10 Meilleurs Petits LLMs Locaux à Tester (Moins de 8GB)

Le monde des grands modèles linguistiques (LLM) a explosé, évoquant souvent des images de supercalculateurs massifs, liés au cloud, produisant du texte à la chaîne. Mais que se passerait-il si vous pouviez exploiter une puissance d'IA significative directement sur votre ordinateur personnel, sans connexion Internet constante ni abonnements cloud coûteux ? La réalité passionnante est que vous le pouvez. Grâce aux progrès des techniques d'optimisation, une nouvelle génération de "petits LLM locaux" a vu le jour, offrant des capacités remarquables tout en s'adaptant confortablement aux contraintes de mémoire du matériel grand public – nécessitant spécifiquement moins de 8 Go de RAM ou de VRAM.

Parlons d'abord des Quantifications de LLM

Pour exploiter efficacement les petits LLM locaux, une compréhension fondamentale des concepts techniques clés est essentielle. L'interaction entre les composants matériels et les techniques d'optimisation des modèles dicte les performances et l'accessibilité.

Un point de confusion courant pour les nouveaux utilisateurs est la différence entre la VRAM (Video RAM) et la RAM système. La VRAM est une mémoire spécialisée à haute vitesse située directement sur votre carte graphique (GPU). Elle est spécifiquement conçue pour les tâches de traitement parallèle rapide dans lesquelles les GPU excellent, telles que le rendu graphique ou l'exécution des multiplications matricielles massives essentielles à l'inférence LLM. En revanche, la RAM système ordinaire est plus lente mais généralement plus abondante, servant de mémoire principale pour l'unité centrale de traitement (CPU) de l'ordinateur et les applications générales. Pour un fonctionnement efficace des LLM, les paramètres du modèle (poids) et les calculs intermédiaires (activations) résident idéalement entièrement dans la VRAM rapide, permettant au GPU d'y accéder instantanément et de traiter les informations rapidement. Si les composants d'un modèle sont forcés de résider dans la RAM système plus lente, le processus d'inférence sera considérablement entravé, entraînant des temps de réponse beaucoup plus lents.

La technologie fondamentale qui rend possible l'exécution de grands modèles linguistiques sur du matériel grand public est la quantification.

Ce processus réduit drastiquement l'empreinte mémoire des LLM en représentant les poids du modèle avec moins de bits, par exemple, en utilisant des entiers 4 bits ou 8 bits au lieu de la précision standard en virgule flottante 16 bits ou 32 bits. Cette technique permet à un modèle de 7 milliards de paramètres, qui nécessiterait généralement environ 14 Go en FP16 (pleine précision), de fonctionner avec seulement 4 à 5 Go en utilisant une quantification 4 bits. Cette réduction de la mémoire et de la charge de calcul s'attaque directement aux obstacles que sont le coût élevé du matériel et la consommation d'énergie, rendant les capacités d'IA avancées accessibles sur les appareils grand public standard.

Le format GGUF est devenu la norme pour stocker et charger les modèles locaux quantifiés, offrant une large compatibilité entre divers moteurs d'inférence. Au sein de l'écosystème GGUF, différents types de quantification existent, chacun offrant un compromis distinct entre la taille du fichier, la qualité et la vitesse d'inférence. Pour de nombreux cas d'utilisation générale, le Q4_K_M est fréquemment recommandé car il offre un compromis équilibré entre la qualité et l'efficacité de la mémoire. Bien que la quantification soit très efficace, l'utilisation de taux de bits très faibles, tels que Q2_K ou IQ3_XS, peut entraîner une dégradation notable de la qualité du modèle.

Il est également important de noter que l'exigence réelle en VRAM ou en RAM pour exécuter un LLM est légèrement supérieure à la taille du fichier quantifié du modèle. Cela est dû au fait qu'une mémoire supplémentaire est nécessaire pour stocker les données d'entrée (prompts et contexte) et les résultats des calculs intermédiaires (activations). Typiquement, ce surcoût peut être estimé à environ 1,2 fois la taille de base du modèle.

