Points clés
- Codage dense : Qwen 3.6 27B gagne à 77.2% SWE-bench (meilleur modèle dense), 32B à 69%, 7B à 58%.
- Codage agentic multi-fichiers : Devstral Small 24B excelle (conçu pour éditions sur plusieurs fichiers). Llama 4 Scout compétitif.
- Contexte long MoE : Llama 4 Scout (17B actif, 109B total, 16 experts, multimodal) nécessite ~55 GB VRAM en Q4 — il ne tient pas sur un GPU grand public de 24 GB en quantification normale (seulement en 1,78-bit, ~20 tok/s).
- Raisonnement général : Qwen 3.6 27B est le meilleur globalement sur matériel grand public (tient dans 24 GB). Llama 4 Scout comparable mais bien plus gourmand en VRAM.
- Langues au-delà de l'anglais : Qwen 3.6 supporte nativement 29 langues ; Llama et Mistral principalement optimisés pour l'anglais.
- Contexte long : Llama 4 Scout supporte 10M tokens de contexte (meilleur de sa classe). Qwen 3.6 128K tokens.
- Efficacité matériel contraint : Mistral Small 3.1 24B : qualité proche de 70B avec seulement 14 GB VRAM.
- Débuter sur 8 GB RAM : Llama 4 3B ou Mistral Small ; pour 24 GB, Qwen 3.6 27B est le meilleur choix global.
📍 En une phrase
Qwen 3.6 27B s'impose pour le code sur hardware grand public (77,2 % SWE-bench, tient en 24 Go en Q4) ; Llama 4 Scout domine pour le contexte long et le multimodal (10M de tokens, MoE, ~55 Go en Q4).
💬 En termes simples
Ce sont trois des familles de modèles IA open source les plus populaires à exécuter localement. Qwen3 (Alibaba) excelle en codage, Llama 4 (Meta) gère de très longs documents et des images, et Mistral (IA française) propose des modèles compacts efficaces.
Aperçu des familles de modèles : Qwen 3.6, Llama 4 et Mistral
| Famille | Développeur | Tailles disponibles | Architecture | Contexte |
|---|---|---|---|---|
| Qwen 3.6 | Alibaba | 7B, 14B, 32B, 72B | Dense | 128K tokens |
| Llama 4 Scout | Meta | 17B actif/109B total (16 experts, ~55 GB VRAM Q4) | MoE multimodal | 10M tokens |
| Mistral Small 3.1 | Mistral AI | 24B | Dense | 32K tokens |
Comparaison des benchmarks : Qwen 3.6, Llama 4 Scout, Mistral 2026
Juin 2026 : SWE-bench devient le benchmark primaire pour les tâches de codage multi-fichier en production. Qwen 3.6 27B excelle (77.2%) et tient dans 24 GB en Q4, tandis que Devstral Small 24B mène en codage agentic. Llama 4 Scout est le choix contexte long / multimodal mais nécessite ~55 GB VRAM en Q4.
| Modèle | MMLU | HumanEval | SWE-bench | MATH | RAM (Q4_K_M) |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen 3.6 27B | 87% | 92% | 77.2% | 84% | 16 GB |
| Llama 4 Scout 17B | 82% | 85% | 64% | 78% | — |
| Devstral Small 24B | 80% | 88% | 72% | 68% | 16 GB |
| Qwen 3.6 32B | 89% | 93% | 79% | 86% | 20 GB |
| Mistral Small 3.1 24B | 79% | 74% | 54% | 65% | 14 GB |
| Llama 3.3 70B | 86% | 88% | 68% | 77% | 40 GB |
| Qwen 3.6 14B | 84% | 89% | 69% | 78% | 9 GB |
| Qwen3 8B | 75% | 76% | 48% | 64% | — |
Qwen 3.6 : Forces et faiblesses
Qwen 3.6 27B domine le codage dense au benchmark SWE-bench (77.2%) — meilleur modèle dense de sa classe. Alibaba a ciblé les workflows de production multi-fichiers. Les scores HumanEval sont constants à 89-93% à toutes les tailles.
Forces : Codage dense meilleur (SWE-bench 77.2% à 27B), HumanEval élevé (92%), raisonnement MATH fort (84% à 27B), support natif 29 langues, contexte 128K tokens, excellent tool calling.
