Classement mis à jour le 13/10/2026
32 Go de mémoire unifiée est le palier mainstream qualitatif. Vous y faites tourner Mistral Small 24B Q4, Qwen 3 30B Q4, ou Qwen 3 30B-A3B MoE en Q8 confortablement.
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Variante MoE de Gemma 4. 26B/4B actifs. Multimodal complet (texte+image+audio).
ollama run gemma4:26b
Premier dLLM open Apache 2.0 : MoE 16B/1B + décodeur diffusion 6.2B. Texte+vision unifié. Sortie 22 avril 2026.
# HuggingFace : inclusionAI/LLaDA2.0-Uni (Flash Attn 2 + CUDA 12.4 requis)
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
Vision MoE 30B/3B actifs. Sweet spot vision Qwen 3. 256k ctx.
ollama run qwen3-vl:30b
Agentic coréen MoE 30B/3B actifs. Couvre KR/EN/JP/ZH/TH/VI. Apache 2.0. MLA attention.
ollama pull hf.co/kakaoai/Kanana-2-30B-GGUF
Omni MoE 30B/3B actifs. Streaming speech. 119 langues ASR. Apache 2.0.
ollama run qwen3-omni:30b
| Rang | Modèle | Params | VRAM Q4 | Contexte | Licence | Sur Apple M4 Pro (48 GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Gemma 4 26B-A4B MoE | 26B | 16 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 22 tok/s · Q8 |
| #2 | LLaDA 2.0 Uni 16B | 16B | 18 GB | 8 192 | Apache 2.0 | 60 tok/s · Q8 |
| #3 | Qwen 3 30B-A3B | 30B | 19 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
| #4 | Nemotron Cascade 2 30B-A3B | 30B | 17 GB | 128 000 | NVIDIA Open Model License | 30 tok/s · Q8 |
| #5 | Qwen3-Coder 30B-A3B | 30B | 19 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
| #6 | Qwen 3 VL 30B-A3B | 30B | 19 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
| #7 | Kanana 2 30B-A3B Thinking | 30B | 18 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
| #8 | Qwen 3 Omni 30B-A3B | 30B | 19 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
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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 3-35B dont Q4_K_M tient sous 22 Go (laisse 10 Go à macOS + contexte long). Bonus 13-30B (peak 32 Go) et MoE (Qwen 3 30B-A3B en Q8 ici).
Critères pris en compte :
Le scoring est entièrement transparent : consultez notre méthodologie pour les détails de calcul VRAM/tokens/sec.
Mac 32 Go : peut-on faire tourner Mistral Small 24B en Q5 ?
Oui : Q5_K_M ~17 Go. À 18-25 tokens/sec selon la puce (M1 Max le plus rapide, M4 base le plus efficient). Excellent pour FR + tâches généralistes.
Qwen 3 30B-A3B (MoE) en Q4 ou Q8 sur 32 Go ?
Q8 (~32 Go) tient juste — utilise tout. Q4 (~17 Go) plus confortable et libère 15 Go pour contexte + autres apps. Différence qualité Q4 vs Q8 sur MoE : marginale (<2% benchs). Préférez Q4.
32 Go vs 48 Go : quel saut qualitatif ?
48 Go débloque les 32B dense en Q5 et les 70B en Q3. 32 Go reste limité aux 30B en Q4 ou MoE 30B-A3B Q8. Si vous achetez neuf, 48 Go est mieux. Voir Mac 48 Go.
Quel modèle français sur Mac 32 Go ?
Mistral Small 3.1 24B Q4 (~13 Go) ou Mistral Small 3.2 24B Q4 — les meilleurs choix FR. Magistral Small 24B pour le raisonnement. Voir classement FR.
Approfondissez avec nos duels détaillés des finalistes :