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Meilleur LLM sur Mac Studio Ultra en 2026

Classement mis à jour le 15/07/2026

Le Mac Studio (M2 / M3 / M4 Ultra, jusqu'à 512 Go de mémoire unifiée, 800-1100 Go/s) est la workstation grand public la plus capable pour l'IA locale. 70B en Q5, 200B en Q4, frontier 670B en Q3.

Classement

1

🇨🇳 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 M2 Ultra (128 GB)
FP16
62 GB · 100 tok/s
2

🇺🇸 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 M2 Ultra (128 GB)
FP16
64 GB · 75 tok/s
3

🇨🇳 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 M2 Ultra (128 GB)
FP16
62 GB · 100 tok/s
4

Kanana 2 30B-A3B Thinking

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

Agentic coréen MoE 30B/3B actifs. Couvre KR/EN/JP/ZH/TH/VI. Apache 2.0. MLA attention.

Pourquoi ce rang 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
Sur Apple M2 Ultra (128 GB)
FP16
60 GB · 100 tok/s
5

🇨🇳 Qwen 3 Omni 30B-A3B

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

Omni MoE 30B/3B actifs. Streaming speech. 119 langues ASR. Apache 2.0.

Pourquoi ce rang Omni MoE 30B/3B actifs. Streaming speech. 119 langues ASR. Apache 2.0.
ollama run qwen3-omni:30b
Sur Apple M2 Ultra (128 GB)
FP16
62 GB · 100 tok/s
6

🇺🇸 Nemotron Nano 3 30B-A3B

NVIDIA · 30B paramètres · NVIDIA Open Model License · 1 000 000 tokens ctx

Hybride Mamba-2 + Transformer MoE 30B/3B actifs. 1M ctx. 4× throughput vs Nemotron 2.

Pourquoi ce rang Hybride Mamba-2 + Transformer MoE 30B/3B actifs. 1M ctx. 4× throughput vs Nemotron 2.
ollama run nemotron3:30b
Sur Apple M2 Ultra (128 GB)
FP16
62 GB · 100 tok/s
7

🇺🇸 Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B

NVIDIA · 30B paramètres · NVIDIA Open Model License · 256 000 tokens ctx

Omnimodal MoE 30B/3B actifs : texte+image+audio+vidéo, 256k ctx, hybrid Mamba2-MoE, 9× throughput vs concurrents. Sortie 28 avril 2026.

Pourquoi ce rang Omnimodal MoE 30B/3B actifs : texte+image+audio+vidéo, 256k ctx, hybrid Mamba2-MoE, 9× throughput vs concurrents. Sortie 28 avril 2026.
# HuggingFace : nvidia/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16
Sur Apple M2 Ultra (128 GB)
FP16
62 GB · 100 tok/s
8

🇺🇸 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 M2 Ultra (128 GB)
FP16
60 GB · 80 tok/s

Tableau comparatif

Rang Modèle Params VRAM Q4 Contexte Licence Sur Apple M2 Ultra (128 GB)
#1 Qwen 3 30B-A3B 30B 19 GB 131 072 Apache 2.0 100 tok/s · FP16
#2 Granite 4.0 H-Small 32B-A9B 32B 19 GB 128 000 Apache 2.0 75 tok/s · FP16
#3 Qwen 3 VL 30B-A3B 30B 19 GB 262 144 Apache 2.0 100 tok/s · FP16
#4 Kanana 2 30B-A3B Thinking 30B 18 GB 131 072 Apache 2.0 100 tok/s · FP16
#5 Qwen 3 Omni 30B-A3B 30B 19 GB 131 072 Apache 2.0 100 tok/s · FP16
#6 Nemotron Nano 3 30B-A3B 30B 19 GB 1 000 000 NVIDIA Open Model License 100 tok/s · FP16
#7 Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B 30B 21 GB 256 000 NVIDIA Open Model License 100 tok/s · FP16
#8 Nemotron Cascade 2 30B-A3B 30B 17 GB 128 000 NVIDIA Open Model License 80 tok/s · FP16

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Méthodologie du classement

Filtre : 7-700B (on autorise les frontier MoE). Gros bonus 30-200B (peak Studio Ultra) et MoE en général : la bande passante 800+ Go/s exploite vraiment ces modèles.

Critères pris en compte :

  • Mémoire unifiée 64-512 Go
  • Bande passante 800-1100 Go/s
  • MoE et frontier compatibles
  • Stable serveur LLM puissant

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

Questions fréquentes

Mac Studio M2 Ultra 192 Go : Llama 70B fluide ?

Oui — Llama 3.3 70B Q5_K_M (~48 Go) à 14-18 tok/s, Q4 à 18-22 tok/s. C'était le premier hardware Apple capable de 70B confortable en local. Voir le guide Mac Studio.

Mac Studio M4 Ultra 512 Go : DeepSeek 670B ?

Oui — DeepSeek V4 Pro 671B (37B actifs MoE) Q4_K_M (~340 Go) tourne à 8-12 tok/s. C'est le premier hardware grand public capable de frontier 670B. Voir DeepSeek V4 Pro.

Mac Studio vs serveur 4× H100 ?

4× H100 (320 Go HBM3) coûte ~120 000 € + alimentation 2 kW. Mac Studio M4 Ultra 512 Go ~12 000 €, conso 200 W. Le H100 est ~5-10× plus rapide en throughput, mais le Studio gagne en €/Go de mémoire et en silence.

MLX obligatoire sur Studio Ultra ?

Très recommandé. MLX exploite mieux la bande passante 800+ Go/s, gain 25-40 % de tok/s sur les gros modèles. Ollama (llama.cpp Metal) marche mais sous-exploite légèrement la machine.

Comparatifs en tête-à-tête

Approfondissez avec nos duels détaillés des finalistes :

Pour aller plus loin