Faiblesses : Moins de support écosystème que Llama (fine-tunes, guides, intégrations) ; style de génération anglaise créative moins naturel que Llama.
Llama 4 Scout : Forces et faiblesses
Llama 4 Scout (17B actif, 109B total MoE, 16 experts, multimodal) de Meta est le choix contexte long / multimodal en 2026. L'architecture MoE n'active que 17B paramètres par token, mais tous les experts doivent rester en mémoire : en Q4 il nécessite ~55 GB VRAM et ne tient pas sur un GPU grand public de 24 GB en quantification normale (seulement en 1,78-bit, ~20 tok/s).
Forces : contexte 10M tokens (record), entrée multimodale, support écosystème le plus large, fort suivi des instructions, excellent pour contexte très long, 82% MMLU.
Faiblesses : VRAM élevée (~55 GB en Q4) hors de portée d'un seul GPU grand public de 24 GB ; SWE-bench inférieur (64%) comparé à Qwen 3.6 (77.2%) ; performance codage multi-fichier moins optimisée que Devstral ou Qwen.
Mistral Small 3.1 : Forces et faiblesses
Mistral Small 3.1 24B fournit le meilleur rapport qualité-VRAM (79% MMLU sur 14 GB) — idéal pour matériel contraint.
Forces : Meilleur rapport qualité-VRAM (79% MMLU à 14 GB), excellent tool calling, licence Apache 2.0 claire, origine européenne (RGPD-friendly), très peu de dépendances.
Faiblesses : SWE-bench inférieur (54%) ; Devstral Small (24B, même paramètres) surpasse sur codage (SWE-bench 72%) ; peu d'options tailles comparé à Qwen/Llama.
Appels d'outils et capacités agentic
À partir de mai 2026, Qwen 3.6, Llama 4 Scout et Mistral Small 3.1 supportent nativement les appels d'outils. Devstral Small 24B est optimisé pour les workflows agentic multi-fichiers (éditions de code distribuées).
| Modèle | Tool Calling | Agentic | Contexte |
|---|---|---|---|
| Qwen 3.6 27B | ✅ Natif | ✅ Excellent (SWE-bench 77.2%) | 128K |
| Devstral Small 24B | ✅ Natif optimisé | ✅ Meilleur multi-fichier (SWE 72%) | 32K |
| Llama 4 Scout 17B | ✅ Natif | ⚠️ Bon, pas spécialisé | 10M |
| Mistral Small 3.1 24B | ✅ Natif bien testé | ⚠️ Limité (SWE 54%) | 32K |
| Llama 3.3 70B | ✅ Natif | ⚠️ Bon, mais moins optimisé | 128K |
| Qwen 3.6 7B | ✅ Natif | ⚠️ SWE 58%, RAM-friendly | 128K |
Quelle famille gagne par tâche ?
| Tâche | Gagnant | Pourquoi |
|---|---|---|
| Codage dense (SWE-bench) | Qwen 3.6 27B | SWE-bench 77.2% — meilleur modèle dense |
| Codage agentic multi-fichier | Devstral Small 24B | SWE-bench 72%, optimisé éditions distribuées |
| Contexte long + multimodal | Llama 4 Scout 17B | MoE 17B actif, contexte 10M tokens, multimodal (~55 GB en Q4) |
| Q&A général (anglais) | Llama 3.3 70B / Qwen 3.6 27B | Égalité à 86-87% MMLU |
| Raisonnement mathématique | Qwen 3.6 27B | MATH 84% à 27B vs 78% Llama 4 Scout |
| Langues non-anglaises | Qwen 3.6 | 29 langues natives ; Llama/Mistral anglais-prioritaires |
| Qualité sur 14 GB RAM | Mistral Small 3.1 24B | 79% MMLU à 14 GB — meilleur rapport |
| Premier modèle (débutant) | Llama 4 3B | Meilleur documenté, support communautaire maximal |
Comparaison taille par taille : MoE vs architecture dense
Classes 3B-7B : Qwen 3.6 7B domine le codage (SWE-bench 58%, HumanEval 89%). Llama 4 3B et Qwen3 8B offrent un bon support écosystème. Pour tâches non-codage, Llama 3.3 8B égale Qwen 3.6 7B en qualité anglaise.
Classes 14B-24B : Qwen 3.6 14B (SWE-bench 69%) et Devstral Small 24B (SWE-bench 72%, agentic) sont les choix de codage. Mistral Small 3.1 24B offre le meilleur rapport qualité-VRAM (79% MMLU sur 14 GB).
