Classement mis à jour le 18/08/2026
La RTX 2060 (6 GB GDDR6, 336 Go/s) en occasion ~100 € est l'entry-level LLM le plus abordable. 6 Go limitent aux 3-7B en Q4 mais permettent de découvrir le LLM local.
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
LFM2.5 7B (Liquid AI) : Liquid Foundation Model dense, 32k contexte, 4.1 Go VRAM Q4. Optimisé pour CPU et edge. Sortie mai 2026.
ollama pull lfm2.5
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
LLM souverain francophone, entraîné sur corpus FR.
ollama run lucie:7b
| Rang | Modèle | Params | VRAM Q4 | Contexte | Licence | Sur RTX 2060 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | OLMo 3 7B | 7B | 5 GB | 8 192 | Apache 2.0 | 12 tok/s · Q5_K_M |
| #2 | Granite Embedding Multilingual R2 | 7B | 4.1 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 32 tok/s · Q5_K_M |
| #3 | LFM2.5 7B | 7B | 4.1 GB | 32 768 | LFM Open License v1.0 | 32 tok/s · Q5_K_M |
| #4 | Granite 4.0 3B Vision | 3B | 2.2 GB | 16 384 | Apache 2.0 | 25 tok/s · Q8 |
| #5 | Granite 4.1 3B Instruct | 3B | 2 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 25 tok/s · FP16 |
| #6 | Granite 4.1 | 3B | 1.7 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 50 tok/s · FP16 |
| #7 | Lucie 7B | 7B | 5 GB | 4 096 | Apache 2.0 | 12 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 : Q4_K_M ≤ 5 Go. Bonus 1-7B et fort bonus ≤ 3B. 336 Go/s correct entry.
Critères pris en compte :
Le scoring est entièrement transparent : consultez notre méthodologie pour les détails de calcul VRAM/tokens/sec.
RTX 2060 6 GB : LLM possible ?
Oui pour 1-7B. Phi-4 Mini 3,8B Q4 à 35-40 tok/s, Llama 3.2 3B Q4 à 50+ tok/s, Mistral 7B Q4 à 15-18 tok/s. Voir guide.
6 Go suffisant en 2026 ?
Tout juste — Mistral 7B Q4 prend 4,5 Go + 1 Go contexte + 0,5 Go OS = serré. Préférez Phi-4 Mini ou Llama 3.2 3B (2-3 Go). Voir guide 6 Go.
2060 vs 3050 8 GB occasion ?
3050 8 GB = +2 Go VRAM mais ancien (224 Go/s vs 2060 336 Go/s). 2060 plus rapide sur 7B mais 3050 ouvre plus de modèles. Selon priorité. Voir RTX 3050 8GB.
Vaut-il mieux upgrader vers 5050 ?
5050 8 GB neuve ~280 € vs 2060 6 GB occasion ~100 €. Si LLM est l'usage principal, 5050 (GDDR7, +8 Go, Neural Engine moderne). Sinon 2060 reste fonctionnel. Voir RTX 5050.