Premiers Pas avec les LLM Locaux et Ollama

L'écosystème pour l'exécution des LLM locaux a considérablement mûri, offrant une variété d'outils adaptés aux différentes préférences des utilisateurs et compétences techniques. Deux plateformes importantes se distinguent par leur facilité d'utilisation et leurs capacités robustes.

Ollama est un outil puissant et axé sur les développeurs, conçu pour exécuter les LLM localement avec simplicité et efficacité. Son interface principale est une interface en ligne de commande (CLI), qui permet une configuration et une gestion des modèles simples. Ollama excelle dans son empaquetage de modèles intégré et sa fonctionnalité "Modelfile", qui permet aux utilisateurs de personnaliser les modèles et de les intégrer de manière transparente dans des scripts et diverses applications. La plateforme est légère et optimisée pour les performances, ce qui la rend idéale pour des déploiements rapides et reproductibles dans des environnements de développement ou des flux de travail automatisés.

Pour les utilisateurs qui préfèrent une interface graphique (GUI), LM Studio est souvent le choix privilégié. Il propose une application de bureau intuitive avec un design épuré, une interface de chat intégrée et un système convivial pour parcourir et télécharger des modèles au format GGUF directement depuis Hugging Face. LM Studio simplifie la gestion des modèles, permettant aux utilisateurs de basculer facilement entre différents LLM et d'ajuster les paramètres directement depuis l'interface utilisateur. Ce retour visuel immédiat est particulièrement bénéfique pour les débutants et les utilisateurs non techniques, facilitant l'expérimentation rapide et le test de prompts sans nécessiter de connaissances en ligne de commande.

De nombreux outils conviviaux, y compris LM Studio, s'appuient souvent sur Llama.cpp comme moteur d'inférence sous-jacent. Llama.cpp est un moteur d'inférence haute performance écrit en C++ qui utilise principalement le format GGUF et prend en charge l'accélération sur les CPU et les GPU.

La sélection suivante met en évidence dix petits LLM très performants qui peuvent être exécutés localement sur des systèmes avec moins de 8 Go de VRAM, offrant un équilibre entre performance, polyvalence et efficacité. Les empreintes mémoire fournies se concentrent sur les versions GGUF quantifiées, qui sont optimisées pour le matériel grand public.

Petits LLM que vous pouvez explorer

Llama 3.1 8B (Quantifié)

ollama run llama3.1:8b

Llama 3.1 8B de Meta est un modèle open source très apprécié, reconnu pour ses solides performances générales et son efficacité impressionnante en termes de coûts. Il fait partie de la famille Llama 3.1, qui a bénéficié d'améliorations substantielles dans les données d'entraînement et les techniques d'optimisation, y compris une augmentation septuple des données d'entraînement (plus de 15 billions de tokens) par rapport à ses prédécesseurs.

Bien que le modèle complet 8B nécessite généralement plus de VRAM, ses versions quantifiées inférieures sont conçues pour s'adapter à la limite de 8 Go de VRAM/RAM. Par exemple, la quantification Q2_K a une taille de fichier de 3,18 Go et nécessite environ 7,20 Go de mémoire. De même, le Q3_K_M (fichier de 4,02 Go, mémoire requise de 7,98 Go) est une option viable pour les systèmes à mémoire limitée.

Llama 3.1 8B excelle en performances d'IA conversationnelle, mesurées par le taux de victoire AlpacaEval 2.0. Il démontre de solides capacités en génération de code (HumanEval Pass@1), en résumé de texte (CNN/DailyMail Rouge-L-Sum pour le traitement des avis produits et des e-mails), et en tâches de génération augmentée par récupération (RAG) (MS Marco Rouge-L-Sum pour des réponses précises aux questions et des résumés de recherche en langage naturel). Il est également efficace pour générer des sorties structurées à partir de texte, comme l'extraction de concepts dans une charge utile JSON, et pour fournir des aperçus de courts extraits de code. Son efficacité le rend adapté au traitement par lots et aux flux de travail agentiques.

