{"id":788,"date":"2026-06-06T01:59:11","date_gmt":"2026-06-06T01:59:11","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/"},"modified":"2026-07-03T13:40:12","modified_gmt":"2026-07-03T13:40:12","slug":"best-local-llms-to-run-on-ollama-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/","title":{"rendered":"Les meilleurs mod\u00e8les de langage de grande envergure (LLM) locaux \u00e0 ex\u00e9cuter sur Ollama en 2026 (class\u00e9s par cas d'utilisation)"},"content":{"rendered":"<p>Ollama peut ex\u00e9cuter plus d\u2019une centaine de mod\u00e8les, ce qui explique pr\u00e9cis\u00e9ment pourquoi on a du mal \u00e0 se d\u00e9cider. La bonne nouvelle : vous n\u2019en avez besoin que d\u2019une poign\u00e9e. Ce guide classe les meilleurs LLM locaux de 2026 en fonction de la t\u00e2che que vous souhaitez accomplir \u2014 travail g\u00e9n\u00e9ral, programmation, raisonnement ou utilisation sur du mat\u00e9riel peu performant \u2014 et vous indique la m\u00e9moire requise pour chacun d\u2019entre eux.<\/p>\n<p>Vous \u00eates nouveau ici ? Commencez par <a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/\">Qu'est-ce qu'Ollama ?<\/a>, puis <a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/ollama-system-requirements-2026\/\">V\u00e9rifiez votre mat\u00e9riel<\/a> avant de t\u00e9l\u00e9charger quoi que ce soit.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Points cl\u00e9s<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Meilleur outil polyvalent :<\/strong> <strong>Gemma 4 26B A4B<\/strong> \u2014 Outil combinant fonctionnalit\u00e9s et ergonomie, tr\u00e8s agr\u00e9able \u00e0 utiliser ; le choix le plus pratique pour la plupart des gens. <code>Lancer gemma4<\/code><\/li>\n<li><strong>Id\u00e9al pour la programmation :<\/strong> <strong>Qwen 3.6 27B<\/strong> \u2014 le mod\u00e8le de codage dense le plus puissant, avec un score d'environ 771 TP3T sur le SWE-bench, n\u00e9cessite environ 22 Go de VRAM.<\/li>\n<li><strong>Id\u00e9al pour le raisonnement et les math\u00e9matiques :<\/strong> <strong>DeepSeek-R1 7B<\/strong> \u2014 la meilleure performance en termes de cha\u00eene de pens\u00e9e que l\u2019on puisse obtenir avec un petit syst\u00e8me.<\/li>\n<li><strong>Id\u00e9al pour les machines peu puissantes :<\/strong> <strong>Gemma2 2B<\/strong> \u2014 fonctionne avec environ 1,7 Go de RAM, ce qui convient parfaitement \u00e0 un ordinateur portable \u00e9quip\u00e9 uniquement d'un processeur.<\/li>\n<li><strong>Le permis professionnel le plus s\u00fbr :<\/strong> Qwen 3 et Gemma 4 sont distribu\u00e9s sous licence Apache 2.0.<\/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-6a6279755ed15\" 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-6a6279755ed15\"  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\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/#How_to_think_about_picking_a_model\" >Comment s'y prendre pour choisir un mod\u00e8le<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/#Best_all-rounder_Gemma_4_26B_A4B\" >Meilleur mod\u00e8le polyvalent : Gemma 4 26B A4B<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/#Best_for_coding_Qwen_36_27B\" >Id\u00e9al pour la programmation : Qwen 3.6 27B<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/#Best_for_reasoning_and_math_DeepSeek-R1_7B\" >Id\u00e9al pour le raisonnement et les math\u00e9matiques : DeepSeek-R1 7B<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/#Best_for_weak_hardware_Gemma2_2B\" >Id\u00e9al pour les configurations mat\u00e9rielles modestes : Gemma2 2B<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/#Best_for_enterprise_scale_Qwen3_235B-A22B\" >Id\u00e9al pour les grandes entreprises : Qwen3 