-5 mini) : DeepSeek V3.2, Mistral Large 3 675B, Llama 4 Maverick 400B, Qwen 3.5 397B-A17B
- Tier 3 (équivalents GPT-5 nano, déployables sur 1-2 GPU) : Llama 3.3 70B, Qwen 2.5 72B, gpt-oss 120B, Mistral Small 4
Pour une comparaison détaillée des tranches, voir le
[guide des LLM par taille](https://quelllm.fr/guide/llm-par-taille)
.
## Le top 5 des alternatives GPT-5 frontier en 2026
Voici les modèles les plus capables actuellement disponibles en open-weights, classés par capacité globale estimée :
- DeepSeek V4 Pro 1.6T : licence MIT , contexte 1 000 000 tokens, VRAM Q4 ~960 GB. Architecture MoE avec activation parcimonieuse. Surclasse selon DeepSeek les benchmarks AIME 2024 et SWE-bench Verified de la lignée précédente — détails à confirmer via la fiche modèle . Poids publiés sur HuggingFace DeepSeek .
- MiMo V2.5 Pro : 1020B paramètres, licence MIT, contexte 1M tokens, VRAM Q4 ~595 GB. Publié par Xiaomi avec un focus revendiqué sur le raisonnement mathématique. Voir MiMo V2.5 Pro .
- Kimi K2.6 : 1000B paramètres, Modified MIT, contexte 256k. Successeur de Kimi K2.5 , gain principal sur tool-calling et agents. Repo officiel : Moonshot AI .
- Ring-1T : 1000B paramètres, MIT, contexte 131k. Publié par Ant Group, optimisé pour le raisonnement long.
- Ling 2.6 1T : architecture MoE, MIT, contexte 262k, VRAM Q4 ~580 GB. Détails sur la fiche Ling 2.6 .
Ces modèles partagent une contrainte : ils ne tiennent pas sur un seul nœud GPU standard. Un H100 80GB en a 8 par châssis (640 GB de VRAM), ce qui suffit à peine pour Ring-1T en Q4 avec marge KV-cache réduite. Pour le détail des configurations matérielles, le
[configurateur](https://quelllm.fr/configurateur)
calcule le sweet spot taille/quantification.
## Alternatives ChatGPT plus accessibles (200B - 700B)
Pour la majorité des équipes, descendre d'un cran offre un compromis pragmatique. Cette tranche concentre les meilleurs candidats pour remplacer OpenAI sur une infrastructure raisonnable (4-8 GPU H100/A100) :
- DeepSeek V3.2 (685B, MIT, 128k ctx) : VRAM Q4 ~410 GB. Successeur direct de DeepSeek V3 671B . Excellents scores reproductibles sur HumanEval+ et LiveCodeBench selon le papier DeepSeek-V3 .
- Mistral Large 3 675B : licence Apache 2.0 (rare à cette taille), contexte 256k. La licence permissive en fait la cible privilégiée pour les usages commerciaux où la réutilisation de poids dérivés doit rester libre.
- GLM-5.1 (744B, MIT, 200k ctx) : publié par Z.AI, ~445 GB en Q4. Bon équilibre raisonnement/coût.
- Llama 4 Maverick 400B : contexte 1M tokens, licence Llama 4 Community (restrictions sur usages > 700M MAU). Voir Llama 4 Maverick et la comparaison Maverick vs Scout .
- Qwen 3.5 397B-A17B (Apache 2.0) : MoE avec 17B paramètres actifs, ce qui maintient le débit malgré la taille totale. Détails sur la fiche Qwen 3.5 397B .
- Hunyuan Large 2.0 (406B, Tencent License) : contexte 262k, VRAM ~245 GB.
Pour les workflows où la
VRAM disponible
est le facteur bloquant, MoE (Mixture of Experts) reste l'astuce architecturale dominante : seuls les paramètres actifs sont chargés sur le chemin critique. Voir le
[guide MoE vs dense](https://quelllm.fr/guide/moe-vs-dense)
.
## Remplacer OpenAI sur un budget GPU réduit (≤ 80 GB VRAM)
Si votre cluster se limite à un ou deux H100/H200, ou à un poste équipé d'A6000 Ada, la cible se déplace vers les 70-120B :
- gpt-oss 120B (Apache 2.0, 117B, 128k ctx) : publié par OpenAI en open-weights, VRAM Q4 ~70 GB. Tient sur un H100 80GB unique avec marge serrée. Voir la fiche gpt-oss 120B et le retour terrain gpt-oss .
