Accueil › Catalogue › Meilleur LLM sur iMac M4 en 2026

Meilleur LLM sur iMac M4 en 2026

◆ Mac — L'IA locale sur ton Mac, à fond — mémoire unifiée, MLX, le bon modèle pour ta puce · 24 € · ou tous les kits 49 € →

Classement mis à jour le 13/10/2026

L'iMac M4 (16-32 Go, 120 Go/s) embarque la même puce que le Mac mini M4 dans une dalle 24". Excellent poste fixe LLM pour les configurations 7-14B en Q4.

Offres et alternatives pour l’IA locale

iMac M4 : alternative d’achat disponible pour l’IA locale — GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) :

Un mini-PC est une machine complète : vérifiez la mémoire nécessaire et la compatibilité du logiciel. Il ne remplace pas macOS/MLX ou CUDA.

Pourquoi ce choix ? Notre fiche complète sur GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) →

Quel PC choisir selon votre budget ? Nos choix de 800 à 3 500 € →

Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas le classement (établi de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.

Classement

1

🇺🇸 Granite 4.1 8B Instruct

IBM · 8B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

Dense 8B Apache 2.0, 12 langues dont FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. MMLU 73.84, HumanEval 85.37. Sortie 29 avril 2026.

Pourquoi ce rang Dense 8B Apache 2.0, 12 langues dont FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. MMLU 73.84, HumanEval 85.37. Sortie 29 avril 2026.
# HuggingFace : ibm-granite/granite-4.1-8b
Sur Apple M4 (24 GB)
FP16
16 GB · 12 tok/s
2

🇺🇸 Granite 4.2 8B

IBM · 8B paramètres · Apache 2.0 · 128 000 tokens ctx

Granite 4.2 8B (IBM) : dense Apache 2.0, 128k contexte, ~4,6 Go VRAM Q4. Chat, code et raisonnement multilingues pour l'entreprise.

Pourquoi ce rang Granite 4.2 8B (IBM) : dense Apache 2.0, 128k contexte, ~4,6 Go VRAM Q4. Chat, code et raisonnement multilingues pour l'entreprise.
ollama pull granite4.2
Sur Apple M4 (24 GB)
FP16
16 GB · 32 tok/s
3

🇺🇸 OLMo 3 7B Think (SFT)

zimplex · 7B paramètres · Apache 2.0 · 16 000 tokens ctx

Fine-tune SFT « thinking » d'OLMo 3 7B : raisonnement pas-à-pas, 16k contexte, ~4,2 Go VRAM en Q4. 100% ouvert, licence Apache 2.0.

Pourquoi ce rang Fine-tune SFT « thinking » d'OLMo 3 7B : raisonnement pas-à-pas, 16k contexte, ~4,2 Go VRAM en Q4. 100% ouvert, licence Apache 2.0.
# HuggingFace : zimplex/olmo3-7b-think-sft-eosfix-16k-3ep-euc
Sur Apple M4 (24 GB)
FP16
15 GB · 32 tok/s
4

🇨🇳 GLM 5.3 7B

Zhipu AI · 7B paramètres · MIT · 128 000 tokens ctx

GLM 5.3 (Zhipu) : dense 7B spécialisé code et raisonnement, 128k contexte, ~4,1 Go VRAM Q4. Léger, tourne sur GPU 6-8 Go, licence MIT.

Pourquoi ce rang GLM 5.3 (Zhipu) : dense 7B spécialisé code et raisonnement, 128k contexte, ~4,1 Go VRAM Q4. Léger, tourne sur GPU 6-8 Go, licence MIT.
ollama pull glm-5.3
Sur Apple M4 (24 GB)
FP16
14 GB · 32 tok/s
5

🇺🇸 OLMo 3 7B

Allen AI · 7B paramètres · Apache 2.0 · 8 192 tokens ctx

Dense 7B 100% ouvert (poids + données + code). Transparence totale pour recherche.

