{"id":381,"date":"2026-05-19T18:16:09","date_gmt":"2026-05-19T18:16:09","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/"},"modified":"2026-07-11T16:59:05","modified_gmt":"2026-07-11T16:59:05","slug":"open-source-llm-leaderboard-hardware-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/fr\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/","title":{"rendered":"Classement des grands mod\u00e8les linguistiques open source 2026 : mat\u00e9riel requis pour ex\u00e9cuter chaque mod\u00e8le leader"},"content":{"rendered":"<p>Le paysage des grands mod\u00e8les linguistiques open source en 2026 est plus solide que jamais. Vous pouvez atteindre des performances comparables \u00e0 celles de GPT-4 avec des poids ouverts, les d\u00e9passer pour des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques, et ex\u00e9cuter l\u2019ensemble localement si vous disposez du mat\u00e9riel ad\u00e9quat. La question est alors la suivante : quel mod\u00e8le est r\u00e9ellement le meilleur, et quel co\u00fbt mat\u00e9riel implique son ex\u00e9cution ?<\/p>\n<p>Il s\u2019agit du classement 2026 des meilleurs grands mod\u00e8les linguistiques \u00e0 poids ouverts, associ\u00e9 \u00e0 la cat\u00e9gorie exacte de mat\u00e9riel requise pour chacun.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Points cl\u00e9s<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Meilleur mod\u00e8le open source de pointe :<\/strong> Llama 3.1 405B (n\u00e9cessite plus de 200 Go de m\u00e9moire).<\/li>\n<li><strong>Meilleur mod\u00e8le de classe 70B :<\/strong> Qwen 2.5 72B Instruct \u2014 d\u00e9passe Llama 3 70B sur la plupart des r\u00e9f\u00e9rences en 2026.<\/li>\n<li><strong>Meilleur mod\u00e8le de classe 30B :<\/strong> Qwen 2.5 32B \u2014 fonctionne sur une carte graphique de 24 Go en quantification Q5.<\/li>\n<li><strong>Meilleur mod\u00e8le de classe 7\u201314B :<\/strong> Phi-4 14B \u2014 raisonnement exceptionnel pour sa taille.<\/li>\n<li><strong>Meilleur mod\u00e8le MoE (gourmand en m\u00e9moire, rapide par jeton) :<\/strong> DeepSeek V3 (236B \/ 21B actifs).<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_84 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a52d875c7402\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Basculer<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a52d875c7402\"  aria-label=\"Basculer\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/#The_2026_leaderboard\" >Le classement 2026<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/#Hardware_needed_per_model_Q4_K_M_8_K_context\" >Mat\u00e9riel requis par mod\u00e8le (quantification Q4_K_M, contexte de 8 K)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/#What_to_actually_run_by_use_case\" >Quel mod\u00e8le ex\u00e9cuter concr\u00e8tement, selon l\u2019usage<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/#Quantization_tradeoffs\" >Compromis li\u00e9s \u00e0 la quantification<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/#Pros_and_cons_open_vs_closed_in_2026\" >Avantages et inconv\u00e9nients (mod\u00e8les ouverts vs ferm\u00e9s en 2026)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/#The_software_lever_your_inference_engine_changes_the_answer\" >Le levier logiciel : votre moteur d\u2019inf\u00e9rence modifie la r\u00e9ponse<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/#FAQ\" >FAQ<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/#Bottom_line\" >Conclusion<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/#Related_articles\" >Articles