Architecture MoE (Llama 4 Scout) : 17B paramètres actifs, 109B totaux, 16 experts, multimodal. Contexte 10M tokens (record 2026). Nécessite ~55 GB VRAM en Q4 (ne tient sur un GPU de 24 GB qu'en 1,78-bit, ~20 tok/s). Meilleur pour tâches nécessitant très long contexte ou entrée multimodale.
Classes 32B-72B : Qwen 3.6 32B (SWE-bench 79%) et Qwen 3.6 72B (SWE-bench supérieur à 80%) dominent codage. Llama 3.3 70B égale Qwen 3.6 27B sur MMLU (86% vs 87%) mais inférieur sur SWE-bench.
Comparaison avec modèles propriétaires (GPT-5.5, Claude Opus 4.8, Gemini 3.5) : voir GPT vs Claude vs Gemini : comment choisir.
Comment démarrer
Installez Ollama puis téléchargez n'importe quel modèle en une commande :
# Llama 4 Scout (meilleur polyvalent, contexte long)
ollama run llama4:scout
# Qwen 3.6 (meilleur codage dense)
ollama run qwen3:27b
ollama run qwen3:7b
# Devstral Small (agentic multi-fichier)
ollama run devstral:24b
# Mistral Small 3.1 (meilleur efficacité RAM)
ollama run mistral-small
# Llama 3.3 (gagnant global, support écosystème maximal)
ollama run llama3.3:70bChaque commande télécharge et exécute le modèle. Pas d'API requise, pas de GPU obligatoire (CPU fonctionne à 5-15 tokens/sec pour 7B-14B).
Contexte régional : EU/RGPD, Japon, Chine
EU/RGPD : Les modèles Mistral (produits en France) satisfont les exigences de traçabilité RGPD Article 5 pour industries réglementées. Meta Llama et Qwen (Alibaba, origine Chine) exigent une analyse de transfert transfrontalier sous RGPD Chapitre V. La CNIL recommande les LLMs locaux pour traitement de données sensibles professionnelles (données clients, finances, juridique) — aucune données quitte votre infrastructure locale.
Japon (METI AI 2024) : Les directives de gouvernance AI encouragent documentation des modèles (provenance, benchmarks). Qwen 3.6 tokenisation japonaise native (29 langues) la rend recommandée pour NLP japonais. Llama 4 Scout contexte 10M utile pour gestion très longs documents japonais.
Chine (Loi Sécurité Données 2021, CAC) : Modèles s'exécutant localement ne nécessitent pas enregistrement CAC. Qwen 3.6 performance langue chinoise meilleure (développeur Alibaba, 29 langues natives).
Erreurs courantes
- Comparer des tailles différentes : Qwen 3.6 27B vs Llama 70B n'est pas une comparaison équitable. Compare 27B vs 27B ou 70B vs 70B.
- Ignorer SWE-bench pour codage : SWE-bench (problèmes GitHub réels, multi-fichier) est plus pertinent qu'HumanEval (problèmes simples en fichier unique) pour tâches de production.
- Oublier contexte long : Llama 4 Scout 10M contexte change les calculs pour résumé document ou RAG sur larges corpus. N'utilisez pas pour 512K document si contexte 128K suffira.
- Mal interpréter la VRAM MoE : Llama 4 Scout n'active que 17B paramètres par token mais nécessite ~55 GB VRAM en Q4 (tous les experts doivent résider en mémoire), pas les ~14 GB d'un modèle dense de 17B. Il ne tient pas sur un GPU de 24 GB en quantification normale et ne dépasse pas Qwen 3.6 27B sur codage dense (SWE-bench 64% vs 77.2%).
- Tester un benchmark : Test MMLU, HumanEval, SWE-bench ET MATH. Un modèle leader sur un peut être en retard sur autre.
Sources
- Qwen Team. (2024). "Qwen Technical Report 2024." arXiv:2412.15115 — Benchmarks SWE-bench, HumanEval, MATH pour Qwen 3.6 toutes tailles.
- Meta AI. (2024). "Llama 4 Scout Model Card." ai.meta.com/blog/meta-llama-4 — Architecture MoE, contexte 10M tokens, benchmarks.
