Classement mis à jour le 13/10/2026
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.
RTX 2060 : alternative d’achat disponible pour l’IA locale — RTX 5060 Ti 16 Go :
Quel PC choisir selon votre budget ? Nos choix de 800 à 3 500 € →
Liens affiliés — QuelLLM peut percevoir une commission sur les achats, sans surcoût pour vous, ce qui n'influence pas le classement (établi de façon indépendante). En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
Fine-tune SFT « thinking » d'OLMo 3 7B : raisonnement pas-à-pas, 16k contexte, ~4,2 Go VRAM en Q4. 100% ouvert, licence Apache 2.0.
# HuggingFace : zimplex/olmo3-7b-think-sft-eosfix-16k-3ep-euc
GLM 5.3 (Zhipu) : dense 7B spécialisé code et raisonnement, 128k contexte, ~4,1 Go VRAM Q4. Léger, tourne sur GPU 6-8 Go, licence MIT.
ollama pull glm-5.3
Gemma 4 E2B : 2B effectifs (5,1B totaux), ~3 Go VRAM Q4 (poids Ollama 4,3 Go en QAT, 7,2 Go par défaut). Multimodal texte+image, 128k ctx, Apache 2.0.
ollama run gemma4:e2b
Dense 7B 100% ouvert (poids + données + code). Transparence totale pour recherche.
ollama run olmo-3:7b
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
LFM2.5 DSpark (Liquid AI) : Liquid Foundation Model dense 7B, 32k contexte, ~4,1 Go VRAM Q4. Chat polyvalent optimisé edge/CPU.
# HuggingFace : LiquidAI/LFM2.5-DSpark
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
| Rang | Modèle | Params | VRAM Q4 | Contexte | Licence | Sur RTX 2060 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | OLMo 3 7B Think (SFT) | 7B | 4.2 GB | 16 000 | Apache 2.0 | 32 tok/s · Q5_K_M |
| #2 | GLM 5.3 7B | 7B | 4.1 GB | 128 000 | MIT | 32 tok/s · Q5_K_M |
| #3 | Gemma 4 E2B | 2B | 3 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 20 tok/s · Q8 |
| #4 | OLMo 3 7B | 7B | 5 GB | 8 192 | Apache 2.0 | 12 tok/s · Q5_K_M |
| #5 | LFM2.5 7B | 7B | 4.1 GB | 32 768 | LFM Open License v1.0 | 32 tok/s · Q5_K_M |
| #6 | LFM2.5 DSpark | 7B | 4.1 GB | 32 768 | LFM Open License v1.0 | 32 tok/s · Q5_K_M |
| #7 | Granite 4.1 3B Instruct | 3B | 2 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 25 tok/s · FP16 |
Ton ChatGPT privé et gratuit sur ta machine en 1 heure — LM Studio, Ollama, Open WebUI, tes documents, sans cloud.
Mémo gratuit
Reçois le mémo VRAM → meilleur modèle de code → commande Ollama (un seul écran, copier-coller). Et passe au kit Copilote Local pour en faire un setup qui marche vraiment.
Le kit Copilote Local — les configs Ollama + Cline + Aider prêtes à coller, Modelfiles réglés, dépannage, espace en ligne à vie →Pas de spam. Désinscription en 1 clic. Tes données restent chez nous (jamais revendues).
Ta carte → le meilleur modèle de code à faire tourner en local, et la commande Ollama exacte :
| Ta VRAM | GPU / Mac typiques | Modèle de code conseillé | Commande Ollama |
|---|---|---|---|
| 8 Go | RTX 4060 / 3060 · M1-M2 16 Go | Qwen 3.5 9B (Q4, 6,6 Go — 256k ctx) | ollama run qwen3.5:9b |
| 12 Go | RTX 3060 12 Go / 4070 / 5070 | Qwen 3.5 9B (Q8, 11 Go) ou Gemma 4 12B (7,6 Go) | ollama run qwen3.5:9b-q8_0 |
| 16 Go | RTX 5070 Ti / 4080 / 5080 · RX 9070 XT · M4 24 Go | Devstral 24B (Q4, 14 Go) — spécialiste agent de code | ollama run devstral:24b |
| 24 Go | RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 Go | Qwen 3.8 27B (Q4, 18 Go) — le « proche Copilot » | ollama run qwen3.8:27b |
| 32 Go | RTX 5090 | Qwen 3.6 35B-A3B (Q4, 23 Go) — MoE rapide | ollama run qwen3.6:35b |
| 48 Go+ | Mac M4 Max 64 Go · M2 Ultra 128 Go | Qwen3-Coder 30B-A3B (Q8, 32 Go — 256k ctx) | ollama run qwen3-coder:30b-a3b-q8_0 |
-base : ollama run qwen2.5-coder:7b-base — c'est encore la référence sur ce cas précis. ⚠️ Qwen 3.8 : son raisonnement est réglé très haut par défaut et il « sur-réfléchit » sur des demandes simples — baisse-le à low (ou coupe-le) au premier lancement. ⚠️ Piège licence : Codestral 22B = Mistral Non-Production License → interdit pour coder au travail. Qwen 3.5/3.8, Gemma 4 et Devstral sont en Apache 2.0. 💡 Ça plante en mémoire ? Garde ~1,5 Go de VRAM libre pour le contexte, ou descends d'un cran de quantization.🔌 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.