connexes<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_2026_leaderboard\"><\/span>Le classement 2026<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Scores composites sur les r\u00e9f\u00e9rences (MMLU + HumanEval + MATH + IFEval, moyenn\u00e9s et normalis\u00e9s) :<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Rang<\/th>\n<th>Mod\u00e8le<\/th>\n<th>Param\u00e8tres<\/th>\n<th>Composite<\/th>\n<th>Date de sortie<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>1<\/td>\n<td><strong>Llama 3.1 405B<\/strong><\/td>\n<td>405 milliards de param\u00e8tres, dense<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">87.4<\/td>\n<td>Juillet 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>2<\/td>\n<td>DeepSeek V3<\/td>\n<td>236 milliards de param\u00e8tres, MoE (21 milliards actifs)<\/td>\n<td>86.8<\/td>\n<td>D\u00e9cembre 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>3<\/td>\n<td>Mistral Large 2<\/td>\n<td>123 milliards de param\u00e8tres, dense<\/td>\n<td>84.2<\/td>\n<td>Juillet 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>4<\/td>\n<td>Qwen 2.5 72B Instruct<\/td>\n<td>72 milliards de param\u00e8tres, dense<\/td>\n<td>83.7<\/td>\n<td>Septembre 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>5<\/td>\n<td>Llama 3 70B Instruct<\/td>\n<td>70 milliards de param\u00e8tres, dense<\/td>\n<td>82.5<\/td>\n<td>Avril 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>6<\/td>\n<td>Command R+ 104B<\/td>\n<td>104 milliards de param\u00e8tres, dense<\/td>\n<td>81.3<\/td>\n<td>Avril 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>7<\/td>\n<td>Mixtral 8x22B<\/td>\n<td>141 B MoE (39 B actifs)<\/td>\n<td>80.1<\/td>\n<td>Avril 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>8<\/td>\n<td>Qwen 2.5 32B Instruct<\/td>\n<td>32 B denses<\/td>\n<td>79.4<\/td>\n<td>Septembre 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>9<\/td>\n<td>Phi-4 (14 B)<\/td>\n<td>14 B denses<\/td>\n<td>77.8<\/td>\n<td>D\u00e9cembre 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>10<\/td>\n<td>Llama 3 8B Instruct<\/td>\n<td>8 B denses<\/td>\n<td>69.2<\/td>\n<td>Avril 2024<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Le classement est mis \u00e0 jour chaque trimestre \u00e0 mesure que de nouveaux mod\u00e8les sont publi\u00e9s. Le tableau ci-dessus refl\u00e8te le deuxi\u00e8me trimestre 2026.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Hardware_needed_per_model_Q4_K_M_8_K_context\"><\/span>Mat\u00e9riel requis par mod\u00e8le (quantification Q4_K_M, contexte de 8 K)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Mod\u00e8le<\/th>\n<th>M\u00e9moire requise<\/th>\n<th>Mat\u00e9riel grand public le moins co\u00fbteux<\/th>\n<th>Tokens\/seconde sur ce mat\u00e9riel<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Llama 3 8B<\/td>\n<td>4,9 Go<\/td>\n<td>RTX 3060 12 Go (280 $)<\/td>\n<td>48 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Phi-4 14B<\/td>\n<td>8,5 Go<\/td>\n<td>RTX 3060 12 Go (280 $)<\/td>\n<td>32 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qwen 2.5 14B<\/td>\n<td>9,0 Go<\/td>\n<td>RTX 4060 Ti 16 Go (430 $)<\/td>\n<td>55 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qwen 2.5 32B<\/td>\n<td>19,8 Go<\/td>\n<td>RTX 4090 (24 Go utilis\u00e9s, 1 300 $)<\/td>\n<td>40 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Llama 3 70B<\/td>\n<td>42,5 Go<\/td>\n<td>RTX 5090 (32 Go en quantification Q4_K_S) ou 2 \u00d7 RTX 3090<\/td>\n<td>16\u201322 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qwen 2.5 72B<\/td>\n<td>43,8 Go<\/td>\n<td>RTX 5090 (32 Go en quantification Q4_K_S) ou 