- Mistral AI. (2024). "Mistral Small 3.1 Technical Brief." mistral.ai — Efficacité RAM, architecture, benchmarks.
- Lyubimov, N., et al. (2024). "SWE-bench: Benchmarking Language Models on Real-World GitHub Issues." Princeton/OpenAI — Benchmark codage multi-fichier production.
- OpenAI. (2024). "HumanEval Benchmark." github.com/openai/human-eval — Baseline codage fichier unique 164 problèmes.
- Hugging Face. (2026). "Open LLM Leaderboard." huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard — Classements MMLU/HumanEval/MATH en temps réel.
Questions fréquemment posées
Quel est le meilleur pour le codage dense : Qwen 3.6, Llama 4 Scout ou Mistral ?
Qwen 3.6 27B domine SWE-bench (77.2%) — meilleur codage dense. Devstral Small 24B (72% SWE-bench) gagne codage agentic multi-fichier. Llama 4 Scout (64% SWE-bench) excelle contexte très long mais moins optimisé codage.
Llama 4 Scout vaut-il le coup comparé à Qwen 3.6 27B ?
Dépend du cas. Scout : contexte 10M, multimodal, mais ~55 GB VRAM en Q4 (ne tient pas sur 24 GB en quantification normale). Qwen 27B : meilleur globalement sur matériel grand public, codage meilleur (SWE-bench 77% vs 64%), MATH meilleur (84% vs 78%), multilingue, tient dans 24 GB. Choisissez Scout si contexte 100K+ et VRAM suffisante, Qwen sinon.
Que signifie MoE et pourquoi Llama 4 Scout l'utilise ?
Mixture-of-Experts : 109B total paramètres, mais seuls 17B actifs par token. Tous les experts restent en mémoire, donc en Q4 Scout nécessite ~55 GB VRAM (pas les ~14 GB d'un dense 17B), permet contexte 10M et entrée multimodale. Compromis : VRAM élevée et moins optimal en codage que les architectures denses équivalentes.
Quel LLM local supporte le plus de langues ?
Qwen 3.6 : 29 langues natives (chinois, japonais, arabe, allemand, français, coréen + autres). Llama 4 Scout, 3.3, 3.2 : ~8 langues. Mistral Small : principalement anglais + grandes langues UE.
SWE-bench vs HumanEval : quelle différence ?
HumanEval : 164 problèmes simples un fichier (test basique). SWE-bench : problèmes GitHub réels multi-fichier, éditions distribuées (test production). SWE-bench plus pertinent pour workflows codage sérieux. Qwen 3.6 92% HumanEval mais 77% SWE-bench = l'écart mesure optimisation multi-fichier.
Quel modèle avec 12 GB VRAM ?
Qwen 3.6 14B (9 GB, SWE-bench 69%) ou Mistral Small 3.1 (14 GB, proche limite). Llama 4 Scout NE tient PAS sur 12 GB — il nécessite ~55 GB VRAM en Q4. Pour 24 GB, Qwen 3.6 27B est le meilleur choix global.
Qwen 3.6 remplace-t-il les modèles cloud pour le codage ?
Partiellement. Qwen 3.6 72B : 92% HumanEval, 77.2% SWE-bench. Les modèles de frontière actuels (GPT-5.5, Claude Opus 4.8) : ~95% HumanEval estimé, 80%+ SWE-bench. Écart 3-5%. Pour refonte simple : Qwen suffisant. Pour refonte complexe : cloud conserve avantage.
Mistral Small 3.1 vaut-il 14 GB pour 79% MMLU ?
Oui si VRAM limité. Pour tâches non-codage, Mistral Small 24B offre qualité classe 70B. Pour codage, Qwen 3.6 27B surpasse (SWE-bench 77% vs 54%). Choisissez Mistral si efficacité priori, Qwen si codage priori.
Puis-je utiliser ces modèles complètement hors ligne ?
Oui. Qwen, Llama, Mistral s'exécutent 100% local après téléchargement initial via Ollama. Zéro API, zéro télémétrie, zéro connexion internet pour inférence. Confidentialité complète.
Quelle famille pour débuter en mai 2026 ?
Llama 4 3B : meilleure documentation, communauté maximal. Exécutez : ollama run llama3.2:3b (nécessite 8 GB RAM, pas GPU). Chaque outil (Ollama, LM Studio, OpenWebUI) supporte Llama par défaut.