Les meilleurs modèles de langage de grande envergure (LLM) locaux à exécuter sur Ollama en 2026 (classés par cas d'utilisation)

Ollama peut exécuter plus d’une centaine de modèles, ce qui explique précisément pourquoi on a du mal à se décider. La bonne nouvelle : vous n’en avez besoin que d’une poignée. Ce guide classe les meilleurs LLM locaux de 2026 en fonction de la tâche que vous souhaitez accomplir — travail général, programmation, raisonnement ou utilisation sur du matériel peu performant — et vous indique la mémoire requise pour chacun d’entre eux.

Vous êtes nouveau ici ? Commencez par Qu'est-ce qu'Ollama ?, puis Vérifiez votre matériel avant de télécharger quoi que ce soit.

Comment s'y prendre pour choisir un modèle

Trois éléments déterminent quel modèle est le “ meilleur ” pour vous, dans cet ordre :

1. Quels composants votre matériel peut-il accueillir ? Un modèle doit tenir dans votre mémoire vive (RAM) ou votre mémoire vidéo (VRAM) (sous forme quantifiée). Le meilleur modèle que vous ne peut pas Cette exécution est inutile. Adaptez la taille à votre machine à l'aide de notre guide des exigences système.
2. En quoi consiste ce poste ? La programmation, les discussions générales, le raisonnement et le travail sur des documents font appel à des compétences différentes. Un excellent programmeur n'est pas forcément un excellent rédacteur.
3. La licence a-t-elle de l'importance ? Si vous développez un produit, privilégiez les modèles sous licence Apache 2.0 (Qwen 3, Gemma 4) plutôt que ceux soumis à des licences plus restrictives.

Meilleur modèle polyvalent : Gemma 4 26B A4B

Google’s Gemma 4 26B A4B (sortie en avril 2026) est le modèle que nous recommanderions en priorité à la plupart des utilisateurs. Il s’agit d’une architecture de type « mixture-of-experts » intégrant des fonctionnalités d’appel d’outils et de reconnaissance visuelle, et dont les performances dépassent largement son empreinte mémoire — ce qui le rend idéal pour les agents locaux, les appels de fonctions et les sorties structurées. Il est sous licence Apache 2.0, vous pouvez donc l’utiliser à des fins commerciales.

Lancer gemma4

Si vous recherchez un modèle unique pour le chat, la programmation simple, la synthèse et les tâches d'agent, c'est le choix par défaut le plus sûr.

Idéal pour la programmation : Qwen 3.6 27B

Pour écrire et refactoriser du code en local — sans envoyer la moindre ligne à une API — Qwen 3.6 27B C'est le modèle de codage dense le plus puissant que vous puissiez utiliser, avec un résultat avoisinant les 77% sur SWE-bench et nécessitant environ 22 Go de VRAM. Si votre ordinateur est assez puissant, c'est ce qui se rapproche le plus d'un assistant de programmation dans le cloud qui ne communique jamais avec ses serveurs.

Vous disposez d'un matériel moins puissant ? Optez pour une variante plus légère du codeur Qwen ou utilisez Gemma 4. Pour découvrir le détail complet des choix spécifiques au codage et leurs performances comparatives sur des tâches réelles, consultez notre guide sur le Meilleur LLM local pour la programmation.

Idéal pour le raisonnement et les mathématiques : DeepSeek-R1 7B

DeepSeek-R1 7B Il s'agit d'un modèle de chaîne de pensée qui offre les meilleures performances en matière de calculs mathématiques et de raisonnement au niveau 7B. Comme il “ réfléchit ” aux problèmes étape par étape, c'est le modèle à privilégier lorsque l'exactitude d'un raisonnement logique en plusieurs étapes prime sur la vitesse. Avec une taille de 7B, il s'adapte à du matériel modeste, ce qui en fait un modèle de raisonnement exceptionnellement accessible.

Exécuter « run deepseek-r1 »

Idéal pour les configurations matérielles modestes : Gemma2 2B

Pas de carte graphique dédiée ? Gemma2 2B C'est l'option d'inférence CPU la plus rapide et elle ne nécessite qu'environ 1,7 Go de mémoire vive. Il ne brillera pas dans les tests de performances, mais il est tout à fait utilisable pour la synthèse, les questions-réponses simples et la rédaction sur un ordinateur portable basique — preuve qu’il n’est pas nécessaire de disposer d’une station de travail pour se lancer dans l’IA locale.