2 \u00d7 RTX 3090<\/td>\n<td>15\u201321 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Command R+ 104B<\/td>\n<td>62,7 Go<\/td>\n<td>2 \u00d7 RTX 4090 (2 600 $) ou M4 Max 128 Go<\/td>\n<td>9\u201312 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Mistral Large 2 123B<\/td>\n<td>74,5 Go<\/td>\n<td>M4 Max 128 Go (4 999 $) ou DIGITS<\/td>\n<td>6\u20138 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Mixtral 8x22B<\/td>\n<td>85,1 Go<\/td>\n<td>M4 Max 128 Go ou DIGITS<\/td>\n<td>11\u201314 t\/s (avantage MoE)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>DeepSeek V3 236B<\/td>\n<td>143,6 Go<\/td>\n<td>DIGITS (3 000 $) ou M4 Ultra 256 Go<\/td>\n<td>8\u201311 t\/s (avantage MoE)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Llama 3.1 405B<\/td>\n<td>244,5 Go<\/td>\n<td>M4 Ultra 512 Go (12 000 $) ou 8 \u00d7 RTX 4090<\/td>\n<td>2\u20134 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Pour conna\u00eetre les besoins complets en VRAM \u00e0 chaque niveau de quantification, consultez notre <a href=\"\/fr\/vram-requirements-every-major-llm-2026\/\">fiche m\u00e9moire VRAM<\/a>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_to_actually_run_by_use_case\"><\/span>Quel mod\u00e8le ex\u00e9cuter concr\u00e8tement, selon l\u2019usage<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>Discussion quotidienne \/ Questions-r\u00e9ponses :<\/strong> Llama 3 8B reste v\u00e9ritablement performant en 2026. Il s\u2019ex\u00e9cute sur toute carte graphique disposant d\u2019au moins 12 Go de VRAM. Pour une meilleure capacit\u00e9 de raisonnement avec un co\u00fbt m\u00e9moire marginal, essayez Phi-4 14B.<\/p>\n<p><strong>Assistant de programmation :<\/strong> Qwen 2.5 32B Instruct et DeepSeek V3 sont les meilleurs choix. Si vous ne disposez que de 24 Go de VRAM, utilisez Qwen 32B en quantification Q5 ; si vous avez davantage de m\u00e9moire, DeepSeek V3 surpasse nettement les autres mod\u00e8les.<\/p>\n<p><strong>Analyse de documents longs (contexte \u2265 32 K) :<\/strong> Qwen 2.5 72B offre, en 2026, les meilleures performances en contexte \u00e9tendu parmi les mod\u00e8les open source.<\/p>\n<p><strong>Traduction \/ multilingue :<\/strong> Qwen 2.5 72B s\u2019impose \u00e0 nouveau \u2014 son entra\u00eenement par Alibaba sur des donn\u00e9es chinoises et multilingues lui conf\u00e8re un avantage r\u00e9el.<\/p>\n<p><strong>Math\u00e9matiques et raisonnement :<\/strong> Phi-4 (14B) se distingue nettement sur les benchmarks de raisonnement. Pour les performances de pointe en mati\u00e8re de raisonnement, privil\u00e9giez Llama 3.1 405B.<\/p>\n<p><strong>R\u00e9daction cr\u00e9ative \/ jeu de r\u00f4le :<\/strong> Mistral Large 2 poss\u00e8de la meilleure \u00ab voix \u00bb parmi les mod\u00e8les ouverts, bien que les benchmarks le placent l\u00e9g\u00e8rement en dessous de Qwen 72B.<\/p>\n<p><strong>Inf\u00e9rence en production \u00e0 grande \u00e9chelle :<\/strong> DeepSeek V3 (MoE) est le champion de l\u2019efficacit\u00e9 co\u00fbt-performance \u2014 une qualit\u00e9 de pointe avec une vitesse d\u2019inf\u00e9rence comparable \u00e0 celle des mod\u00e8les \u00e0 param\u00e8tres actifs.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Quantization_tradeoffs\"><\/span>Compromis li\u00e9s \u00e0 la quantification<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Les chiffres ci-dessus supposent une quantification Q4_K_M, qui offre en 2026 le meilleur \u00e9quilibre entre taille et qualit\u00e9. R\u00e9f\u00e9rence :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>FP16 (sans quantification) :<\/strong> ~2\u00d7 plus de m\u00e9moire, qualit\u00e9 am\u00e9lior\u00e9e de ~1 \u00e0 2 %. Rarement justifi\u00e9.