Mistral 7B (Quantifié)

ollama run mistral:7b

Mistral 7B est un modèle transformeur entièrement dense largement plébiscité pour son efficacité, sa vitesse et son empreinte VRAM compacte. Il intègre des techniques architecturales avancées telles que l'Attention Groupée par Requête (GQA) et l'Attention à Fenêtre Glissante (SWA) pour améliorer ses performances.

Ce modèle est hautement optimisé pour les environnements à faible VRAM. Les versions quantifiées comme Q4_K_M (fichier de 4,37 Go, mémoire requise de 6,87 Go) et Q5_K_M (fichier de 5,13 Go, mémoire requise de 7,63 Go) s'intègrent confortablement dans un budget VRAM de 8 Go. Mistral 7B est un excellent choix pour l'inférence d'IA rapide et autonome et les applications en temps réel où une faible latence est critique. Il démontre de solides performances dans les tâches de connaissances générales et de raisonnement structuré. Son empreinte VRAM compacte le rend adapté au déploiement sur les appareils périphériques (edge devices). Il est efficace pour les chats multi-tours et peut être utilisé dans des solutions de chatbot IA pour les demandes générales. Sa licence Apache 2.0 est particulièrement favorable aux cas d'utilisation commerciale.

Gemma 3:4b (Quantifié)

ollama run gemma3:4b

Le modèle Gemma 3:4B paramètres est membre de la famille Gemma de Google DeepMind, spécifiquement conçu pour l'efficacité et des performances de pointe dans un package léger. Son empreinte mémoire est exceptionnellement petite, le rendant très accessible pour une large gamme de matériel.

Par exemple, la quantification Q4_K_M a une taille de fichier de 1,71 Go et est recommandée pour les systèmes avec 4 Go de VRAM. Cette utilisation minimale de la mémoire en fait un candidat idéal pour le prototypage rapide et le déploiement sur du matériel très bas de gamme, y compris les appareils mobiles. Gemma 3:4B est bien adapté aux tâches de génération de texte de base, de réponse aux questions et de résumé. Il peut être efficace pour la récupération rapide d'informations et les applications de reconnaissance optique de caractères (OCR). Malgré sa petite taille, Gemma 3:4B démontre de solides performances.

Gemma 7B (Quantifié)

ollama run gemma:7b

En tant que grand frère de la famille Gemma, le modèle 7B offre des capacités améliorées tout en restant exécutable sur du matériel grand public. Il partage des composants techniques et d'infrastructure avec les modèles Gemini plus étendus de Google, ce qui lui permet d'atteindre des performances élevées directement sur les ordinateurs portables ou de bureau des développeurs.

Les versions quantifiées de Gemma 7B, telles que Q5_K_M (fichier de 6,14 Go) et Q6_K (fichier de 7,01 Go), s'intègrent confortablement dans la limite de 8 Go de VRAM. Il nécessite généralement au moins 8 Go de RAM système pour des performances optimales. Gemma 7B est un modèle polyvalent, capable de gérer un large éventail de tâches de traitement du langage naturel, y compris la génération de texte, la réponse aux questions, le résumé et le raisonnement. Il démontre des capacités en génération et interprétation de code, ainsi que pour répondre aux requêtes mathématiques. Son architecture, partagée avec les modèles Gemini plus grands, permet des performances élevées sur les ordinateurs portables ou de bureau des développeurs, ce qui en fait un outil précieux pour la création de contenu, l'IA conversationnelle et l'exploration des connaissances.

Phi-3 Mini (3.8B, Quantifié)

ollama run phi3

Phi-3 Mini de Microsoft est un modèle léger et de pointe, distingué par son efficacité exceptionnelle et une forte concentration sur des propriétés de haute qualité et riches en raisonnement. Ce modèle remet en question la notion conventionnelle selon laquelle seuls les LLM plus grands peuvent gérer efficacement des tâches complexes. Phi-3 Mini est remarquablement efficace en mémoire. Par exemple, la quantification Q8_0 a une taille de fichier de 4,06 Go et nécessite environ 7,48 Go de mémoire, ce qui le place bien dans la limite de 8 Go.