- Mistral Small 4 (119B, Apache 2.0, 256k ctx) : ~72 GB en Q4. Alternative ChatGPT crédible pour le français — Mistral entraîne avec un corpus multilingue dense.
- Llama 4 Scout 109B : contexte 10M tokens (oui, dix millions). Spécialisation RAG long-document et codebase entière. Voir Llama 4 Scout 109B .
- Qwen 2.5 72B Instruct : 42 GB en Q4. Toujours pertinent en 2026 grâce à la licence Qwen et au support outillage massif (vLLM, SGLang, llama.cpp).
- Llama 3.3 70B Instruct : 40 GB en Q4. Le sweet spot pour "remplacer GPT-5 nano" sur un cluster 2× A100 80GB.
- DeepSeek R1 Distill Llama 70B : 70B distillé depuis DeepSeek R1 671B , conserve une partie des capacités de raisonnement chain-of-thought. Papier de référence : DeepSeek-R1 .
Pour le développement assisté spécifiquement,
Qwen3-Coder-Next 80B-A3B
(Apache 2.0, 262k ctx, ~48 GB Q4) cible HumanEval / SWE-bench. Voir
[Qwen3-Coder-Next](https://quelllm.fr/modele/qwen3-coder-next)
et le
[meilleur LLM pour le code](https://quelllm.fr/meilleur-llm/code)
.
## Benchmarks et critères de choix
Aucun benchmark public ne reproduit fidèlement vos workloads, mais quelques signaux sont robustes :
- MMLU-Pro (raisonnement académique multidisciplinaire) : les modèles Tier 1 dépassent 75% ; Tier 3 oscille entre 65-72%.
- HumanEval / LiveCodeBench (code) : DeepSeek V4 Pro, MiMo V2.5 Pro et Qwen3-Coder-Next dominent — chiffres exacts à confirmer auprès des leaderboards HuggingFace .
- AIME 2024/2025 (raisonnement mathématique) : Ring-1T et DeepSeek R1 671B sont historiquement bien placés. Voir le meilleur LLM pour les maths .
- Tokens/sec mesurés : sur H100 80GB avec vLLM , Llama 3.3 70B en Q4 débite typiquement 40-60 t/s en single-stream, valeur à confirmer selon batch size et longueur de contexte.
Critères à pondérer selon votre cas :
- Licence : Apache 2.0 et MIT permettent la redistribution commerciale sans restriction. La Llama Community License impose des conditions au-delà de 700M MAU. CC-BY-NC interdit l'usage commercial — c'est le cas de Command R+ 104B .
- Contexte natif vs contexte revendiqué : les 10M tokens de Llama 4 Scout ou le 1M de Llama 4 Maverick supposent un KV-cache colossal. La fenêtre exploitable en pratique dépend du budget VRAM.
- Multilingue / français : Mistral Large 3, Mistral Small 4, Qwen 3.5 et MiMo V2.5 ont des corpus français substantiels. Voir le meilleur LLM en français .
## Notre recommandation par profil
- Laboratoire de recherche, budget ≥ 8× H100 : DeepSeek V4 Pro 1.6T en Q4 si 8 GPU disponibles, sinon DeepSeek V3.2 ou Mistral Large 3 675B.
- PME / scale-up, 2-4× H100 : Mistral Small 4 ou gpt-oss 120B pour le généraliste, Qwen3-Coder-Next pour le développement.
- Indépendant / poste workstation (1× RTX 6000 Ada) : Llama 3.3 70B Q4 ou Qwen 2.5 72B Q4. Voir aussi le meilleur LLM 70B .
- Cas long contexte (RAG ≥ 200k) : Llama 4 Scout 109B en priorité, Kimi K2.6 ou MiMo V2.5 Pro si Tier 1 est accessible.
## FAQ
### Q : Quelle est la vraie alternative GPT-5 open source la plus capable en 2026 ?
DeepSeek V4 Pro 1.6T et MiMo V2.5 Pro sont les candidats…

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## Meilleur LLM RGPD on-premise pour entreprises 2026

URL: https://quelllm.fr/meilleur-llm/rgpd-on-premise
published: 2026-10-20

> Trois autres motivations reviennent dans les retours terrain :

# Meilleur LLM RGPD on-premise pour entreprises 2026
Choisir un
LLM RGPD on-premise
est devenu un sujet central pour les directions techniques européennes qui veulent industrialiser le traitement documentaire sans exposer leurs données à un fournisseur SaaS extra-européen. Un LLM RGPD on-premise correctement déployé garantit que les invites, les sorties et les éventuels logs ne quittent jamais le périmètre maîtrisé par l'entreprise, ce qui simplifie considérablement les analyses d'impact (AIPD) et les obligations de l'article 32 du règlement. Cet article passe en revue les modèles open-weights pertinents en 2026, leur empreinte matérielle, leur licence, leurs cas d'usage et les points de vigilance opérationnels avant un déploiement en production.