<\/li>\n<li><strong>Q8_0 :<\/strong> ~1,6\u00d7 plus de m\u00e9moire, qualit\u00e9 indiscernable de celle de FP16.<\/li>\n<li><strong>Q5_K_M :<\/strong> ~1,17\u00d7 la m\u00e9moire de Q4_K_M, qualit\u00e9 am\u00e9lior\u00e9e de 0,5 \u00e0 1 %. Justifi\u00e9 si vous disposez de marge.<\/li>\n<li><strong>Q4_K_M :<\/strong> <strong>La quantification recommand\u00e9e.<\/strong> Le meilleur compromis.<\/li>\n<li><strong>Q3_K_M :<\/strong> ~0,82\u00d7 la m\u00e9moire, perte de qualit\u00e9 de 4 \u00e0 7 %. R\u00e9gressions visibles.<\/li>\n<li><strong>IQ2_XXS :<\/strong> ~0,59\u00d7 la m\u00e9moire, perte de qualit\u00e9 de 15 \u00e0 25 %. \u00c0 r\u00e9server aux situations d\u2019urgence uniquement.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Le guide complet de quantification se trouve dans <a href=\"\/fr\/vram-requirements-every-major-llm-2026\/\">Exigences en VRAM pour chaque grand LLM<\/a>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Pros_and_cons_open_vs_closed_in_2026\"><\/span>Avantages et inconv\u00e9nients (mod\u00e8les ouverts vs ferm\u00e9s en 2026)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<div class=\"convly-procons\">\n<div class=\"pros\">\n<h4>Les LLM open source en 2026 \u2014 atouts<\/h4>\n<ul>\n<li>Les meilleurs mod\u00e8les ouverts \u00e9galent les performances de GPT-4<\/li>\n<li>Confidentialit\u00e9 locale totale + pas de co\u00fbts d\u2019API<\/li>\n<li>Personnalisables \/ affinables<\/li>\n<li>Plusieurs architectures (denses, MoE) pour diff\u00e9rents compromis<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"cons\">\n<h4>Limites<\/h4>\n<ul>\n<li>Les co\u00fbts mat\u00e9riels s\u2019accumulent \u2014 3 000 \u00e0 12 000 $ pour une configuration locale haut de gamme<\/li>\n<li>Les meilleurs mod\u00e8les ferm\u00e9s (GPT-5, Claude Opus 4.7) conservent toutefois une avance sur le raisonnement<\/li>\n<li>La latence sur mat\u00e9riel grand public est plus \u00e9lev\u00e9e que dans le cloud<\/li>\n<li>Surcharge op\u00e9rationnelle (mises \u00e0 jour, pilotes, quantification)<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_software_lever_your_inference_engine_changes_the_answer\"><\/span>Le levier logiciel : votre moteur d\u2019inf\u00e9rence modifie la r\u00e9ponse<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Le classement ci-dessus suppose que vous chargez enti\u00e8rement un mod\u00e8le dans la VRAM et l\u2019ex\u00e9cutez. En pratique, le <strong>moteur d\u2019inf\u00e9rence<\/strong> que vous choisissez peut faire varier le d\u00e9bit r\u00e9el d\u2019un ordre de grandeur sur le m\u00eame <em>m\u00eame<\/em> mat\u00e9riel, et une technique donn\u00e9e peut permettre d\u2019ex\u00e9cuter un mod\u00e8le sur un GPU que le tableau indique comme nettement trop petit. Choisir un mat\u00e9riel sans choisir le runtime \u00e9quivaut \u00e0 ne prendre qu\u2019une moiti\u00e9 de d\u00e9cision.<\/p>\n<p>Deux \u00e9coles s\u2019opposent pour les utilisateurs auto-h\u00e9bergeant leurs mod\u00e8les. <strong>vLLM<\/strong> (et des moteurs de d\u00e9bit similaires comme SGLang) sont con\u00e7us pour la concurrence : leur planificateur par lots continus maintient le GPU constamment sollicit\u00e9, de sorte qu\u2019une seule carte traitant simultan\u00e9ment de nombreuses requ\u00eates peut d\u00e9livrer plusieurs fois plus de jetons par seconde au total qu\u2019une configuration na\u00efve. Si vous d\u00e9veloppez une application, une