Classement mis à jour le 18/08/2026
Le MacBook Air M2 (8 / 16 / 24 Go, 100 Go/s) reste largement utilisable en 2026 pour l'IA locale grâce aux quantifs Q4 modernes. On vise 3-8B sans ventilateur.
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
3.8B MIT avec function calling. MMLU 67.3, HumanEval 74.4. 200k vocab, LongRoPE.
ollama run phi4-mini:3.8b
Raisonneur 3.8B MIT entraîné sur traces R1. AIME24 57.5, MATH-500 94.6.
ollama run phi4-mini-reasoning:3.8b
Petit mais malin. 128k de contexte dans 4 GB.
ollama run phi3.5
4B effectifs multimodal (texte+image+audio). 140 langues. Pour laptop et edge.
ollama run gemma4:e4b
Dense 7B 100% ouvert (poids + données + code). Transparence totale pour recherche.
ollama run olmo-3:7b
Granite Embedding R2 (IBM, Apache 2.0) : modèle d'embeddings multilingue pour RAG et recherche sémantique, 128k contexte, ~4 Go VRAM Q4.
# HuggingFace : ibm-granite/granite-embedding-multilingual-r2
| Rang | Modèle | Params | VRAM Q4 | Contexte | Licence | Sur Apple M2 (16 GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Granite 4.1 8B Instruct | 8B | 5 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 12 tok/s · Q8 |
| #2 | Phi-4 Mini 3.8B | 3.8B | 10 GB | 128 000 | MIT | 14 tok/s · Q4_K_M |
| #3 | Phi-4 Mini Reasoning 3.8B | 3.8B | 10 GB | 128 000 | MIT | 14 tok/s · Q4_K_M |
| #4 | Phi-3.5 Mini | 3.8B | 10 GB | 131 072 | MIT | 14 tok/s · Q4_K_M |
| #5 | Gemma 4 E4B | 4B | 10 GB | 128 000 | Gemma | 14 tok/s · Q4_K_M |
| #6 | OLMo 3 7B | 7B | 5 GB | 8 192 | Apache 2.0 | 12 tok/s · Q8 |
| #7 | Granite Embedding Multilingual R2 | 7B | 4.1 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 32 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 | Qwen2.5-Coder 7B (Q4) | ollama run qwen2.5-coder:7b |
| 12 Go | RTX 4070 / 5070 | Qwen2.5-Coder 14B (Q4) | ollama run qwen2.5-coder:14b |
| 16 Go | RTX 5070 Ti / 4080 / 5080 · RX 9070 XT · M4 24 Go | DeepSeek-Coder-V2-Lite 16B ou Qwen2.5-Coder 14B Q8 | ollama run deepseek-coder-v2:16b |
| 24 Go | RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 Go | Qwen2.5-Coder 32B (Q4) — le « proche Copilot » | ollama run qwen2.5-coder:32b |
| 32 Go | RTX 5090 | Qwen2.5-Coder 32B en Q5/Q6 ou Devstral Small 2 (agentique) | ollama run devstral |
| 48 Go+ | Mac M4 Max 64 Go · M2 Ultra 128 Go | Qwen3-Coder 30B-A3B (MoE rapide) ou un 32B en Q8 | ollama run qwen3-coder:30b |
🔌 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 : 1-13B dont Q4_K_M tient sous 11 Go. Bonus 3-8B (peak Air M2) et bonus supplémentaire pour les ≤ 3B (rapides même sans Neural Engine M4).
Critères pris en compte :
Le scoring est entièrement transparent : consultez notre méthodologie pour les détails de calcul VRAM/tokens/sec.
MacBook Air M2 16 Go reste-t-il viable en 2026 ?
Oui — Mistral 7B Q4, Qwen 3 8B Q4 et Phi-4 Mini tournent à 18-25 tokens/sec. Suffisant pour chat / RAG personnel / code complétion légère. Voir le guide MacBook Air M2.
M2 vs M3 vs M4 sur le même modèle 7B ?
M2 ≈ 22 tok/s, M3 ≈ 26 tok/s, M4 ≈ 30 tok/s sur Mistral 7B Q4_K_M. La différence est sensible mais aucun n'est lent. Sur batterie, M2 décharge légèrement plus vite (efficacité GPU).
Air M2 24 Go : quels gros modèles ?
Mistral Nemo 12B Q4 (~7 Go) ou Qwen 3 14B Q4 (~8 Go) tournent à 12-18 tokens/sec. Évitez 30B+ même MoE : trop juste sur la bande passante mémoire.
Air M2 8 Go : sérieusement faisable ?
Uniquement avec Phi-4 Mini 3,8B Q4 ou Llama 3.2 3B Q4. Contexte 2k-4k max. C'est du dépannage : 16 Go reste le minimum pratique pour des LLM sérieux.