## Pourquoi un LLM RGPD on-premise plutôt qu'une API managée
Le règlement (UE) 2016/679 (voir le
[texte consolidé sur EUR-Lex](https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj)
) impose un encadrement strict des transferts hors UE et une démonstration claire des bases légales du traitement. Une API hébergée chez un fournisseur tiers introduit systématiquement un sous-traitant supplémentaire, des clauses contractuelles types (CCT) à maintenir et, dans certains cas, une exposition aux lois extra-territoriales comme le CLOUD Act. À l'inverse, un déploiement on-premise (ou en cloud privé sous contrôle de l'entreprise) supprime cette chaîne de dépendances.
Trois autres motivations reviennent dans les retours terrain :
- Souveraineté contractuelle : aucun changement de CGU côté fournisseur ne peut interrompre le service.
- Maîtrise du fine-tuning : les corpus métiers internes restent dans le SI, ce qui évite les risques de fuite par embedding.
- Coût marginal prévisible : une fois le matériel amorti, l'inférence ne dépend plus du prix par million de tokens.
L'écosystème open-weights, recensé sur des hubs comme
[Hugging Face](https://huggingface.co/models)
ou via les
[serveurs d'inférence vLLM](https://github.com/vllm-project/vllm)
, permet aujourd'hui de couvrir la quasi-totalité des cas d'usage métier sans dépendance externe. Pour un panorama plus large des architectures, voir aussi notre
[guide LLM open-source en entreprise](https://quelllm.fr/guide/llm-open-source-entreprise)
.
## Quels modèles open-weights retenir en 2026
Le choix d'un
LLM souverain entreprise
dépend d'un compromis entre qualité brute, taille du contexte, licence et empreinte VRAM. Voici une sélection représentative tirée de notre
[catalogue complet](https://quelllm.fr/catalogue)
, classée par profil d'usage.
### Profil "data center dense" (>200 GB VRAM Q4)
- DeepSeek V4 Pro 1.6T : 1600 milliards de paramètres, licence MIT, contexte 1 000 000 tokens, VRAM Q4 estimée à ~960 GB. Cible : RAG documentaire massif sur archives juridiques ou réglementaires.
- MiMo V2.5 Pro : 1020B, MIT, contexte 1M, VRAM Q4 ~595 GB. Bonne polyvalence multilingue.
- Mistral Large 3 675B : 675B, Apache 2.0, contexte 256 000, VRAM Q4 ~405 GB. Atout français : éditeur basé à Paris, hébergement maîtrisable intégralement en UE.
- GLM-5.1 : 744B, MIT, contexte 200 000, VRAM Q4 ~445 GB.
- Llama 4 Maverick 400B : 400B, licence Llama 4 Community (attention aux clauses d'usage commercial au-delà de 700M MAU), contexte 1M.
### Profil "cluster intermédiaire" (60-200 GB VRAM Q4)
- Qwen 3 235B-A22B : 235B en mixture-of-experts (22B activés), Apache 2.0, contexte 131 072. Excellent rapport qualité/coût d'inférence grâce au MoE.
- MiniMax-M2.7 : 229B, Apache 2.0, contexte 205 000.
- Mixtral 8x22B Instruct : 141B (39B activés), Apache 2.0, contexte 64 000. Référence européenne solide pour les workloads RAG.
- Qwen 3.5 122B-A10B : 122B, Apache 2.0, contexte 262 000.
- gpt-oss 120B : 117B, Apache 2.0, contexte 128 000.
- Llama 4 Scout 109B : 109B, licence Llama 4 Community, contexte de 10M tokens (à confirmer en pratique sur de très longs prompts).
### Profil "serveur GPU unique" (20-60 GB VRAM Q4)
- Llama 3.3 70B Instruct : 70B, licence Llama 3.3 Community, contexte 128 000. Tient sur deux RTX 6000 Ada ou un H100 80 GB en Q4.
- Apertus 70B : 70B, Apache 2.0, contexte 65 536. Modèle d'origine suisse, intéressant pour les organisations qui cherchent un éditeur européen au sens large.