235B-A22B<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/#Quick_comparison\" >Comparaison rapide<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/#A_simple_decision_path\" >Un processus d\u00e9cisionnel simple<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/#Quantization_why_the_same_model_can_need_4_GB_or_14_GB\" >Quantification : pourquoi un m\u00eame mod\u00e8le peut n\u00e9cessiter 4 Go ou 14 Go<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/#FAQ\" >FAQ<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/#Bottom_line\" >Conclusion<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/#Related_articles\" >Articles connexes<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_to_think_about_picking_a_model\"><\/span>Comment s'y prendre pour choisir un mod\u00e8le<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Trois \u00e9l\u00e9ments d\u00e9terminent quel mod\u00e8le est le \u201c meilleur \u201d pour vous, dans cet ordre :<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Quels composants votre mat\u00e9riel peut-il accueillir ?<\/strong> Un mod\u00e8le doit tenir dans votre m\u00e9moire vive (RAM) ou votre m\u00e9moire vid\u00e9o (VRAM) (sous forme quantifi\u00e9e). Le meilleur mod\u00e8le que vous <em>ne peut pas<\/em> Cette ex\u00e9cution est inutile. Adaptez la taille \u00e0 votre machine \u00e0 l'aide de notre <a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/ollama-system-requirements-2026\/\">guide des exigences syst\u00e8me<\/a>.<\/li>\n<li><strong>En quoi consiste ce poste ?<\/strong> La programmation, les discussions g\u00e9n\u00e9rales, le raisonnement et le travail sur des documents font appel \u00e0 des comp\u00e9tences diff\u00e9rentes. Un excellent programmeur n'est pas forc\u00e9ment un excellent r\u00e9dacteur.<\/li>\n<li><strong>La licence a-t-elle de l'importance ?<\/strong> Si vous d\u00e9veloppez un produit, privil\u00e9giez les mod\u00e8les sous licence Apache 2.0 (Qwen 3, Gemma 4) plut\u00f4t que ceux soumis \u00e0 des licences plus restrictives.<\/li>\n<\/ol>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Best_all-rounder_Gemma_4_26B_A4B\"><\/span>Meilleur mod\u00e8le polyvalent : Gemma 4 26B A4B<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Google\u2019s <strong>Gemma 4 26B A4B<\/strong> (sortie en avril 2026) est le mod\u00e8le que nous recommanderions en priorit\u00e9 \u00e0 la plupart des utilisateurs. Il s\u2019agit d\u2019une architecture de type \u00ab mixture-of-experts \u00bb int\u00e9grant des fonctionnalit\u00e9s d\u2019appel d\u2019outils et de reconnaissance visuelle, et dont les performances d\u00e9passent largement son empreinte m\u00e9moire \u2014 ce qui le rend id\u00e9al pour les agents locaux, les appels de fonctions et les sorties structur\u00e9es. Il est sous licence Apache 2.0, vous pouvez donc l\u2019utiliser \u00e0 des fins commerciales.<\/p>\n<pre><code>Lancer gemma4\n<\/code><\/pre>\n<p>Si vous recherchez un mod\u00e8le unique pour le chat, la programmation simple, la synth\u00e8se et les t\u00e2ches d'agent, c'est le choix par d\u00e9faut le plus s\u00fbr.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Best_for_coding_Qwen_36_27B\"><\/span>Id\u00e9al pour la programmation : Qwen 3.6 27B<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Pour \u00e9crire et refactoriser du code en local \u2014 sans envoyer la moindre ligne \u00e0 une API \u2014 <strong>Qwen 3.6 27B<\/strong> C'est le mod\u00e8le de codage dense le plus puissant que vous puissiez utiliser, avec un r\u00e9sultat avoisinant les <strong>77% sur SWE-bench<\/strong> et n\u00e9cessitant environ <strong>22 Go de VRAM<\/strong>. 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.