Même sa version FP16 (pleine précision) a une taille de fichier de 7,64 Go, bien qu'elle nécessite 10,82 Go de mémoire. Phi-3 Mini excelle dans la compréhension du langage, le raisonnement logique, le codage et la résolution de problèmes mathématiques. Sa taille compacte et sa conception le rendent adapté aux environnements contraints en mémoire/calcul et aux scénarios à faible latence, y compris le déploiement sur les appareils mobiles. Il est particulièrement bien adapté aux prompts délivrés au format chat et peut servir de bloc de construction pour des fonctionnalités basées sur l'IA générative.

DeepSeek R1 7B/8B (Quantifié)

ollama run deepseek-r1:7b

Les modèles DeepSeek, y compris leurs variantes 7B et 8B, sont reconnus pour leurs solides capacités de raisonnement et leur efficacité computationnelle. La variante DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B a été soulignée comme étant probablement le meilleur modèle de raisonnement de taille 8B, ayant été distillé à partir d'un modèle plus grand pour atteindre des performances élevées. La quantification DeepSeek R1 7B Q4_K_M a une taille de fichier de 4,22 Go et nécessite environ 6,72 Go de mémoire.

Le modèle DeepSeek R1 8B a une taille de modèle générale de 4,9 Go, avec une VRAM recommandée de 6 Go. Ces configurations s'intègrent confortablement dans la contrainte de 8 Go. Les modèles DeepSeek sont performants en compréhension du langage naturel, génération de texte, réponse aux questions, et excellent particulièrement en raisonnement et génération de code. Leur empreinte computationnelle relativement faible en fait une option attrayante pour les petites et moyennes entreprises (PME) et les développeurs cherchant à déployer des solutions d'IA sans encourir de coûts cloud massifs, adaptés aux systèmes de support client intelligents, à l'analyse de données avancée et à la génération de contenu automatisée.

Qwen 1.5/2.5 7B (Quantifié)

ollama run qwen:7b

La série Qwen d'Alibaba offre une gamme diversifiée de modèles, avec les variantes 7B servant de moteur équilibré pour les applications d'IA à usage général. Qwen 1.5, considéré comme la version bêta de Qwen2, offre un support multilingue et une longueur de contexte stable de 32K tokens.

En ce qui concerne l'empreinte mémoire, la quantification Qwen 1.5 7B Q5_K_M a une taille de fichier de 5,53 Go. Qwen2.5 7B a une taille de modèle générale de 4,7 Go, avec une VRAM recommandée de 6 Go. Ces modèles sont bien dans la limite de 8 Go de VRAM. Les modèles Qwen 7B sont polyvalents, adaptés à l'IA conversationnelle, à la génération de contenu, aux tâches de raisonnement de base et à la traduction linguistique. Plus précisément, le modèle Qwen 7B Chat démontre de solides performances en compréhension du chinois et de l'anglais, en codage et en mathématiques, et prend en charge le ReAct Prompting pour l'utilisation d'outils. Son efficacité le rend adapté aux chatbots de support client et à l l'assistance de programmation de base.

Deepseek-coder-v2 6.7B (Quantifié)

ollama run deepseek-coder-v2:6.7b

Deepseek-coder-v2 6.7B est un modèle spécialisé de DeepSeek, méticuleusement conçu pour les tâches spécifiques au codage. Cette variante affinée vise à améliorer significativement les capacités de génération et de compréhension de code. Avec une taille de modèle de 3,8 Go et une VRAM recommandée de 6 Go, il s'intègre confortablement dans la contrainte de 8 Go, le rendant très accessible aux développeurs disposant de matériel limité. Ses principaux cas d'utilisation incluent la complétion de code, la génération d'extraits de code et l'interprétation de code existant. Pour les développeurs et programmeurs travaillant avec une VRAM limitée, Deepseek-coder-v2 6.7B offre des capacités hautement spécialisées, l'établissant comme un choix de premier ordre pour l'assistance locale au codage.