Idéal pour les grandes entreprises : Qwen3 235B-A22B

Si vous disposez d'un matériel performant et que vous recherchez un modèle ouvert de pointe doté d'une licence claire, Qwen3 235B-A22B C'est l'un des choix les plus sûrs pour les entreprises : un modèle de type « mixture-of-experts » comptant 235 milliards de paramètres au total, mais dont seuls 22 milliards sont actifs par token, sous licence Apache 2.0. Il est particulièrement adapté aux applications multilingues et aux produits commerciaux — à condition de disposer de la mémoire nécessaire pour l'héberger.

Comparaison rapide

Un processus décisionnel simple

• Un modèle pour tout → Gemma 4.
• Principalement de la programmation, carte graphique puissante → Qwen 3.6 27B.
• Raisonnement complexe ou mathématiques → DeepSeek-R1.
• Vieux portable, pas de carte graphique → Gemma2 2B.
• Développer un produit commercial → s'en tenir aux modèles Apache 2.0 (Qwen 3, Gemma 4).

Quel que soit votre choix, la commande est la même — exécuter — et vous pouvez en installer plusieurs et passer de l'un à l'autre à votre guise. Pour lancer l'un d'entre eux, vous devrez d'abord configurer Ollama : voici notre Guide d’installation pas à pas.

Quantification : pourquoi un même modèle peut nécessiter 4 Go ou 14 Go

Chaque valeur de VRAM mentionnée dans ce guide correspond en réalité à une valeur de quantification. Les poids bruts d’un modèle sont fournis avec une précision de 16 bits (FP16), mais Ollama les compresse avant leur exécution sur votre machine — et c’est ce niveau de compression, et non le nombre de paramètres à lui seul, qui détermine si un modèle est compatible. Lorsque vous exécutez Lancer gemma4 Si aucune balise n'est spécifiée, Ollama récupère un Q4_K_M Configuration par défaut : une quantification à 4 bits, qui constitue la norme de facto pour le matériel grand public.

Les économies réalisées sont considérables. Un modèle 7B consomme environ 14 Go en FP16, environ 7,7 Go en Q8_0, et seulement environ 4,5 Go en Q4_K_M. C'est grâce à cette valeur par défaut de 4 bits qu'un modèle de raisonnement de 7B tient sur une carte de 8 Go avec de la place en réserve, et que les “ 22 Go ” d'un codeur de 27B ne correspondent pas à plus de 50 Go. Le coût en termes de qualité est moindre que ce que la plupart des gens imaginent : Q4_K_M ne perd généralement que 1–31 TP3T sur des tests de performance tels que le MMLU par rapport à la précision maximale : un modèle 7B obtenant un score de 731 TP3T en FP16 se situe autour de 71–721 TP3T. Dans la pratique, cela se traduit par une reformulation occasionnelle d’une phrase, et non par des réponses erronées.

Alors, quand faut-il abandonner le réglage par défaut ?

• Restez sur Q4_K_M pour le chat, la rédaction, la synthèse et les tâches générales d'agent. C'est tout simplement le meilleur compromis entre qualité et empreinte, point final.
• Passez à la version Q8_0 (presque sans perte, mais avec environ le double de mémoire) uniquement pour la génération de code et le raisonnement rigoureux, où un seul token erroné peut corrompre le résultat — et uniquement si vous disposez d'une marge suffisante en VRAM.
• Passer à Q3 ou moins en dernier recours, pour faire tenir un modèle plus grand sur une petite carte. Vous remarquerez une perte de qualité, et opter pour un modèle plus petit en Q4 est généralement le meilleur choix.

Pour extraire un niveau spécifique, il suffit d'ajouter la balise suivante : ollama run qwen3.6:27b-q8_0 au lieu du simple nom. La règle générale qui s'applique à tous les matériels : un modèle plus grand au Q4 l'emporte presque toujours sur un modèle plus petit au Q8 avec le même budget mémoire. C’est la quantification qui vous permet d’exécuter le modèle que vous souhaitez réellement : choisissez d’abord le plus grand modèle que votre machine peut prendre en charge à Q4_K_M, puis n’augmentez la précision que si la qualité l’exige et si la mémoire vidéo (VRAM) est suffisante.

FAQ

Quel est le meilleur modèle Ollama en 2026 ?

Pour la plupart des gens, Gemma 4 26B A4B est un modèle polyvalent et performant, doté de capacités d’appel d’outils et de vision, d’une licence Apache 2.0 et d’une empreinte mémoire raisonnable. En matière de codage plus précisément, Qwen 3.6 27B est plus performant ; pour le raisonnement, c’est DeepSeek-R1 qui l’emporte.