<\/p>\n<p>Vous disposez d'un mat\u00e9riel moins puissant ? Optez pour une variante plus l\u00e9g\u00e8re du codeur Qwen ou utilisez Gemma 4. Pour d\u00e9couvrir le d\u00e9tail complet des choix sp\u00e9cifiques au codage et leurs performances comparatives sur des t\u00e2ches r\u00e9elles, consultez notre guide sur le <a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-local-llm-for-coding-2026\/\">Meilleur LLM local pour la programmation<\/a>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Best_for_reasoning_and_math_DeepSeek-R1_7B\"><\/span>Id\u00e9al pour le raisonnement et les math\u00e9matiques : DeepSeek-R1 7B<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>DeepSeek-R1 7B<\/strong> Il s'agit d'un mod\u00e8le de cha\u00eene de pens\u00e9e qui offre les meilleures performances en mati\u00e8re de calculs math\u00e9matiques et de raisonnement au niveau 7B. Comme il \u201c r\u00e9fl\u00e9chit \u201d aux probl\u00e8mes \u00e9tape par \u00e9tape, c'est le mod\u00e8le \u00e0 privil\u00e9gier lorsque l'exactitude d'un raisonnement logique en plusieurs \u00e9tapes prime sur la vitesse. Avec une taille de 7B, il s'adapte \u00e0 du mat\u00e9riel modeste, ce qui en fait un mod\u00e8le de raisonnement exceptionnellement accessible.<\/p>\n<pre><code>Ex\u00e9cuter \u00ab run deepseek-r1 \u00bb\n<\/code><\/pre>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Best_for_weak_hardware_Gemma2_2B\"><\/span>Id\u00e9al pour les configurations mat\u00e9rielles modestes : Gemma2 2B<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Pas de carte graphique d\u00e9di\u00e9e ? <strong>Gemma2 2B<\/strong> C'est l'option d'inf\u00e9rence CPU la plus rapide et elle ne n\u00e9cessite qu'environ <strong>1,7 Go de m\u00e9moire vive<\/strong>. Il ne brillera pas dans les tests de performances, mais il est tout \u00e0 fait utilisable pour la synth\u00e8se, les questions-r\u00e9ponses simples et la r\u00e9daction sur un ordinateur portable basique \u2014 preuve qu\u2019il n\u2019est pas n\u00e9cessaire de disposer d\u2019une station de travail pour se lancer dans l\u2019IA locale.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Best_for_enterprise_scale_Qwen3_235B-A22B\"><\/span>Id\u00e9al pour les grandes entreprises : Qwen3 235B-A22B<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Si vous disposez d'un mat\u00e9riel performant et que vous recherchez un mod\u00e8le ouvert de pointe dot\u00e9 d'une licence claire, <strong>Qwen3 235B-A22B<\/strong> C'est l'un des choix les plus s\u00fbrs pour les entreprises : un mod\u00e8le de type \u00ab mixture-of-experts \u00bb comptant 235 milliards de param\u00e8tres au total, mais dont seuls 22 milliards sont actifs par token, sous licence Apache 2.0. Il est particuli\u00e8rement adapt\u00e9 aux applications multilingues et aux produits commerciaux \u2014 \u00e0 condition de disposer de la m\u00e9moire n\u00e9cessaire pour l'h\u00e9berger.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Quick_comparison\"><\/span>Comparaison rapide<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Mod\u00e8le<\/th>\n<th>Id\u00e9al pour<\/th>\n<th>M\u00e9moire brute<\/th>\n<th>Licence<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Gemma 4 26B A4B<\/td>\n<td>G\u00e9n\u00e9ralit\u00e9s \/ agents \/ vision<\/td>\n<td>GPU milieu de gamme<\/td>\n<td>Apache 2.0<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qwen 3.6 27B<\/td>\n<td>Programmation<\/td>\n<td>~22 Go de VRAM<\/td>\n<td>Apache 2.0<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>DeepSeek-R1 7B<\/td>\n<td>Raisonnement \/ math\u00e9matiques<\/td>\n<td>Modeste<\/td>\n<td>MIT<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Gemma2 2B<\/td>\n<td>Mat\u00e9riel peu performant \/ fonctionnant uniquement avec le processeur<\/td>\n<td>environ 1,7 Go de RAM<\/td>\n<td>Licence Gemma<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qwen3 235B-A22B<\/td>\n<td>Entreprise \/ multilingue<\/td>\n<td>Tr\u00e8s \u00e9lev\u00e9<\/td>\n<td>Apache 2.0<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"A_simple_decision_path\"><\/span>Un processus d\u00e9cisionnel simple<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Un mod\u00e8le pour tout \u2192<\/strong> Gemma 4.