Les meilleurs modèles Ollama en ce moment ?
Réponse rapide
Pour un usage général, qwen3.5:9b est le choix le plus solide avec 6,6 Go de téléchargement. Pour le code, qwen2.5-coder:7b à 4,7 Go fait le travail sur bien moins de matériel que ne le prétendent la plupart des guides. Pour les configurations compactes, llama3.2:3b tient dans 2,0 Go. Toutes les tailles relevées dans la bibliothèque Ollama le 28 août 2026.
- ▸Meilleur polyvalent : qwen3.5:9b — 6,6 Go
- ▸Meilleur pour le code : qwen2.5-coder:7b — 4,7 Go
- ▸Meilleur compact : llama3.2:3b — 2,0 Go
Points clés
- ✓Meilleur usage polyvalent : qwen3.5:9b — 6,6 Go de téléchargement, la génération Qwen la plus récente réellement disponible dans Ollama
- ✓Meilleur code : qwen2.5-coder:7b — 4,7 Go, et c'est le choix rapport qualité-prix car qwen3-coder démarre à 19 Go
- ✓Meilleur compact : llama3.2:3b — 2,0 Go, ou deepseek-r1:1.5b à 1,1 Go si vous voulez des traces de raisonnement
- ✓Attention au chiffre comparé : ce sont des tailles de téléchargement de la bibliothèque Ollama, pas des besoins en VRAM. Prévoyez de la marge au-dessus pour votre fenêtre de contexte
- ✓Un modèle de six mois avec une quantization mature surpasse souvent une toute nouvelle release au support communautaire limité
Les trois leaders par tier
Pour un usage général, le choix actuel est qwen3.5:9b avec 6,6 Go de téléchargement. Les tailles ci-dessous ont été relevées directement dans la bibliothèque Ollama le 28 août 2026.
"Meilleur" en pratique signifie le meilleur équilibre entre qualité de sortie, vitesse d'inférence et efficacité mémoire — pas uniquement un score de benchmark brut. Un modèle 9B qui tient réellement est plus utile qu'un modèle 30B qui déborde sur le disque.
Un chiffre mérite correction : les modèles de code coûtent moins cher que ne le suggèrent la plupart des guides. qwen2.5-coder:7b pèse 4,7 Go et gère Python, TypeScript et Go sans prompting spécial. Le plus récent qwen3-coder démarre à 19 Go : c'est une tout autre classe de matériel, pas une mise à niveau directe.
| Tier | Modèle | Téléchargement | Pourquoi il est en tête |
|---|---|---|---|
| Compact | llama3.2:3b | 2,0 Go | Meilleure qualité/Go dans le bas de gamme ; 81,6 M de pulls |
| Polyvalent | qwen3.5:9b | 6,6 Go | Génération Qwen la plus récente disponible dans Ollama |
| Code | qwen2.5-coder:7b | 4,7 Go | Sortie de code solide pour une fraction de la taille de qwen3-coder |
| Raisonnement | deepseek-r1:8b | 5,2 Go | Deuxième modèle le plus téléchargé sur Ollama avec 92 M de pulls |
Quand le plus récent n'est pas le meilleur
Une nouvelle release de modèle ne devient pas automatiquement le meilleur choix Ollama. La qualité de quantization, les fine-tunes communautaires et la maturité d'intégration Ollama mettent 4–8 semaines à rattraper une nouvelle release.
Les compteurs de téléchargement le démontrent mieux que n'importe quel benchmark. llama3.1 reste le modèle le plus téléchargé de la bibliothèque avec 118,9 M de pulls, et llama3.2 atteint 81,6 M — tous deux devant chaque arrivée plus récente. Ce n'est pas de l'inertie : les gens choisissent ce dont les quantizations sont bien optimisées et le comportement prévisible.
Si vous voulez la génération récente, gemma4 (7,2 Go) et gpt-oss:20b (14 Go, contexte 128K) méritent un essai. Laissez un modèle tenir la tête 6+ semaines avant de compter dessus en production. Pour approfondir l'évaluation des modèles selon votre charge, consultez les meilleurs modèles open-source pour Ollama.
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