Quel est le meilleur LLM local pour du matériel bas de gamme ?

Gemma2 2B. Elle nécessite environ 1,7 Go de RAM et fonctionne sur des ordinateurs portables équipés uniquement d’un processeur. Si vous disposez d’un peu plus de marge, un modèle de 7 à 8B, comme le DeepSeek-R1 7B, offre une qualité nettement supérieure tout en restant compatible avec des machines modestes.

Quel modèle local se rapproche le plus de ChatGPT ?

Les plus grands modèles ouverts que vous pouvez héberger — comme le Qwen3 235B-A22B — comblent en grande partie cet écart, mais pour les tâches de raisonnement les plus complexes, les meilleurs modèles « Cloud Frontier » restent en tête. Pour les conversations quotidiennes, la programmation et le traitement de documents, un modèle local bien choisi est amplement suffisant et garantit la confidentialité de vos données.

Ai-je besoin d'un GPU puissant pour ces modèles ?

Cela dépend du modèle. Le Gemma2 2B fonctionne avec un processeur ; le modèle 7B fonctionne bien avec 8 Go de mémoire ; le Qwen 3.6 27B nécessite environ 22 Go de mémoire vidéo. Adaptez le modèle à votre matériel à l'aide de notre guide des exigences système.

Ces modèles peuvent-ils être utilisés librement à des fins commerciales ?

Qwen 3 et Gemma 4 sont distribués sous licence Apache 2.0, qui autorise l'utilisation commerciale. DeepSeek-R1 est distribué sous licence MIT. Vérifiez toujours la licence spécifique au modèle avant de commercialiser un produit, car les conditions peuvent varier d'une version à l'autre.

Comment puis-je télécharger une version d'un modèle de meilleure qualité et moins compressée ?

Ajoutez la balise de quantification au nom du modèle. ollama run qwen 3.6:27b vous fournit la version par défaut de Q4_K_M ; ollama run qwen3.6:27b-q8_0 récupère la version 8 bits quasi sans perte du même modèle, ce qui double à peu près la mémoire nécessaire. Consultez la page d’un modèle sur ollama.com pour voir toutes les balises qu’il publie réellement — la nomenclature suit la modèle : taille-quantité modèle. Pour le chat et une utilisation générale, le réglage par défaut Q4_K_M est le choix idéal ; réservez le réglage Q8_0 pour la programmation ou le raisonnement précis, lorsque vous disposez de mémoire VRAM suffisante.

Puis-je exécuter plusieurs modèles en même temps ?

Oui, mais ils partagent votre mémoire. Ollama charge un modèle à la demande et le maintient en mémoire pendant quelques minutes ; ainsi, passer par exemple de Gemma 4 à DeepSeek-R1 est instantané dès lors que les deux sont installés — mais les exécuter simultanément signifie que leurs empreintes mémoire s’additionnent. Sur un seul GPU de 8 à 16 Go, prévoyez de n’exécuter qu’un seul modèle performant à la fois et laissez Ollama les alterner au fur et à mesure que vous les appelez. Vous pouvez en installer autant que vous le souhaitez ; seuls ceux qui sont actifs consomment de la VRAM.

Pourquoi mon modèle ralentit-il ou manque-t-il de mémoire lorsqu'il traite des documents volumineux ?

En effet, le contexte consomme de la VRAM. Au-delà des poids propres au modèle, Ollama alloue un cache KV dont la taille augmente linéairement avec la fenêtre de contexte, et la version moderne d’Ollama adapte la taille par défaut du contexte en fonction de votre matériel (environ 4 000 tokens avec moins de 24 Go de VRAM, passant à 32 000 tokens entre 24 et 48 Go, puis à 256 000 tokens au-delà). L’importation d’un long document ou d’un historique de discussion peut ajouter plusieurs gigaoctets de cache et réduire considérablement le nombre de tokens par seconde. Si vous atteignez les limites, raccourcissez la longueur du contexte ou activez la quantification du cache KV, ce qui peut réduire de moitié environ cette surcharge avec un impact minimal sur la qualité.

Conclusion

Inutile de tester une centaine de modèles : il vous suffit d’en choisir quatre ou cinq adaptés. Utilisez Gemma 4 par défaut, Qwen 3.6 lorsque vous codez, DeepSeek-R1 lorsque vous avez besoin de raisonner, et Gemma2 2B lorsque les ressources matérielles sont limitées. Chacun d’entre eux est un seul course d'ollama à distance, et tous conservent vos données sur votre propre ordinateur.