Classement mis à jour le 18/08/2026
Le MacBook Pro M2 Pro / Max (16-96 Go, 200-400 Go/s) reste très capable pour l'IA locale. 30B en Q4 confortable, 70B accessible sur Max 64+ Go.
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
Premier dLLM open Apache 2.0 : MoE 16B/1B + décodeur diffusion 6.2B. Texte+vision unifié. Sortie 22 avril 2026.
# HuggingFace : inclusionAI/LLaDA2.0-Uni (Flash Attn 2 + CUDA 12.4 requis)
Hybride Mamba-2 + MoE 32B/9B actifs. ~70% de RAM en moins en long contexte. Apache 2.0.
ollama run granite4:small-h
MoE 30B/3B actifs hybrid thinking. MMLU 81.4, AIME24 80.4. 100+ langues.
ollama run qwen3:30b-a3b
Dense 27B multimodal sortie 22 avril 2026. 262k ctx (1M YaRN). SWE-bench Verified 77.2%.
ollama run qwen3.6:27b
Qwen 3.8 27B : dense multimodal (texte + vision), 262k contexte, ~16 Go VRAM Q4 (18 Go de poids Ollama). Apache 2.0, code agentique et vision.
ollama run qwen3.8:27b
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
| Rang | Modèle | Params | VRAM Q4 | Contexte | Licence | Sur Apple M3 Pro (36 GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | GLM 4.7 Flash | 31B | 19 GB | 128 000 | MIT | 15 tok/s · Q5_K_M |
| #2 | LLaDA 2.0 Uni 16B | 16B | 18 GB | 8 192 | Apache 2.0 | 25 tok/s · Q5_K_M |
| #3 | Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | 32B | 19 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 10 tok/s · Q5_K_M |
| #4 | Qwen 3 30B-A3B | 30B | 19 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 15 tok/s · Q5_K_M |
| #5 | Qwen 3.6 27B | 27B | 16 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 3 tok/s · Q5_K_M |
| #6 | Qwen 3.8 27B | 27B | 16 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 9 tok/s · Q5_K_M |
| #7 | Nemotron Cascade 2 30B-A3B | 30B | 17 GB | 128 000 | NVIDIA Open Model License | 8 tok/s · Q5_K_M |
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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 : 3-80B dont Q4_K_M tient sous 55 Go. Bonus 13-32B (peak M2 Max). MoE bien notés.
Critères pris en compte :
Le scoring est entièrement transparent : consultez notre méthodologie pour les détails de calcul VRAM/tokens/sec.
MBP M2 Pro 16 Go : quel modèle ?
Mistral 7B Q4 (~4,5 Go) ou Qwen 3 8B Q4 (~5 Go) — 25-32 tok/s. Pour 13B, montez à M2 Pro 32 Go. Voir le guide MBP M2.
MBP M2 Max 96 Go : Llama 70B faisable ?
Oui — Llama 3.3 70B Q4_K_M (~40 Go) tourne à 8-12 tok/s. Plus lent que M3 Max (200 Go/s vs 400 Go/s sur la mémoire) mais utilisable pour du long-form.
M2 Max vs RTX 4090 ?
Sur 7-32B qui tiennent en 24 Go VRAM, la 4090 est 2-3× plus rapide. Le M2 Max gagne dès qu'on monte au-dessus de 24 Go (70B). Voir RTX 4090.
M2 vs M3 vs M4 Pro/Max ?
Sur Mistral Small 24B Q4 : M2 Max ≈ 18 tok/s, M3 Max ≈ 24 tok/s, M4 Max ≈ 28 tok/s. M2 Max reste compétitif si vous ne voulez pas changer.
Approfondissez avec nos duels détaillés des finalistes :