Classement mis à jour le 29/08/2026
Le MacBook Air M1 (8 / 16 Go, 68 Go/s) date de 2020 mais fait encore tourner des LLM 3-7B convenablement. Bande passante limitée → on reste sur les modèles efficients.
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
VLM 3B spécialisé extraction documents entreprise. OCR, tables, formulaires.
# HuggingFace : ibm-granite/granite-4.0-3b-vision
Dense 3B Apache 2.0, 12 langues dont FR, 131k ctx, GQA 40Q/8KV. Tool calling et FIM code. Sortie 29 avril 2026.
ollama run granite4.1:3b
Granite 4.1 (3B Apache 2.0) : tag Ollama générique de la famille IBM Granite 4.1, 128k ctx, tool calling et code. Sortie mai 2026.
ollama run granite4.1
Dense 7B 100% ouvert (poids + données + code). Transparence totale pour recherche.
ollama run olmo-3:7b
Premier omni open : texte+image+audio+vidéo en entrée, texte+parole en sortie. Pas de tag Ollama officiel.
# GGUF : ggml-org/Qwen2.5-Omni-7B-GGUF (pas d'Ollama officiel)
| Rang | Modèle | Params | VRAM Q4 | Contexte | Licence | Sur Apple M1 (16 GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | OLMo 3 7B Think (SFT) | 7B | 4.2 GB | 16 000 | Apache 2.0 | 32 tok/s · Q8 |
| #2 | GLM 5.3 7B | 7B | 4.1 GB | 128 000 | MIT | 32 tok/s · Q8 |
| #3 | Granite 4.0 3B Vision | 3B | 2.2 GB | 16 384 | Apache 2.0 | 25 tok/s · FP16 |
| #4 | Granite 4.1 3B Instruct | 3B | 2 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 25 tok/s · FP16 |
| #5 | Granite 4.1 | 3B | 1.7 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 50 tok/s · FP16 |
| #6 | OLMo 3 7B | 7B | 5 GB | 8 192 | Apache 2.0 | 12 tok/s · Q8 |
| #7 | Qwen 2.5 Omni 7B | 7B | 6 GB | 32 768 | Apache 2.0 | 8 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 : 1-9B dont Q4_K_M tient sous 9 Go. Bonus 3-7B (peak M1) et bonus fort ≤ 3B (M1 n'a pas le Neural Engine M3/M4).
Critères pris en compte :
Le scoring est entièrement transparent : consultez notre méthodologie pour les détails de calcul VRAM/tokens/sec.
MacBook Air M1 en 2026 : encore utilisable pour les LLM ?
Oui, mais limité. Mistral 7B Q4 tourne à ~14 tok/s, Llama 3.2 3B Q4 à ~25 tok/s. Pour du chat fluide, c'est OK. Pour du codage soutenu, prévoyez du temps. Voir le guide MacBook Air M1.
Air M1 8 Go : ça passe vraiment ?
Tout juste avec Phi-4 Mini 3,8B Q4 ou Gemma 4 4B Q4 (~2,5 Go). macOS prend 4 Go, vous laissez 2 Go au modèle + contexte court. Préférez 16 Go.
Quelle quantif sur M1 ?
Q4_K_M reste le sweet spot. Q5_K_M est meilleur en qualité mais coûte 25 % de bande passante mémoire en plus → tokens/sec divisés par ~1,3. Sur M1 c'est sensible. Évitez Q3 (qualité dégradée perceptible).
M1 vs M2 sur Mistral 7B ?
M1 ≈ 14 tok/s vs M2 ≈ 22 tok/s. La différence vient surtout de la bande passante (68 vs 100 Go/s). Pas un upgrade nécessaire si le M1 16 Go vous suffit.