<\/li>\n<li><strong>Principalement de la programmation, carte graphique puissante \u2192<\/strong> Qwen 3.6 27B.<\/li>\n<li><strong>Raisonnement complexe ou math\u00e9matiques \u2192<\/strong> DeepSeek-R1.<\/li>\n<li><strong>Vieux portable, pas de carte graphique \u2192<\/strong> Gemma2 2B.<\/li>\n<li><strong>D\u00e9velopper un produit commercial \u2192<\/strong> s'en tenir aux mod\u00e8les Apache 2.0 (Qwen 3, Gemma 4).<\/li>\n<\/ul>\n<p>Quel que soit votre choix, la commande est la m\u00eame \u2014 <code>ex\u00e9cuter<\/code> \u2014 et vous pouvez en installer plusieurs et passer de l'un \u00e0 l'autre \u00e0 votre guise. Pour lancer l'un d'entre eux, vous devrez d'abord configurer Ollama : voici notre <a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/how-to-install-ollama-2026\/\">Guide d\u2019installation pas \u00e0 pas<\/a>.<\/p>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Quantization_why_the_same_model_can_need_4_GB_or_14_GB\"><\/span>Quantification : pourquoi un m\u00eame mod\u00e8le peut n\u00e9cessiter 4 Go ou 14 Go<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Chaque valeur de VRAM mentionn\u00e9e dans ce guide correspond en r\u00e9alit\u00e9 \u00e0 une valeur de quantification. Les poids bruts d\u2019un mod\u00e8le sont fournis avec une pr\u00e9cision de 16 bits (FP16), mais Ollama les compresse avant leur ex\u00e9cution sur votre machine \u2014 et c\u2019est ce niveau de compression, et non le nombre de param\u00e8tres \u00e0 lui seul, qui d\u00e9termine si un mod\u00e8le est compatible. Lorsque vous ex\u00e9cutez <code>Lancer gemma4<\/code> Si aucune balise n'est sp\u00e9cifi\u00e9e, Ollama r\u00e9cup\u00e8re un <strong>Q4_K_M<\/strong> Configuration par d\u00e9faut : une quantification \u00e0 4 bits, qui constitue la norme de facto pour le mat\u00e9riel grand public.<\/p>\n<p>Les \u00e9conomies r\u00e9alis\u00e9es sont consid\u00e9rables. Un mod\u00e8le 7B consomme environ <strong>14 Go en FP16, environ 7,7 Go en Q8_0, et seulement environ 4,5 Go en Q4_K_M<\/strong>. C'est gr\u00e2ce \u00e0 cette valeur par d\u00e9faut de 4 bits qu'un mod\u00e8le de raisonnement de 7B tient sur une carte de 8 Go avec de la place en r\u00e9serve, et que les \u201c 22 Go \u201d d'un codeur de 27B ne correspondent pas \u00e0 plus de 50 Go. Le co\u00fbt en termes de qualit\u00e9 est moindre que ce que la plupart des gens imaginent : Q4_K_M ne perd g\u00e9n\u00e9ralement que <strong>1\u201331 TP3T sur des tests de performance tels que le MMLU<\/strong> par rapport \u00e0 la pr\u00e9cision maximale : un mod\u00e8le 7B obtenant un score de 731 TP3T en FP16 se situe autour de 71\u2013721 TP3T. Dans la pratique, cela se traduit par une reformulation occasionnelle d\u2019une phrase, et non par des r\u00e9ponses erron\u00e9es.<\/p>\n<p>Alors, quand faut-il abandonner le r\u00e9glage par d\u00e9faut ?<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Restez sur Q4_K_M<\/strong> pour le chat, la r\u00e9daction, la synth\u00e8se et les t\u00e2ches g\u00e9n\u00e9rales d'agent. C'est tout simplement le meilleur compromis entre qualit\u00e9 et empreinte, point final.