Classement mis à jour le 29/08/2026
24 Go de mémoire unifiée (MacBook Air M2/M3/M4 haut, M4 Pro base, iMac M4 haut) débloquent les modèles 13-14B en Q4 et les MoE 30B-A3B. Sweet spot pour l'inférence locale qualitative.
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
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
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
Dense 14B avec hybrid thinking. Égale Qwen 2.5 32B Base sur STEM/code.
ollama run qwen3:14b
Raisonneur MIT 14B. Bat R1-Distill-Llama-70B sur AIME/GPQA avec 50× moins de paramètres.
ollama run phi4-reasoning:14b
Raisonnement exceptionnel pour sa taille. Orienté STEM.
ollama run phi4:14b
| Rang | Modèle | Params | VRAM Q4 | Contexte | Licence | Sur Apple M4 Pro (48 GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Granite 4.1 8B Instruct | 8B | 5 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 35 tok/s · FP16 |
| #2 | Gemma 4 12B | 12B | 7 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 28 tok/s · FP16 |
| #3 | Granite 4.2 8B | 8B | 4.6 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 50 tok/s · FP16 |
| #4 | OLMo 3 7B Think (SFT) | 7B | 4.2 GB | 16 000 | Apache 2.0 | 50 tok/s · FP16 |
| #5 | GLM 5.3 7B | 7B | 4.1 GB | 128 000 | MIT | 50 tok/s · FP16 |
| #6 | Qwen 3 14B | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 20 tok/s · FP16 |
| #7 | Phi-4 Reasoning 14B | 14B | 9 GB | 32 768 | MIT | 20 tok/s · FP16 |
| #8 | Phi-4 14B | 14B | 9 GB | 16 384 | MIT | 20 tok/s · FP16 |
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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 3-32B dont Q4_K_M tient sous 16 Go (laisse 8 Go à macOS + contexte). Bonus 7-14B (peak dense 24 Go) et MoE 30B-A3B (sweet spot Apple).
Critères pris en compte :
Le scoring est entièrement transparent : consultez notre méthodologie pour les détails de calcul VRAM/tokens/sec.
Mac 24 Go : le sweet spot LLM 2026 ?
Oui pour les modèles à 1 utilisateur. Qwen 3 14B Q4 (~8 Go), Mistral Nemo 12B Q4 (~7 Go), Qwen 3 30B-A3B (MoE, ~17 Go) — tous tournent à 25-40 tokens/sec. Pour 13B+ dense soutenu, 32 Go ou plus.
MacBook Air M4 24 Go vs Mac mini M4 24 Go ?
Strictement même puce M4 + 120 Go/s. Différence : Air = sans ventilateur (throttle après ~10 min de génération soutenue), mini = ventilé donc stable 24/7. Voir MBA M4 ou mini M4.
Quel modèle code sur Mac 24 Go ?
Qwen 2.5 Coder 14B Q4 (~8 Go) ou DeepSeek Coder V2 16B Q4 (~9 Go) — excellents pour Python/JS/Go. Qwen 3 14B en généraliste. Voir classement code.
24 Go permet-il un assistant + RAG ?
Oui : Mistral Nemo 12B Q4 (~7 Go) + ChromaDB (1-2 Go) + contexte 32k (~3 Go) = ~12 Go consommés. Marge confortable. Voir le guide RAG.