Quels modèles LLM locaux prennent le mieux en charge le japonais ?
Réponse rapide
Le meilleur LLM local japonais dépend de votre usage. Pour la conversation : Rinna 3.6B (fonctionne avec 4 Go de RAM). Pour le suivi d'instructions : ELYZA-7B. Pour le codage avec japonais : Qwen2.5-Coder. Tous via Ollama.
- ▸Rinna 3.6B — natif japonais, 4 Go de RAM minimum, conversation quotidienne
- ▸ELYZA-7B — suivi d'instructions et Q&R, 6 Go de RAM
- ▸Qwen2.5 7B — multilingue JA/ZH/EN et codage, 6 Go de RAM
Mis à jour : 2026-05
Points clés
- ✓Rinna 3.6B est le modèle natif japonais le plus léger — fonctionne avec 4 Go de RAM via Ollama (inférence dédiée uniquement ; fermer toutes les applications en arrière-plan) sans fine-tuning
- ✓ELYZA-7B (Llama fine-tuné) mène sur le suivi d'instructions en japonais ; idéal pour les Q&R et l'automatisation de tâches
- ✓Qwen2.5 7B est le meilleur choix multilingue : japonais robuste aux côtés du chinois et de l'anglais, plus le codage
- ✓La tokenisation japonaise produit ~20–30% moins de tokens effectifs/seconde qu'en anglais — prévoir ce overhead dans les estimations de latence
- ✓Q4_K_M est la quantisation minimale recommandée pour le japonais ; Q3 et en dessous montrent une dégradation mesurable
Tableau comparatif des modèles japonais
En mai 2026, cinq LLM locaux se distinguent pour les tâches en japonais : Rinna 3.6B, ELYZA-7B, CyberAgent CALM3-22B, Qwen2.5 7B et Phi-4. Chacun répond à un profil matériel et un cas d'usage différent. Le tableau ci-dessous donne les points de décision essentiels.
Raccourci décisionnel : Rinna 3.6B si vous disposez seulement de 4 Go de RAM et avez besoin de conversation native en japonais. ELYZA-7B pour le suivi d'instructions structuré sur hardware 6 Go. Qwen2.5 7B quand vous avez besoin d'une sortie multilingue japonais, chinois et anglais dans un seul modèle.
| Modèle | Taille / RAM min. | Idéal pour |
|---|---|---|
| Rinna 3.6B | 3,6B / 4 Go de RAM | Conversation quotidienne en japonais |
| ELYZA-7B | 7B / 6 Go de RAM | Suivi d'instructions, Q&R |
| CyberAgent CALM3-22B | 22B / 16 Go de RAM | Documents professionnels en japonais |
| Qwen2.5 7B | 7B / 6 Go de RAM | Multilingue JA/ZH/EN, codage |
| Phi-4 | 14B / 10–12 Go de RAM | Raisonnement + japonais (via fine-tune) |
Recommandations par type de tâche
Adaptez le modèle à votre tâche plutôt que de prendre par défaut le plus grand disponible. La tokenisation japonaise produit ~20–30% moins de tokens effectifs par seconde comparé à l'anglais — kanji, hiragana et katakana occupent chacun des emplacements de tokens séparés. Un modèle évalué à 20 tok/s sur l'anglais produit environ 14–16 tok/s effectifs sur le japonais. Planifiez la latence en conséquence.
Chat quotidien → Rinna 3.6B (le plus léger, natif japonais, aucun fine-tuning requis). Documents professionnels et écriture formelle → ELYZA-7B ou CyberAgent CALM3-22B (CALM3 est la meilleure option si 16 Go de RAM sont disponibles). Aide au codage en japonais → Qwen2.5-Coder (modèle de code multilingue avec forte prise en charge des commentaires et de la documentation en japonais). Traduction japonais↔anglais↔chinois → Qwen2.5 7B (un seul modèle gère les trois langues sans changement).
La quantisation compte davantage pour le japonais que pour l'anglais. Q4_K_M est le minimum recommandé — les tests montrent une dégradation minimale. Q3_K_M produit une réduction d'environ 5–10% de la qualité en japonais. Q2 n'est pas recommandé pour un usage japonais. Tous les modèles de cette comparaison sont disponibles en Q4_K_M via Ollama ou LM Studio.
Pour les applications permettant d'utiliser ces modèles sur Android au Japon, consultez le guide des apps LLM Android pour le Japon. Pour les recommandations GPU pour les modèles 7B+ en japonais au Japon, consultez le guide des prix GPU au Japon. Pour une sélection plus large : meilleurs LLM locaux pour le codage et la quantisation LLM expliquée.
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Comment démarrer un modèle japonais dans Ollama ?▾
ollama run rinna ou ollama run elyza dans un terminal. Ollama télécharge le modèle automatiquement au premier lancement. Consultez la bibliothèque de modèles Ollama sur ollama.com/library pour les dernières variantes disponibles et options de quantisation.