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Meilleur LLM sur Mac avec 96 Go de mémoire unifiée en 2026

Classement mis à jour le 18/08/2026

96 Go de mémoire unifiée (M2/M3/M4 Max max, Studio M2 entry) offre une marge sérieuse : Llama 70B en Q5/Q6, modèles 100B en Q4, contexte 100k+ pour du RAG long-form.

Classement

1

🇺🇸 Laguna XS.2

Poolside · 33B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

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.

Pourquoi ce rang 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
Sur Apple M3 Max (64 GB)
Q8
35 GB · 40 tok/s
2

🇨🇳 GLM 4.7 Flash

Zhipu AI · 31B paramètres · MIT · 128 000 tokens ctx

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.

Pourquoi ce rang 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
Sur Apple M3 Max (64 GB)
Q8
35 GB · 40 tok/s
3

🇺🇸 Granite 4.0 H-Small 32B-A9B

IBM · 32B paramètres · Apache 2.0 · 128 000 tokens ctx

Hybride Mamba-2 + MoE 32B/9B actifs. ~70% de RAM en moins en long contexte. Apache 2.0.

Pourquoi ce rang Hybride Mamba-2 + MoE 32B/9B actifs. ~70% de RAM en moins en long contexte. Apache 2.0.
ollama run granite4:small-h
Sur Apple M3 Max (64 GB)
Q8
35 GB · 30 tok/s
4

🇨🇳 Qwen 3.6 35B-A3B

Alibaba · 35B paramètres · Apache 2.0 · 262 000 tokens ctx

MoE 35B/3B actifs agentic-coding. 73.4% SWE-Bench. Sortie 16 avril 2026.

Pourquoi ce rang MoE 35B/3B actifs agentic-coding. 73.4% SWE-Bench. Sortie 16 avril 2026.
ollama run qwen3.6:35b-a3b
Sur Apple M3 Max (64 GB)
Q8
38 GB · 22 tok/s
5

🇨🇳 Qwen 3 30B-A3B

Alibaba · 30B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

MoE 30B/3B actifs hybrid thinking. MMLU 81.4, AIME24 80.4. 100+ langues.

Pourquoi ce rang MoE 30B/3B actifs hybrid thinking. MMLU 81.4, AIME24 80.4. 100+ langues.
ollama run qwen3:30b-a3b
Sur Apple M3 Max (64 GB)
Q8
35 GB · 40 tok/s
6

🇺🇸 Nemotron Cascade 2 30B-A3B

NVIDIA · 30B paramètres · NVIDIA Open Model License · 128 000 tokens ctx

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.

Pourquoi ce rang 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
Sur Apple M3 Max (64 GB)
Q8
32 GB · 30 tok/s
7

🇨🇳 Qwen3-Coder 30B-A3B

Alibaba · 30B paramètres · Apache 2.0 · 262 144 tokens ctx

MoE 30B (3,3B actifs) spécialisé code agentique. Très rapide en local, 256k ctx natif, la référence 16-24 Go via Ollama.

Pourquoi ce rang 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
Sur Apple M3 Max (64 GB)
Q8
35 GB · 40 tok/s
8

🇨🇳 Qwen 3 VL 30B-A3B

Alibaba · 30B paramètres · Apache 2.0 · 262 144 tokens ctx

Vision MoE 30B/3B actifs. Sweet spot vision Qwen 3. 256k ctx.

Pourquoi ce rang Vision MoE 30B/3B actifs. Sweet spot vision Qwen 3. 256k ctx.
ollama run qwen3-vl:30b
Sur Apple M3 Max (64 GB)
Q8
35 GB · 40 tok/s

Tableau comparatif

Rang Modèle Params VRAM Q4 Contexte Licence Sur Apple M3 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 Granite 4.0 H-Small 32B-A9B 32B 19 GB 128 000 Apache 2.0 30 tok/s · Q8
#4 Qwen 3.6 35B-A3B 35B 21 GB 262 000 Apache 2.0 22 tok/s · Q8
#5 Qwen 3 30B-A3B 30B 19 GB 131 072 Apache 2.0 40 tok/s · Q8
#6 Nemotron Cascade 2 30B-A3B 30B 17 GB 128 000 NVIDIA Open Model License 30 tok/s · Q8
#7 Qwen3-Coder 30B-A3B 30B 19 GB 262 144 Apache 2.0 40 tok/s · Q8
#8 Qwen 3 VL 30B-A3B 30B 19 GB 262 144 Apache 2.0 40 tok/s · Q8

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Méthodologie du classement

Filtre : modèles 13-150B dont Q4_K_M tient sous 72 Go (laisse 24 Go à macOS + contexte long). Bonus 30-100B (peak 96 Go) et MoE (jusqu'à 150B accessible).

Critères pris en compte :

  • Q4_K_M ≤ 72 Go
  • 70B Q5/Q6 confortable
  • Modèles 100B Q4
  • Contexte 100k+ stable

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

Questions fréquentes

Mac 96 Go : Llama 70B Q5 ou Mistral Large 123B Q4 ?

Llama 70B Q5_K_M (~48 Go) + contexte 32k = ~58 Go consommés, 38 Go libres. Mistral Large 123B Q4_K_M (~68 Go) tient juste, 28 Go libres. Llama 70B Q5 plus confortable, Mistral Large plus capable. Selon usage.

MacBook Pro M3 Max 96 Go en 2026 : encore pertinent ?

Oui — c'est le sweet spot prix/perf workstation portable. ~3500 € en occasion, bande passante 400 Go/s, Llama 70B fluide. Le M4 Max 128 Go est ~25 % plus rapide mais 2× plus cher. Voir MBP M3.

Contexte 100k+ sur Mac 96 Go ?

Oui : Qwen 3 32B Q5 (~22 Go) + KV cache 100k (~25 Go) = ~47 Go, large marge. Pour Llama 70B + 100k ctx (~16 Go KV), Q4_K_M (~40 Go) seul tient — au total ~56 Go, encore confortable.

96 Go vs 128 Go : quel saut ?

128 Go débloque MoE 130-150B (Granite 4 Mamba) en Q6 et Llama 70B Q8 (~75 Go). 96 Go reste limité aux Q5/Q6 sur 70B. Pour la workstation absolue, 128 Go ou Studio Ultra. Voir Mac 128 Go.

Pour aller plus loin