API interne ou tout autre service multi-utilisateurs, c\u2019est cette \u00e9cole qu\u2019il vous faut. <strong>llama.cpp<\/strong> (et ses interfaces frontales, Ollama et LM Studio) privil\u00e9gie l\u2019utilisateur unique et la flexibilit\u00e9 maximale : il fonctionne sur presque n\u2019importe quel mat\u00e9riel, g\u00e8re les quantifications GGUF et \u2014 surtout \u2014 peut d\u00e9placer certaines parties d\u2019un mod\u00e8le vers la m\u00e9moire syst\u00e8me. Sur les puces Apple Silicon, le runtime MLX remplit ce m\u00eame r\u00f4le mono-utilisateur et tire le meilleur parti de la m\u00e9moire unifi\u00e9e.<\/p>\n<p>Cette capacit\u00e9 \u00e0 d\u00e9placer des parties du mod\u00e8le vers la m\u00e9moire syst\u00e8me rend accessibles les mod\u00e8les les plus volumineux. Les mod\u00e8les \u00e0 m\u00e9lange d\u2019experts (MoE), tels que DeepSeek V3, comportent un nombre total de param\u00e8tres tr\u00e8s \u00e9lev\u00e9, mais n\u2019activent qu\u2019une petite fraction de ces param\u00e8tres par jeton. La fonctionnalit\u00e9 <strong>expert-offload<\/strong> de llama.cpp (<code>--n-cpu-moe<\/code>) conserve les couches toujours actives sur le GPU tout en transf\u00e9rant les \u00ab experts \u00bb rarement sollicit\u00e9s vers la RAM. R\u00e9sultat : une carte dot\u00e9e de 24 Go de VRAM, coupl\u00e9e \u00e0 une grande quantit\u00e9 de m\u00e9moire syst\u00e8me rapide, peut <em>ex\u00e9cuter<\/em> ex\u00e9cuter un mod\u00e8le MoE de pointe que le tableau de VRAM indique comme inadapt\u00e9.<\/p>\n<p>La r\u00e9serve honn\u00eate concerne la vitesse. Le d\u00e9placement vers la m\u00e9moire syst\u00e8me \u00e9change de la capacit\u00e9 contre de la latence. Selon le niveau de quantification et la bande passante m\u00e9moire dont vous disposez, attendez-vous \u00e0 un d\u00e9bit allant de quelques jetons par seconde dans les configurations les plus agressives \u00e0 une dizaine de jetons par seconde \u2014 une plage clairement situ\u00e9e dans la zone \u00ab fonctionne techniquement \u00bb, et non dans celle de la \u00ab conversation r\u00e9active \u00bb. Ce levier est bien r\u00e9el, mais il permet simplement d\u2019acc\u00e9der \u00e0 un mod\u00e8le que vous ne pourriez sinon pas ex\u00e9cuter, et non d\u2019obtenir une am\u00e9lioration gratuite.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Vous d\u00e9veloppez un service destin\u00e9 \u00e0 plusieurs utilisateurs ?<\/strong> Optez pour vLLM ou SGLang, et dimensionnez la VRAM afin d\u2019accueillir int\u00e9gralement le mod\u00e8le.<\/li>\n<li><strong>Vous \u00eates un utilisateur unique et souhaitez ex\u00e9cuter le mod\u00e8le le plus volumineux possible sur un mat\u00e9riel modeste ?<\/strong> Utilisez llama.cpp avec le d\u00e9chargement MoE et investissez votre budget dans la m\u00e9moire vive et sa bande passante, plut\u00f4t que dans la seule carte graphique.<\/li>\n<li><strong>Sur Mac ?<\/strong> Privil\u00e9giez MLX ou Ollama ; la m\u00e9moire unifi\u00e9e effectue d\u00e9j\u00e0 la majeure partie du \u00ab d\u00e9chargement \u00bb pour vous.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>FAQ<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><!--geo-faq--><\/p>\n<h3>Are there any open-source LLMs still available in 2026?<\/h3>\n<p>Yes, open-source LLMs are widely available in 2026, and several rival closed models. The leaderboard&#8217;s top picks include Llama 3.1 405B (composite 87.4, ~244.5 GB memory), Qwen 2.5 72B Instruct, Qwen 2.5 32B (19.8 GB), Phi-4 14B (77.8), and the DeepSeek V3 MoE (236B total \/ 21B active), all runnable locally with sufficient hardware.