<\/li>\n<li><strong>Passez \u00e0 la version Q8_0<\/strong> (presque sans perte, mais avec environ le double de m\u00e9moire) uniquement pour la g\u00e9n\u00e9ration de code et le raisonnement rigoureux, o\u00f9 un seul token erron\u00e9 peut corrompre le r\u00e9sultat \u2014 et uniquement si vous disposez d'une marge suffisante en VRAM.<\/li>\n<li><strong>Passer \u00e0 Q3 ou moins<\/strong> en dernier recours, pour faire tenir un mod\u00e8le plus grand sur une petite carte. Vous remarquerez une perte de qualit\u00e9, et opter pour un mod\u00e8le plus petit en Q4 est g\u00e9n\u00e9ralement le meilleur choix.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Pour extraire un niveau sp\u00e9cifique, il suffit d'ajouter la balise suivante : <code>ollama run qwen3.6:27b-q8_0<\/code> au lieu du simple nom. La r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale qui s'applique \u00e0 tous les mat\u00e9riels : <strong>un mod\u00e8le plus grand au Q4 l'emporte presque toujours sur un mod\u00e8le plus petit au Q8<\/strong> avec le m\u00eame budget m\u00e9moire. C\u2019est la quantification qui vous permet d\u2019ex\u00e9cuter le mod\u00e8le que vous souhaitez r\u00e9ellement : choisissez d\u2019abord le plus grand mod\u00e8le que votre machine peut prendre en charge \u00e0 Q4_K_M, puis n\u2019augmentez la pr\u00e9cision que si la qualit\u00e9 l\u2019exige et si la m\u00e9moire vid\u00e9o (VRAM) est suffisante.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>FAQ<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>Quel est le meilleur mod\u00e8le Ollama en 2026 ?<\/h3>\n<p>Pour la plupart des gens, Gemma 4 26B A4B est un mod\u00e8le polyvalent et performant, dot\u00e9 de capacit\u00e9s d\u2019appel d\u2019outils et de vision, d\u2019une licence Apache 2.0 et d\u2019une empreinte m\u00e9moire raisonnable. En mati\u00e8re de codage plus pr\u00e9cis\u00e9ment, Qwen 3.6 27B est plus performant ; pour le raisonnement, c\u2019est DeepSeek-R1 qui l\u2019emporte.<\/p>\n<h3>Quel est le meilleur LLM local pour du mat\u00e9riel bas de gamme ?<\/h3>\n<p>Gemma2 2B. Elle n\u00e9cessite environ 1,7 Go de RAM et fonctionne sur des ordinateurs portables \u00e9quip\u00e9s uniquement d\u2019un processeur. Si vous disposez d\u2019un peu plus de marge, un mod\u00e8le de 7 \u00e0 8B, comme le DeepSeek-R1 7B, offre une qualit\u00e9 nettement sup\u00e9rieure tout en restant compatible avec des machines modestes.<\/p>\n<h3>Quel mod\u00e8le local se rapproche le plus de ChatGPT ?<\/h3>\n<p>Les plus grands mod\u00e8les ouverts que vous pouvez h\u00e9berger \u2014 comme le Qwen3 235B-A22B \u2014 comblent en grande partie cet \u00e9cart, mais pour les t\u00e2ches de raisonnement les plus complexes, les meilleurs mod\u00e8les \u00ab Cloud Frontier \u00bb restent en t\u00eate. Pour les conversations quotidiennes, la programmation et le traitement de documents, un mod\u00e8le local bien choisi est amplement suffisant et garantit la confidentialit\u00e9 de vos donn\u00e9es.<\/p>\n<h3>Ai-je besoin d'un GPU puissant pour ces mod\u00e8les ?<\/h3>\n<p>Cela d\u00e9pend du mod\u00e8le. Le Gemma2 2B fonctionne avec un processeur ; le mod\u00e8le 7B fonctionne bien avec 8 Go de m\u00e9moire ; le Qwen 3.6 27B n\u00e9cessite environ 22 Go de m\u00e9moire vid\u00e9o. Adaptez le mod\u00e8le \u00e0 votre mat\u00e9riel \u00e0 l'aide de notre <a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/ollama-system-requirements-2026\/\">guide des exigences syst\u00e8me<\/a>.<\/p>\n<h3>Ces mod\u00e8les peuvent-ils \u00eatre utilis\u00e9s librement \u00e0 des fins commerciales ?