Pourquoi ce rang Dense 7B 100% ouvert (poids + données + code). Transparence totale pour recherche.
ollama run olmo-3:7b
Sur Apple M4 (24 GB)
FP16
14 GB · 12 tok/s
6

🇺🇸 Gemma 4 12B

Google · 12B paramètres · Apache 2.0 · 262 144 tokens ctx

Gemma 4 12B (Google) : modèle dense multimodal (texte, vision, audio), 256k contexte, ~7 Go VRAM Q4. Apache 2.0, multilingue.

Pourquoi ce rang Gemma 4 12B (Google) : modèle dense multimodal (texte, vision, audio), 256k contexte, ~7 Go VRAM Q4. Apache 2.0, multilingue.
# HuggingFace : google/gemma-4-12B
Sur Apple M4 (24 GB)
Q8
13 GB · 18 tok/s
7

🇨🇳 Qwen 3 8B

Alibaba · 8B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

Mode hybride thinking/fast. 119 langues, 32k natif (131k via YaRN).

Pourquoi ce rang Mode hybride thinking/fast. 119 langues, 32k natif (131k via YaRN).
ollama run qwen3:8b
Sur Apple M4 (24 GB)
FP16
16 GB · 12 tok/s

Tableau comparatif

Rang Modèle Params VRAM Q4 Contexte Licence Sur Apple M4 (24 GB)
#1 Granite 4.1 8B Instruct 8B 5 GB 131 072 Apache 2.0 12 tok/s · FP16
#2 Granite 4.2 8B 8B 4.6 GB 128 000 Apache 2.0 32 tok/s · FP16
#3 OLMo 3 7B Think (SFT) 7B 4.2 GB 16 000 Apache 2.0 32 tok/s · FP16
#4 GLM 5.3 7B 7B 4.1 GB 128 000 MIT 32 tok/s · FP16
#5 OLMo 3 7B 7B 5 GB 8 192 Apache 2.0 12 tok/s · FP16
#6 Gemma 4 12B 12B 7 GB 262 144 Apache 2.0 18 tok/s · Q8
#7 Qwen 3 8B 8B 5 GB 131 072 Apache 2.0 12 tok/s · FP16
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
  • Mises à jour à vie

Mémo gratuit

Quel modèle de code faire tourner sur TA machine ?

Reçois le mémo VRAM → meilleur modèle de code → commande Ollama (un seul écran, copier-coller). Et passe au kit Copilote Local pour en faire un setup qui marche vraiment.

Le kit Copilote Local — les configs Ollama + Cline + Aider prêtes à coller, Modelfiles réglés, dépannage, espace en ligne à vie →

Pas de spam. Désinscription en 1 clic. Tes données restent chez nous (jamais revendues).

Méthodologie du classement

Filtre : 1-15B dont Q4_K_M tient sous 14 Go. Bonus 7-14B (peak iMac M4) et licences libres.

Critères pris en compte :

  • Q4_K_M ≤ 14 Go
  • Stable sur dalle 24" ventilée
  • Compatible Ollama Metal
  • Tokens/sec ≥ 20 sur 7B

Le scoring est entièrement transparent : consultez notre méthodologie pour les détails de calcul VRAM/tokens/sec.

Questions fréquentes

iMac M4 16 Go : quel modèle pour de l'IA locale ?

Mistral 7B Q4 (~4,5 Go) ou Qwen 3 8B Q4 (~5 Go) — 25-32 tok/s, fluide pour du chat. Voir le guide iMac M4.

iMac M4 vs Mac mini M4 pour les LLM ?

Strictement même puce M4 + même bande passante 120 Go/s. iMac M4 = écran + design intégré, plus cher. Mac mini M4 = serveur compact. Voir Mac mini M4.

iMac M4 24 / 32 Go : peut-on monter à 12-14B ?

Oui — Mistral Nemo 12B Q4 (~7 Go) ou Qwen 3 14B Q4 (~8 Go) tournent à 18-22 tok/s. Au-delà (30B), il faut un Mac Studio. Voir Mac Studio.

L'iMac M4 est-il bon pour la création + LLM ?

Oui — la dalle 24" 4,5K et la M4 gèrent Photoshop / Lightroom / Logic ET un Ollama en arrière-plan sans soucis. Idéal poste créatif solo avec assistant LLM local.

Pour aller plus loin

Les kits QuelLLM Le guide de référence par usage
Tous les kits à vie — 49 €