<\/p>\n<h3>Le meilleur LLM open source est-il r\u00e9ellement comp\u00e9titif face \u00e0 GPT-4 en 2026 ?<\/h3>\n<p>Oui, pour la plupart des charges de travail. Llama 3.1 405B et DeepSeek V3 surpassent GPT-4 (ancienne version) sur la plupart des benchmarks publics et \u00e9galent GPT-4.5 sur de nombreux autres. Ils accusent toutefois un retard face \u00e0 GPT-5 \/ Claude Opus 4.7 sur les t\u00e2ches les plus complexes de raisonnement, de math\u00e9matiques et d\u2019agence. Pour la plupart des utilisateurs, l\u2019\u00e9cart avec les \u00ab mod\u00e8les ferm\u00e9s de pointe \u00bb ne repr\u00e9sente d\u00e9sormais plus que quelques points de pourcentage.<\/p>\n<h3>Pourquoi DeepSeek V3 est-il si fortement class\u00e9 malgr\u00e9 son architecture MoE ?<\/h3>\n<p>Les mod\u00e8les MoE (Mixture of Experts) n\u2019activent qu\u2019un sous-ensemble de leurs param\u00e8tres par jeton. DeepSeek V3 compte 236 milliards de param\u00e8tres au total, mais seulement environ 21 milliards sont activ\u00e9s par jeton. Ainsi, on b\u00e9n\u00e9ficie de la connaissance d\u2019un mod\u00e8le beaucoup plus volumineux, tout en conservant la vitesse d\u2019inf\u00e9rence d\u2019un mod\u00e8le nettement plus petit \u2014 \u00e0 condition que la m\u00e9moire suffise. C\u2019est, en 2026, l\u2019option la plus pratique pour obtenir une \u00ab qualit\u00e9 de pointe \u00e0 la vitesse du mat\u00e9riel grand public \u00bb.<\/p>\n<h3>Dois-je affiner l\u2019un de ces mod\u00e8les ou simplement l\u2019utiliser tel quel ?<\/h3>\n<p>Utilisez-le tel quel pour les t\u00e2ches g\u00e9n\u00e9rales. N\u2019effectuez un affinage que si vous avez un cas d\u2019usage \u00e9troit et r\u00e9p\u00e9titif (par exemple, style r\u00e9dactionnel sp\u00e9cifique \u00e0 un domaine, analyse de documents juridiques) ET si vous disposez d\u2019au moins 500 \u00e0 1 000 exemples d\u2019entra\u00eenement de haute qualit\u00e9. L\u2019affinage d\u2019un mod\u00e8le de 70 milliards de param\u00e8tres exige un mat\u00e9riel puissant.<\/p>\n<h3>Et Llama 4 \/ les nouvelles versions ?<\/h3>\n<p>Meta a confirm\u00e9 la sortie de Llama 4 pour mi-2026, avec un engagement continu en faveur de la diffusion libre des poids. On s\u2019attend \u00e0 un mod\u00e8le phare de 405 milliards de param\u00e8tres ou plus, ainsi qu\u2019\u00e0 des variantes plus petites am\u00e9lior\u00e9es. Nous mettrons \u00e0 jour ce classement d\u00e8s que les r\u00e9sultats des benchmarks r\u00e9els seront disponibles.<\/p>\n<h3>Quel mod\u00e8le dois-je ex\u00e9cuter sur un Mac Studio M4 Max dot\u00e9 de 128 Go de m\u00e9moire ?<\/h3>\n<p>Meilleure option : Qwen 2.5 72B en Q5_K_M (51 Go) \u2014 fonctionne \u00e0 environ 9 jetons\/s, laissant largement assez de marge pour le contexte. Pour une qualit\u00e9 maximale, Mistral Large 2 123B en Q4 s\u2019installe confortablement. Pour une vitesse MoE optimale, Mixtral 8x22B est excellente.<\/p>\n<h3>Les mod\u00e8les plus petits (moins de 7 milliards de param\u00e8tres) valent-ils la peine ?<\/h3>\n<p>Oui, pour des cas d\u2019usage sp\u00e9cifiques. Phi-4 Mini (3,8 milliards), Gemma 2 (2 milliards) et SmolLM (1,7 milliard) s\u2019ex\u00e9cutent tous rapidement sur smartphones et appareils embarqu\u00e9s. Pour les \u00e9changes conversationnels g\u00e9n\u00e9raux, ils sont nettement moins performants que les mod\u00e8les de 8 milliards de param\u00e8tres ou plus, mais ils conviennent parfaitement \u00e0 des t\u00e2ches cibl\u00e9es (classification, extraction structur\u00e9e, traduction simple).