Meilleurs modèles Ollama pour 4 Go de VRAM ?

Quantization & VRAM

Points clés

✓Meilleur modèle pour 4 Go de VRAM : Phi-4 Mini Q4 à ~3,2 Go — meilleure qualité à ce niveau
✓Gemma 2 2B (1,5 Go) est l'option la plus rapide ; SmolLM 1.7B (1,0 Go) est le plus petit
✓Llama 3 8B ne rentre à aucune quantisation — il nécessite au moins 5,5 Go

Ce qui tient dans 4 Go de VRAM

En mai 2026, avec 4 Go de VRAM, vous êtes limité aux modèles de 3 milliards de paramètres ou moins en quantisation Q4. Cela exclut tous les modèles locaux populaires — Llama 3 8B, Mistral 7B, Qwen 14B. Trois petits modèles modernes s'en sortent étonnamment bien : Phi-4 Mini rivalise avec GPT-3.5 sur le suivi d'instructions, Gemma 2 2B gère le chat rapide, et SmolLM 1.7B tourne sur des graphiques intégrés.

Phi-4 Mini est le premier choix à ce niveau. Malgré sa petite taille, il gère les Q&R généraux, le code léger et la synthèse de documents à ~25 tokens par seconde. Gemma 2 2B est plus rapide pour le chat en une seule passe. SmolLM 1.7B est le repli si même Phi-4 Mini pousse votre VRAM trop près de la limite.

Modèle	VRAM	Usage optimal
Phi-4 Mini Q4	3,2 Go	Meilleure qualité à 4 Go
Gemma 2 2B Q4	1,5 Go	Chat rapide en une passe
SmolLM 1.7B Q4	1,0 Go	Empreinte VRAM minimale

Ce qui ne tient pas dans 4 Go

Ces modèles sont souvent demandés mais nécessitent plus de 4 Go de VRAM à tous les niveaux de quantisation :

Passer à 6 Go débloque Llama 3 8B et Mistral 7B — les deux modèles locaux les plus populaires. Voir les meilleurs LLM locaux pour 6 Go de VRAM. Pour une comparaison matérielle complète, voir les LLM locaux les plus rapides pour PC d'entrée de gamme.

▸Llama 3 8B — nécessite ~5,5 Go en Q4_K_M (minimum)
▸Mistral 7B — nécessite ~4,5 Go en Q4_K_M (marginal ; risqué à 4 Go avec la surcharge de contexte)
▸Phi-4 (complet 14B) — nécessite ~9,8 Go
▸Qwen 14B — nécessite ~9,5 Go en Q4_K_M

Réponses rapides sur les modèles 4 Go de VRAM

4 Go de VRAM suffisent-ils pour un LLM utile ?▾

Oui, pour les tâches de base. Phi-4 Mini gère les Q&R généraux et le code léger à ~25 tok/s. Pour les contextes longs, les agents de code multi-étapes ou l'analyse de documents, 4 Go est un goulot d'étranglement — passez à 6 Go ou plus.

Puis-je faire tourner Llama 3 avec 4 Go de VRAM ?▾

Non. Llama 3 8B nécessite au moins ~5,5 Go en Q4_K_M. Llama 3.2 3B tient en ~2,5 Go si vous voulez spécifiquement une variante Llama. Voir le guide complet des besoins VRAM.

Quel GPU a 4 Go de VRAM ?▾

RTX 3050 Ti (4 Go), GTX 1650 Super (4 Go) et AMD RX 6500 XT (4 Go) sont les plus courants. Les trois fonctionnent avec Ollama — NVIDIA via CUDA, AMD via ROCm ou Vulkan.

Le mode CPU uniquement peut-il contourner la limite de 4 Go de VRAM ?▾

Oui. Sans GPU, Llama 3 8B Q4 utilise ~6 Go de RAM système et tourne à 3–6 tok/s sur un processeur 8 cœurs moderne. Plus lent, mais fonctionne si vous avez suffisamment de RAM.

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