Classement mis à jour le 18/08/2026
128 Go de mémoire unifiée (M3/M4 Max top, Mac Studio M2 mid) est le palier workstation IA premium. Llama 70B en Q8 (~75 Go), MoE 150B en Q4, contexte 200k pour du RAG entreprise.
MoE 33B/3B actifs Apache 2.0 spécialiste coding agentic. 68.2% SWE-Bench Verified, 128k ctx. Tourne sur Mac 36 Go. Sortie 28 avril 2026.
ollama run laguna-xs.2
GLM-4.7-Flash (MoE 31B, ~3B actifs) : le meilleur rapport code/VRAM de la classe 30B. MIT, 128k ctx, très rapide sur 3090/4090.
ollama run glm-4.7-flash
MoE hybride Gated DeltaNet + Attention. Copilote code local sur GPU 24 Go.
ollama run qwen3-coder-next
Hybride Mamba-2 + MoE 32B/9B actifs. ~70% de RAM en moins en long contexte. Apache 2.0.
ollama run granite4:small-h
MoE 35B/3B actifs agentic-coding. 73.4% SWE-Bench. Sortie 16 avril 2026.
ollama run qwen3.6:35b-a3b
MoE 30B/3B actifs hybrid thinking. MMLU 81.4, AIME24 80.4. 100+ langues.
ollama run qwen3:30b-a3b
MoE 30B/3B actifs : thinking mode + instruct. Médaille d'or IMO 2025 et IOI 2025. Inférence rapide grâce aux 3B actifs, capacités raisonnement de niveau 30B. Sortie avril 2026.
ollama run nemotron-cascade-2
MoE 30B (3,3B actifs) spécialisé code agentique. Très rapide en local, 256k ctx natif, la référence 16-24 Go via Ollama.
ollama run qwen3-coder:30b
| Rang | Modèle | Params | VRAM Q4 | Contexte | Licence | Sur Apple M4 Max (64 GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Laguna XS.2 | 33B | 19 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
| #2 | GLM 4.7 Flash | 31B | 19 GB | 128 000 | MIT | 40 tok/s · Q8 |
| #3 | Qwen3-Coder-Next 80B-A3B | 80B | 48 GB | 262 000 | Apache 2.0 | 18 tok/s · Q4_K_M |
| #4 | Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | 32B | 19 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 30 tok/s · Q8 |
| #5 | Qwen 3.6 35B-A3B | 35B | 21 GB | 262 000 | Apache 2.0 | 22 tok/s · Q8 |
| #6 | Qwen 3 30B-A3B | 30B | 19 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
| #7 | Nemotron Cascade 2 30B-A3B | 30B | 17 GB | 128 000 | NVIDIA Open Model License | 30 tok/s · Q8 |
| #8 | Qwen3-Coder 30B-A3B | 30B | 19 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
Comparez les prix de MacBook Pro M4 chez nos marchands partenaires (prix et stock à jour) :
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.
Mémo gratuit
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).
Ta carte → le meilleur modèle de code à faire tourner en local, et la commande Ollama exacte :
| Ta VRAM | GPU / Mac typiques | Modèle de code conseillé | Commande Ollama |
|---|---|---|---|
| 8 Go | RTX 4060 / 3060 · M1-M2 16 Go | Qwen2.5-Coder 7B (Q4) | ollama run qwen2.5-coder:7b |
| 12 Go | RTX 4070 / 5070 | Qwen2.5-Coder 14B (Q4) | ollama run qwen2.5-coder:14b |
| 16 Go | RTX 5070 Ti / 4080 / 5080 · RX 9070 XT · M4 24 Go | DeepSeek-Coder-V2-Lite 16B ou Qwen2.5-Coder 14B Q8 | ollama run deepseek-coder-v2:16b |
| 24 Go | RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 Go | Qwen2.5-Coder 32B (Q4) — le « proche Copilot » | ollama run qwen2.5-coder:32b |
| 32 Go | RTX 5090 | Qwen2.5-Coder 32B en Q5/Q6 ou Devstral Small 2 (agentique) | ollama run devstral |
| 48 Go+ | Mac M4 Max 64 Go · M2 Ultra 128 Go | Qwen3-Coder 30B-A3B (MoE rapide) ou un 32B en Q8 | ollama run qwen3-coder:30b |
🔌 Pour le brancher dans VS Code : Cline (agent multi-fichiers), Aider (CLI) ou Tabby/Twinny (autocomplétion FIM) — tous se connectent à Ollama en local. Le kit Copilote Local — configs prêtes à coller + setup testé — est dispo : /copilote-local.
Filtre : modèles 30-250B dont Q4_K_M tient sous 96 Go (laisse 32 Go à macOS + contexte massif). Bonus 70-150B (peak 128 Go) et MoE jusqu'à 250B.
Critères pris en compte :
Le scoring est entièrement transparent : consultez notre méthodologie pour les détails de calcul VRAM/tokens/sec.
Mac 128 Go : Llama 70B Q8 ou 123B Q5 ?
Llama 70B Q8 (~75 Go) à 10-14 tokens/sec sur M4 Max. Mistral Large 123B Q5 (~85 Go) à 8-12 tokens/sec. Q8 sur 70B est généralement plus utile (presque-FP16, marginalement mieux que Q6 ailleurs). 123B reste plus capable au global.
Frontier MoE sur 128 Go : faisable ?
DeepSeek V4 Flash 284B (13B actifs MoE) Q3_K_M (~140 Go) ne tient pas — il faut Mac Studio 192+ Go. Granite 4 Mamba 150B Q4 (~80 Go) tient. Pour du frontier 200B+, passez à Mac Studio Ultra.
MacBook Pro M4 Max 128 Go pour entreprise ?
Oui — laptop le plus capable du marché pour l'IA locale en 2026. Llama 70B Q8 + contexte 128k = workflow équivalent à GPT-4 sans cloud. Voir MBP M4 Max.
Mac 128 Go vs serveur 2× H100 80 Go ?
2× H100 = ~10× plus rapide sur 70B (1700 Go/s par carte vs 546 Go/s unifié). Mais ~80 000 € + 1 kW vs Mac 128 Go ~5 000 € + 100 W. Pour usage perso ou petite équipe, Mac écrase en €/Go.