<\/h3>\n<p>Qwen 3 et Gemma 4 sont distribu\u00e9s sous licence Apache 2.0, qui autorise l'utilisation commerciale. DeepSeek-R1 est distribu\u00e9 sous licence MIT. V\u00e9rifiez toujours la licence sp\u00e9cifique au mod\u00e8le avant de commercialiser un produit, car les conditions peuvent varier d'une version \u00e0 l'autre.<\/p>\n<h3>Comment puis-je t\u00e9l\u00e9charger une version d'un mod\u00e8le de meilleure qualit\u00e9 et moins compress\u00e9e ?<\/h3>\n<p>Ajoutez la balise de quantification au nom du mod\u00e8le. <code>ollama run qwen 3.6:27b<\/code> vous fournit la version par d\u00e9faut de Q4_K_M ; <code>ollama run qwen3.6:27b-q8_0<\/code> r\u00e9cup\u00e8re la version 8 bits quasi sans perte du <em>m\u00eame<\/em> mod\u00e8le, ce qui double \u00e0 peu pr\u00e8s la m\u00e9moire n\u00e9cessaire. Consultez la page d\u2019un mod\u00e8le sur ollama.com pour voir toutes les balises qu\u2019il publie r\u00e9ellement \u2014 la nomenclature suit la <code>mod\u00e8le : taille-quantit\u00e9<\/code> mod\u00e8le. Pour le chat et une utilisation g\u00e9n\u00e9rale, le r\u00e9glage par d\u00e9faut Q4_K_M est le choix id\u00e9al ; r\u00e9servez le r\u00e9glage Q8_0 pour la programmation ou le raisonnement pr\u00e9cis, lorsque vous disposez de m\u00e9moire VRAM suffisante.<\/p>\n<h3>Puis-je ex\u00e9cuter plusieurs mod\u00e8les en m\u00eame temps ?<\/h3>\n<p>Oui, mais ils partagent votre m\u00e9moire. Ollama charge un mod\u00e8le \u00e0 la demande et le maintient en m\u00e9moire pendant quelques minutes ; ainsi, passer par exemple de Gemma 4 \u00e0 DeepSeek-R1 est instantan\u00e9 d\u00e8s lors que les deux sont install\u00e9s \u2014 mais les ex\u00e9cuter simultan\u00e9ment signifie que leurs empreintes m\u00e9moire s\u2019additionnent. Sur un seul GPU de 8 \u00e0 16 Go, pr\u00e9voyez de n\u2019ex\u00e9cuter qu\u2019un seul mod\u00e8le performant \u00e0 la fois et laissez Ollama les alterner au fur et \u00e0 mesure que vous les appelez. Vous pouvez en installer autant que vous le souhaitez ; seuls ceux qui sont actifs consomment de la VRAM.<\/p>\n<h3>Pourquoi mon mod\u00e8le ralentit-il ou manque-t-il de m\u00e9moire lorsqu'il traite des documents volumineux ?<\/h3>\n<p>En effet, le contexte consomme de la VRAM. Au-del\u00e0 des poids propres au mod\u00e8le, Ollama alloue un cache KV dont la taille augmente lin\u00e9airement avec la fen\u00eatre de contexte, et la version moderne d\u2019Ollama adapte la taille par d\u00e9faut du contexte en fonction de votre mat\u00e9riel (environ 4 000 tokens avec moins de 24 Go de VRAM, passant \u00e0 32 000 tokens entre 24 et 48 Go, puis \u00e0 256 000 tokens au-del\u00e0). L\u2019importation d\u2019un long document ou d\u2019un historique de discussion peut ajouter plusieurs gigaoctets de cache et r\u00e9duire consid\u00e9rablement 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 r\u00e9duire de moiti\u00e9 environ cette surcharge avec un impact minimal sur la qualit\u00e9.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusion<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Inutile de tester une centaine de mod\u00e8les : il vous suffit d\u2019en choisir quatre ou cinq adapt\u00e9s. Utilisez Gemma 4 par d\u00e9faut, Qwen 3.6 lorsque vous codez, DeepSeek-R1 lorsque vous avez besoin de raisonner, et Gemma2 2B lorsque les ressources mat\u00e9rielles sont limit\u00e9es. Chacun d\u2019entre eux est un seul <code>course d'ollama<\/code> \u00e0 distance, et tous conservent vos donn\u00e9es sur votre propre ordinateur.<\/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-flash-vs-gemini-3-5-flash\/\">DeepSeek V4-Flash vs Gemini 3.5 Flash: Specs, Pricing &amp; Which to Choose (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/claude-5-new-ai-models-june-2026\/\">Existe-t-il un Claude 5 ? 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