- Mixtral 8x7B : 47B, Apache 2.0, contexte 32 768. Toujours pertinent pour des workloads batch peu sensibles à la pointe d'état de l'art.
- Salamandra 40B Instruct : 40B, Apache 2.0, contexte 8192. Issu du Barcelona Supercomputing Center, entraîné sur un corpus multilingue européen.
- Qwen 3 32B et Qwen 2.5 Coder 32B : 32B, Apache 2.0. Cibles RAG généraliste et assistant code interne.
Pour une comparaison plus fine sur le segment 70B, voir
[Llama 3.3 70B vs Mixtral 8x22B](https://quelllm.fr/compare/llama33-70b-vs-mixtral-8x22b)
.
## Empreinte VRAM, quantification et débit
L'estimation de la VRAM dépend de la quantification choisie. En première approximation, pour un modèle dense :
- FP16 : ~2 octets par paramètre
- Q8 : ~1 octet par paramètre
- Q5_K_M : ~0,7 octet par paramètre (estimé)
- Q4_K_M : ~0,55 à 0,60 octet par paramètre
Pour les architectures MoE comme
Mixtral 8x22B Instruct
ou
Qwen 3 235B-A22B
, la VRAM nécessaire correspond au stockage de tous les experts, même si seuls quelques-uns sont activés par token. C'est la mémoire qui contraint, pas le calcul. Le
[papier Mixtral 8x7B sur arXiv](https://arxiv.org/abs/2401.04088)
détaille ce mécanisme.
Côté débit, les chiffres tokens/sec varient fortement selon le moteur d'inférence (
[vLLM](https://github.com/vllm-project/vllm)
,
[TensorRT-LLM](https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM)
,
[llama.cpp](https://github.com/ggml-org/llama.cpp)
,
[SGLang](https://github.com/sgl-project/sglang)
), la longueur du contexte effectif et le batching. Quelques ordres de grandeur observés (à confirmer sur votre charge) :
- Llama 3.3 70B Q4 sur un H100 80 GB avec vLLM : ~35-50 tokens/sec en single-stream, plusieurs centaines en batch.
- Mixtral 8x7B Q4 sur RTX 4090 24 GB en offload partiel : ~20-30 tokens/sec (estimé).
- Qwen 3 30B-A3B Q4 sur RTX 6000 Ada 48 GB : ~60-80 tokens/sec en single-stream (estimé), favorisé par l'architecture MoE.
- DeepSeek R1 671B Q4 sur un nœud 8×H200 : ~15-25 tokens/sec en single-stream (à confirmer selon la version d'inférence).
Pour dimensionner précisément un serveur, le
[configurateur quelllm.fr](https://quelllm.fr/configurateur)
croise GPU, RAM et modèles compatibles.
## Licences : ce qui change vraiment en production
Une
IA conforme RGPD
ne suffit pas : il faut aussi une licence compatible avec votre modèle économique. Trois familles dominent :
- Apache 2.0 (Mistral, Qwen, gpt-oss, Mixtral, Snowflake, MiniMax, IBM Granite, BSC Salamandra…) : usage commercial libre, redistribution autorisée, clause de protection brevets. C'est la licence la plus simple pour un déploiement entreprise.
- MIT (DeepSeek V3.2, R1, V4 Pro, GLM-5.1, Ling 2.6, MiMo, Ring-1T, dots.llm1, Seed-OSS) : encore plus permissive, mais sans clause brevets explicite.
- Llama Community (Meta) : usage commercial autorisé sauf au-delà de 700 millions d'utilisateurs actifs mensuels, avec des clauses d'usage acceptable. Lisible sur le site Llama .
- Gemma (Google) : commerciale mais avec une politique d'usage interdit à respecter.
Pour les organisations qui cherchent la traçabilité maximale,
[OLMo 3 32B](https://quelllm.fr/modele/olmo3-32b)
d'Allen AI publie également ses jeux d'entraînement, ce qui facilite certains audits (voir le
[blog Allen AI](https://allenai.org/blog)
). Côté européen,
[Mistral Large 3 675B](https://quelllm.fr/modele/mistral-large-3)
et
[Apertus 70B](https://quelllm.fr/modele/apertus-70b)
sont les options structurantes. Plus de détails sur notre page
[meilleur LLM français](https://quelllm.fr/meilleur-llm/francais)
.
## Benchmarks et cas d'usage pour un LLM auto-hébergé entreprise
Les scores publics sont à manier avec prudence : les méthodologies varient et la contamination des jeux de test est désormais documentée. Quelques repères tirés des cartes de mod…

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