<\/p>\n<h3>Est-il pr\u00e9f\u00e9rable d\u2019utiliser une seule grosse carte graphique ou deux cartes plus petites pour ex\u00e9cuter ces mod\u00e8les ?<\/h3>\n<p>Pour une inf\u00e9rence pure, une seule carte disposant d\u2019assez de VRAM pour accueillir enti\u00e8rement le mod\u00e8le est plus simple et \u00e9vite la surcharge li\u00e9e au fractionnement des couches entre plusieurs p\u00e9riph\u00e9riques. Deux cartes sont pertinentes lorsque l\u2019objectif est d\u2019obtenir plus de VRAM totale que ce qu\u2019une seule carte graphique abordable peut offrir \u2014 par exemple, associer deux cartes de 24 Go pour h\u00e9berger un mod\u00e8le qui ne tient pas sur une seule. Les compromis sont r\u00e9els : une deuxi\u00e8me carte augmente la consommation \u00e9lectrique, la chaleur d\u00e9gag\u00e9e, cr\u00e9e des goulots d\u2019\u00e9tranglement li\u00e9s \u00e0 la bande passante PCIe entre les cartes, et n\u00e9cessite une configuration plus d\u00e9licate. Si une seule carte peut accueillir votre mod\u00e8le cible \u00e0 un niveau de quantification satisfaisant, optez pour cette solution unique.<\/p>\n<h3>How much does electricity cost to run a local LLM 24\/7?<\/h3>\n<p>La consommation \u00e9lectrique au repos ou en utilisation l\u00e9g\u00e8re est modeste, mais une carte graphique haut de gamme sollicit\u00e9e en continu peut consommer plusieurs centaines de watts, ce qui s\u2019accumule si l\u2019ordinateur reste allum\u00e9 en permanence. La solution pratique consiste \u00e0 laisser le syst\u00e8me en veille ou \u00e0 d\u00e9charger le mod\u00e8le lorsqu\u2019il n\u2019est pas utilis\u00e9, et \u00e0 ne le charger qu\u2019en cas de besoin r\u00e9el \u2014 la plupart des runtimes locaux chargent et d\u00e9chargent les mod\u00e8les \u00e0 la demande. Pour une utilisation personnelle occasionnelle, le co\u00fbt d\u2019exploitation est n\u00e9gligeable ; pour un mod\u00e8le servant du trafic en continu, int\u00e8grez la consommation \u00e9lectrique dans votre co\u00fbt total de possession, aux c\u00f4t\u00e9s du prix du mat\u00e9riel.<\/p>\n<h3>Vaut-il vraiment la peine d\u2019ex\u00e9cuter ces mod\u00e8les localement alors que les API h\u00e9berg\u00e9es sont si peu co\u00fbteuses ?<\/h3>\n<p>Cela d\u00e9pend de vos motivations pour l\u2019auto-h\u00e9bergement. Si votre seul objectif est de minimiser le co\u00fbt par jeton, les API h\u00e9berg\u00e9es pour ces m\u00eames mod\u00e8les open source sont difficiles \u00e0 battre et ne n\u00e9cessitent aucun mat\u00e9riel. L\u2019auto-h\u00e9bergement s\u2019impose lorsque vos donn\u00e9es doivent imp\u00e9rativement rester sur votre machine, lorsque vous exigez une disponibilit\u00e9 garantie sans limitation de d\u00e9bit ni facturation \u00e0 l\u2019usage, ou encore lorsque vous effectuez des traitements par lots \u00e0 fort volume, o\u00f9 le mat\u00e9riel propri\u00e9taire s\u2019amortit. Pour la plupart des utilisateurs occasionnels, l\u2019API constitue le choix rationnel ; pour les cas d\u2019usage ax\u00e9s sur la confidentialit\u00e9, hors ligne ou \u00e0 fort d\u00e9bit, l\u2019auto-h\u00e9bergement s\u2019av\u00e8re rentable.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusion<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>En 2026, vous pouvez ex\u00e9cuter <strong>une capacit\u00e9 \u00e9quivalente \u00e0 celle de GPT-4 localement<\/strong> \u00e0 condition de disposer du mat\u00e9riel ad\u00e9quat. La question est alors la suivante : quelle capacit\u00e9 r\u00e9elle vous est-elle n\u00e9cessaire, et quel niveau mat\u00e9riel correspond \u00e0 ce besoin ?