Classement mis à jour le 29/08/2026
16 Go de mémoire unifiée est le minimum pratique pour l'IA locale Mac. macOS prend 4 Go, on dispose de ~10-11 Go pour un LLM en Q4_K_M. Les 7-9B (Mistral, Qwen 3, Gemma 4) sont le sweet spot.
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
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
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
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
3.8B MIT avec function calling. MMLU 67.3, HumanEval 74.4. 200k vocab, LongRoPE.
ollama run phi4-mini:3.8b
Raisonneur 3.8B MIT entraîné sur traces R1. AIME24 57.5, MATH-500 94.6.
ollama run phi4-mini-reasoning:3.8b
Petit mais malin. 128k de contexte dans 4 GB.
ollama run phi3.5
4B effectifs multimodal (texte+image+audio). 140 langues. Pour laptop et edge.
ollama run gemma4:e4b
| Rang | Modèle | Params | VRAM Q4 | Contexte | Licence | Sur Apple M2 (16 GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Granite 4.1 8B Instruct | 8B | 5 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 12 tok/s · Q8 |
| #2 | Granite 4.2 8B | 8B | 4.6 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 32 tok/s · Q8 |
| #3 | OLMo 3 7B Think (SFT) | 7B | 4.2 GB | 16 000 | Apache 2.0 | 32 tok/s · Q8 |
| #4 | GLM 5.3 7B | 7B | 4.1 GB | 128 000 | MIT | 32 tok/s · Q8 |
| #5 | Phi-4 Mini 3.8B | 3.8B | 10 GB | 128 000 | MIT | 14 tok/s · Q4_K_M |
| #6 | Phi-4 Mini Reasoning 3.8B | 3.8B | 10 GB | 128 000 | MIT | 14 tok/s · Q4_K_M |
| #7 | Phi-3.5 Mini | 3.8B | 10 GB | 131 072 | MIT | 14 tok/s · Q4_K_M |
| #8 | Gemma 4 E4B | 4B | 10 GB | 128 000 | Gemma | 14 tok/s · Q4_K_M |
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| Ta VRAM | GPU / Mac typiques | Modèle de code conseillé | Commande Ollama |
|---|---|---|---|
| 8 Go | RTX 4060 / 3060 · M1-M2 16 Go | Qwen 3.5 9B (Q4, 6,6 Go — 256k ctx) | ollama run qwen3.5:9b |
| 12 Go | RTX 3060 12 Go / 4070 / 5070 | Qwen 3.5 9B (Q8, 11 Go) ou Gemma 4 12B (7,6 Go) | ollama run qwen3.5:9b-q8_0 |
| 16 Go | RTX 5070 Ti / 4080 / 5080 · RX 9070 XT · M4 24 Go | Devstral 24B (Q4, 14 Go) — spécialiste agent de code | ollama run devstral:24b |
| 24 Go | RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 Go | Qwen 3.8 27B (Q4, 18 Go) — le « proche Copilot » | ollama run qwen3.8:27b |
| 32 Go | RTX 5090 | Qwen 3.6 35B-A3B (Q4, 23 Go) — MoE rapide | ollama run qwen3.6:35b |
| 48 Go+ | Mac M4 Max 64 Go · M2 Ultra 128 Go | Qwen3-Coder 30B-A3B (Q8, 32 Go — 256k ctx) | ollama run qwen3-coder:30b-a3b-q8_0 |
-base : ollama run qwen2.5-coder:7b-base — c'est encore la référence sur ce cas précis. ⚠️ Qwen 3.8 : son raisonnement est réglé très haut par défaut et il « sur-réfléchit » sur des demandes simples — baisse-le à low (ou coupe-le) au premier lancement. ⚠️ Piège licence : Codestral 22B = Mistral Non-Production License → interdit pour coder au travail. Qwen 3.5/3.8, Gemma 4 et Devstral sont en Apache 2.0. 💡 Ça plante en mémoire ? Garde ~1,5 Go de VRAM libre pour le contexte, ou descends d'un cran de quantization.🔌 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 1-13B dont Q4_K_M tient sous 10 Go (laisse 6 Go à macOS + contexte large). Bonus 3-9B (peak 16 Go). MoE petits actifs (Qwen 3 30B-A3B) bonus en limite supérieure.
Critères pris en compte :
Le scoring est entièrement transparent : consultez notre méthodologie pour les détails de calcul VRAM/tokens/sec.
Mac 16 Go : Mistral 7B ou Qwen 3 8B ?
Qwen 3 8B est légèrement plus capable (raisonnement, code) et tient en Q4 (~5 Go). Mistral 7B est plus rapide (~25-30 tok/s vs 22-28). Pour le français, Mistral garde l'avantage. Les deux excellents en 16 Go.
Mac mini M4 16 Go en serveur LLM 24/7 ?
Oui, excellent. Ollama + Open WebUI, port 11434 derrière reverse proxy. Mistral 7B Q4 ou Qwen 3 8B Q4 à 30+ tok/s. Conso idle 10W, charge 35W. Voir Mac mini M4.
Peut-on faire tourner Qwen 3 30B-A3B sur 16 Go ?
Tout juste : Q4_K_M demande ~17 Go pour le modèle entier, mais MoE ne charge que ~3 Go d'actifs. Avec mmap + swap léger, c'est jouable mais ralentit (15-20 tok/s). 24 Go ou 32 Go bien plus confortables. Voir Mac 32 Go.
Mac 16 Go vs PC RTX 4060 16 Go pour LLM ?
La RTX 4060 16 Go est ~2× plus rapide sur les 7-9B (vraie VRAM GDDR6 vs mémoire unifiée 100-120 Go/s). Le Mac gagne en silence, autonomie et facilité d'install. Voir comparatif GPU.