BitNet b1.58 2B4T

ollama run hf.co/microsoft/bitnet-b1.58-2B-4T-gguf

BitNet b1.58 2B4T de Microsoft représente un modèle open source révolutionnaire qui utilise un format de poids de 1,58 bit, entraînant des réductions drastiques de la consommation de mémoire et d'énergie tout en maintenant des performances compétitives. Son efficacité mémoire inégalée, ne nécessitant que 0,4 Go de mémoire non embarquée, le rend idéalement adapté aux environnements extrêmement contraints en ressources, y compris les appareils d'IA périphériques (edge AI) tels que les smartphones, les ordinateurs portables et les appareils IoT, et pour une inférence efficace uniquement sur CPU.

Il apporte des capacités LLM haute performance aux appareils qui ne disposent pas de support GPU dédié, permettant la traduction sur appareil, la recommandation de contenu et des assistants vocaux mobiles plus performants sans connectivité cloud constante. Bien qu'il puisse présenter une précision légèrement inférieure par rapport à des modèles beaucoup plus grands, ses performances par rapport à sa taille sont remarquables. Son efficacité mémoire inégalée et sa capacité à fonctionner efficacement sur les CPU le positionnent comme un élément révolutionnaire pour l'accessibilité et la durabilité dans le paysage de l'IA.

Orca-Mini 7B (Quantifié)

ollama run orca-mini:7b

Orca-Mini 7B est un modèle à usage général construit sur les architectures Llama et Llama 2, entraîné sur des ensembles de données de style Orca. Il est disponible en différentes tailles, la variante 7B s'avérant être une option appropriée pour le matériel d'entrée de gamme. Le modèle orca-mini:7b a une taille de fichier de 3,8 Go. Les versions quantifiées telles que Q4_K_M (fichier de 4,08 Go, mémoire requise de 6,58 Go) et Q5_K_M (fichier de 4,78 Go, mémoire requise de 7,28 Go) s'intègrent dans la contrainte de 8 Go. Il nécessite généralement au moins 8 Go de RAM système pour un fonctionnement optimal. Orca-Mini 7B est bien adapté à la génération de texte générale, à la réponse aux questions et aux tâches conversationnelles. Il démontre une forte capacité à suivre les instructions et peut être utilisé efficacement pour créer des agents IA. La variante affinée Mistral-7B-OpenOrca, basée sur la recherche Orca, montre des performances exceptionnelles en génération de texte et de code, en réponse aux questions et en engagement dans des conversations.

Conclusion

Les modèles mis en évidence dans ce rapport – y compris Llama 3 8B, Mistral 7B, Gemma 2B et 7B, Phi-3 Mini, DeepSeek R1 7B/8B, Qwen 1.5/2.5 7B, Deepseek-coder-v2 6.7B, BitNet b1.58 2B4T et Orca-Mini 7B – représentent l'avant-garde de cette accessibilité. Chacun offre un mélange unique de capacités, d'efficacité mémoire et de cas d'utilisation idéaux, les rendant adaptés à une gamme diversifiée de tâches allant de la conversation générale et de l'écriture créative à l'assistance spécialisée au codage et au raisonnement complexe.

L'efficacité de ces modèles sur les systèmes avec VRAM limitée est largement attribuable aux techniques de quantification avancées, qui réduisent drastiquement leur empreinte mémoire sans dégradation sévère de la qualité. Les progrès continus en matière d'efficacité des modèles et l'accent croissant mis sur le déploiement de l'IA en périphérie (edge AI) annoncent un avenir où les capacités d'IA sophistiquées seront intégrées de manière transparente dans les appareils du quotidien. Les utilisateurs sont encouragés à expérimenter les modèles recommandés, car le "meilleur" choix est finalement subjectif et dépend des configurations matérielles individuelles et des exigences spécifiques de l'application. La communauté open source dynamique continue de contribuer à ce paysage en évolution, assurant un avenir dynamique et innovant pour les LLM locaux.