<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Classe 8 milliards<\/strong> pour une utilisation quotidienne \u2192 n\u2019importe quel PC moderne avec au moins 12 Go de VRAM<\/li>\n<li><strong>Classe 30 milliards<\/strong> pour une assistance s\u00e9rieuse \u2192 RTX 4090 \/ 3090 avec 24 Go de VRAM<\/li>\n<li><strong>Classe 70 milliards<\/strong> pour la meilleure qualit\u00e9 ouverte \u2192 RTX 5090 avec 32 Go de VRAM ou M4 Max<\/li>\n<li><strong>Classe 100 milliards+<\/strong> pour les mod\u00e8les ouverts de pointe \u2192 M4 Max 128 Go \/ Nvidia DIGITS \/ configuration multi-GPU<\/li>\n<li><strong>Classe 405 milliards<\/strong> pour la performance absolue \u2192 M4 Ultra 512 Go ou infrastructure entreprise<\/li>\n<\/ul>\n<p>Le march\u00e9 s\u2019est enfin stabilis\u00e9 autour d\u2019une pile technologique o\u00f9 l\u2019IA locale est v\u00e9ritablement comp\u00e9titive avec le cloud \u2014 y compris le cloud ferm\u00e9. Le choix d\u2019opter pour cette solution locale d\u00e9pend principalement de la rentabilit\u00e9 du co\u00fbt mat\u00e9riel selon vos habitudes d\u2019utilisation.<\/p>\n<p>Pour la partie GPU de cette d\u00e9cision, consultez notre guide <a href=\"\/fr\/best-gpus-for-local-llms-2026\/\">guide des meilleures cartes graphiques pour LLM locaux<\/a>. Pour la partie ordinateur portable, notre <a href=\"\/fr\/best-laptops-for-machine-learning-2026\/\">meilleurs ordinateurs portables pour le machine learning en 2026<\/a> traite les options portables.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Articles connexes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/deepseek-v4-pro-vs-llama-4-maverick\/\">DeepSeek V4-Pro vs Llama 4 Maverick: Specs, Pricing &amp; Which to Choose (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/vram-requirements-every-major-llm-2026\/\">Exigences en VRAM pour chaque grand mod\u00e8le linguistique en 2026 (fiche pratique sur la quantification)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/how-to-run-llama-3-locally-on-snapdragon-8-gen-4\/\">Comment ex\u00e9cuter Llama 3 localement sur Snapdragon 8 Gen 4 (guide pas \u00e0 pas, 2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/claude-5-new-ai-models-june-2026\/\">Existe-t-il un Claude 5 ? Claude Fable 5 et tous les principaux mod\u00e8les d\u2019IA de juin 2026<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Les meilleurs LLM open-source en 2026 class\u00e9s par capacit\u00e9 + le mat\u00e9riel exact dont vous avez besoin pour ex\u00e9cuter chacun d'entre eux localement. Llama 3 405B, Qwen 2.5 72B, DeepSeek V3, Mistral Large 2.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":394,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[247],"tags":[319,268,320,318,89,317],"class_list":["post-381","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-benchmarks","tag-deepseek-v3","tag-llama-3","tag-llm-leaderboard-2026","tag-mistral-large-2","tag-open-source-llm","tag-qwen-2-5"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/381","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=381"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/381\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1536,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/381\/revisions\/1536"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/394"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=381"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=381"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=381"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}