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Meilleur LLM sur MacBook Pro M4 Pro / Max en 2026

Le MacBook Pro M4 Pro / Max (24-128 Go, 273-546 Go/s) est le meilleur laptop pour l'IA locale en 2026. Ventilateur actif + grosse bande passante = on peut viser 30B-70B en Q4/Q5.

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 M4 Max (64 GB)
Q8
35 GB · 40 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 M4 Max (64 GB)
Q8
35 GB · 30 tok/s
3

🇺🇸 gpt-oss 20B

OpenAI · 21B paramètres · Apache 2.0 · 128 000 tokens ctx

Petit frère de gpt-oss 120B. 21B/3.6B actifs. Égale o3-mini sur laptop.

Pourquoi ce rang Petit frère de gpt-oss 120B. 21B/3.6B actifs. Égale o3-mini sur laptop.
ollama run openai/gpt-oss:20b
Sur Apple M4 Max (64 GB)
FP16
42 GB · 55 tok/s
4

🇨🇳 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 M4 Max (64 GB)
Q8
35 GB · 40 tok/s
5

🇨🇳 ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking

Baidu · 21B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

Raisonneur compact MoE 21B/3B actifs. Apache 2.0. Rapide grâce aux 3B actifs.

Pourquoi ce rang Raisonneur compact MoE 21B/3B actifs. Apache 2.0. Rapide grâce aux 3B actifs.
ollama pull hf.co/baidu/ernie-4.5-21b-GGUF
Sur Apple M4 Max (64 GB)
FP16
42 GB · 40 tok/s
6

🇺🇸 Trinity Mini 26B-A3B

Arcee AI · 26B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

MoE 26B/3B actifs par labo US. Rapide grâce aux 3B actifs. Apache 2.0.

Pourquoi ce rang MoE 26B/3B actifs par labo US. Rapide grâce aux 3B actifs. Apache 2.0.
ollama pull hf.co/arcee-ai/Trinity-Mini-26B-GGUF
Sur Apple M4 Max (64 GB)
Q8
28 GB · 40 tok/s
7

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 M4 Max (64 GB)
Q8
33 GB · 40 tok/s
8

🇨🇳 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 M4 Max (64 GB)
Q8
35 GB · 40 tok/s

Tableau comparatif

Rang Modèle Params VRAM Q4 Contexte Licence Sur Apple M4 Max (64 GB)
#1 Qwen 3 30B-A3B 30B 19 GB 131 072 Apache 2.0 40 tok/s · Q8
#2 Granite 4.0 H-Small 32B-A9B 32B 19 GB 128 000 Apache 2.0 30 tok/s · Q8
#3 gpt-oss 20B 21B 13 GB 128 000 Apache 2.0 55 tok/s · FP16
#4 Qwen 3 VL 30B-A3B 30B 19 GB 262 144 Apache 2.0 40 tok/s · Q8
#5 ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking 21B 13 GB 131 072 Apache 2.0 40 tok/s · FP16
#6 Trinity Mini 26B-A3B 26B 15 GB 131 072 Apache 2.0 40 tok/s · Q8
#7 Kanana 2 30B-A3B Thinking 30B 18 GB 131 072 Apache 2.0 40 tok/s · Q8
#8 Qwen 3 Omni 30B-A3B 30B 19 GB 131 072 Apache 2.0 40 tok/s · Q8

Méthodologie du classement

Filtre : 3-100B dont Q4_K_M tient sous 80 Go (laisse 16 Go à macOS sur M4 Max 96 Go). Bonus 13-70B (Max) et 7-32B (Pro). MoE bien notés (Qwen 3 30B-A3B excelle sur M4).

Critères pris en compte :

  • Q4_K_M ≤ 80 Go
  • Exploite bande passante 273-546 Go/s
  • Stable sur sessions longues
  • Compatible MLX optimisé

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

Questions fréquentes

MBP M4 Pro 24 Go : quel modèle ?

Qwen 3 14B Q4 (~8 Go) à 35-45 tok/s, ou Qwen 3 30B-A3B (MoE, ~17 Go) à 28-32 tok/s. Le M4 Pro 24 Go est le meilleur rapport perf/prix laptop en 2026. Voir le guide MBP M4.

MBP M4 Max 64 / 128 Go : peut-on faire tourner Llama 70B ?

Oui — Llama 3.3 70B Q4_K_M (~40 Go) tourne à 12-18 tok/s sur M4 Max 128 Go. Q5_K_M (~48 Go) tient sur 64 Go. Pour 200B+, voir Mac Studio Ultra.

MBP M4 vs RTX 4090 ?

RTX 4090 (24 Go VRAM, 1008 Go/s) est ~2-3× plus rapide sur les modèles qui tiennent en 24 Go. M4 Max gagne dès qu'on dépasse 24 Go (70B impossible sur 4090 seule). Voir RTX 4090.

MLX vs Ollama sur M4 Max ?

MLX donne 20-30 % de tok/s en plus sur M4 Max (mémoire unifiée native, fused kernels). Pour de la production, ça vaut la conversion. Ollama reste plus simple pour du chat ponctuel.

Comparatifs en tête-à-tête

Approfondissez avec nos duels détaillés des finalistes :

Pour aller plus loin