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Meilleur LLM sur MacBook Air M4 (M4) en 2026

Le MacBook Air M4 (16 / 24 / 32 Go de mémoire unifiée, 120 Go/s) tourne très bien les LLM 3-9B en Q4_K_M via Ollama ou MLX. Le ventilateur absent limite les sessions longues : on privilégie les modèles efficients (MoE actifs faibles) et les quantifs serrées.

Classement

1

🇺🇸 Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B

IBM · 7B paramètres · Apache 2.0 · 128 000 tokens ctx

Hybride 7B/1B actifs. Coût compute extrêmement faible. Edge/embarqué.

Pourquoi ce rang Hybride 7B/1B actifs. Coût compute extrêmement faible. Edge/embarqué.
ollama run granite4:tiny-h
Sur Apple M4 (24 GB)
FP16
14 GB · 60 tok/s
2

🇺🇸 OLMoE 1B-7B Instruct

Allen AI · 7B paramètres · Apache 2.0 · 4 096 tokens ctx

Seul MoE 100% ouvert (poids+données+code). 7B/1.3B actifs. Compétitif Llama2-13B-Chat.

Pourquoi ce rang Seul MoE 100% ouvert (poids+données+code). 7B/1.3B actifs. Compétitif Llama2-13B-Chat.
ollama run olmoe
Sur Apple M4 (24 GB)
FP16
14 GB · 50 tok/s
3

🇫🇷 Lucie 7B

OpenLLM-France · 7B paramètres · Apache 2.0 · 4 096 tokens ctx

LLM souverain francophone, entraîné sur corpus FR.

Pourquoi ce rang LLM souverain francophone, entraîné sur corpus FR.
ollama run lucie:7b
Sur Apple M4 (24 GB)
FP16
16 GB · 12 tok/s
4

🇨🇳 DeepSeek R1 Distill 7B

DeepSeek · 7B paramètres · MIT · 32 768 tokens ctx

Raisonnement chain-of-thought distillé. Bluffant en maths.

Pourquoi ce rang Raisonnement chain-of-thought distillé. Bluffant en maths.
ollama run deepseek-r1:7b
Sur Apple M4 (24 GB)
FP16
16 GB · 12 tok/s
5

🇨🇳 Qwen 3 8B

Alibaba · 8B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

Mode hybride thinking/fast. 119 langues, 32k natif (131k via YaRN).

Pourquoi ce rang Mode hybride thinking/fast. 119 langues, 32k natif (131k via YaRN).
ollama run qwen3:8b
Sur Apple M4 (24 GB)
FP16
16 GB · 12 tok/s
6

🇨🇳 Qwen 2.5 VL 7B

Alibaba · 7B paramètres · Apache 2.0 · 128 000 tokens ctx

Vision SOTA 7B. Vidéo >1h, grounding bbox, OCR multilingue. DocVQA 95.7.

Pourquoi ce rang Vision SOTA 7B. Vidéo >1h, grounding bbox, OCR multilingue. DocVQA 95.7.
ollama run qwen2.5vl:7b
Sur Apple M4 (24 GB)
Q8
10 GB · 8 tok/s
7

🇨🇳 Qwen 2.5 Omni 7B

Alibaba · 7B paramètres · Apache 2.0 · 32 768 tokens ctx

Premier omni open : texte+image+audio+vidéo en entrée, texte+parole en sortie. Pas de tag Ollama officiel.

Pourquoi ce rang 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)
Sur Apple M4 (24 GB)
Q8
10 GB · 8 tok/s

Tableau comparatif

Rang Modèle Params VRAM Q4 Contexte Licence Sur Apple M4 (24 GB)
#1 Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B 7B 4 GB 128 000 Apache 2.0 60 tok/s · FP16
#2 OLMoE 1B-7B Instruct 7B 4 GB 4 096 Apache 2.0 50 tok/s · FP16
#3 Lucie 7B 7B 5 GB 4 096 Apache 2.0 12 tok/s · FP16
#4 DeepSeek R1 Distill 7B 7B 5 GB 32 768 MIT 12 tok/s · FP16
#5 Qwen 3 8B 8B 5 GB 131 072 Apache 2.0 12 tok/s · FP16
#6 Qwen 2.5 VL 7B 7B 6 GB 128 000 Apache 2.0 8 tok/s · Q8
#7 Qwen 2.5 Omni 7B 7B 6 GB 32 768 Apache 2.0 8 tok/s · Q8

Méthodologie du classement

Filtre : modèles 1-15B dont la version Q4_K_M tient sous 14 Go (laisse 10+ Go à macOS). Bonus 3-9B (idéal sans throttling thermique) et MoE petits actifs (Qwen 3 30B-A3B fonctionne sur Air 32 Go).

Critères pris en compte :

  • Q4_K_M ≤ 14 Go
  • Sans throttling thermique soutenu
  • Compatible MLX / Ollama Metal
  • Tokens/sec ≥ 15 sur M4

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

Questions fréquentes

MacBook Air M4 16 Go : quel LLM choisir ?

Mistral 7B Q4 (~4,5 Go) ou Qwen 3 8B Q4 (~5 Go) sont le sweet spot — 25-35 tokens/sec, fluide pour du chat. Évitez Gemma 4 27B même en Q3 : trop juste sans ventilo. Voir le guide MacBook Air M4.

Air M4 24 / 32 Go : peut-on monter à 13B ?

Oui : Mistral Nemo 12B Q4 (~7 Go) ou Qwen 3 14B Q4 (~8 Go) tournent à 15-22 tokens/sec. À 32 Go vous pouvez tester Qwen 3 30B A3B (MoE, 3 Go actifs en VRAM) — étonnamment bon sur Air.

MLX ou Ollama sur MacBook Air M4 ?

Ollama démarre en 30 secondes. MLX donne 15-25 % de tok/s en plus mais demande de convertir les poids. Pour un Air (autonomie + simplicité), Ollama reste le choix par défaut. LM Studio combine les deux en UI.

L'Air M4 chauffe-t-il sur un LLM 7B ?

Oui après 5-10 min de génération continue : il throttle de ~10-15 %. Pour du chat ponctuel c'est invisible. Pour du batch RAG, basculez sur MacBook Pro (ventilé) ou Mac mini. Voir aussi MBP M4.

Comparatifs en tête-à-tête

Approfondissez avec nos duels détaillés des finalistes :

Pour aller plus loin