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Meilleur LLM local pour un laptop avec 16 Go de RAM ?

Réponse rapide

Llama 3 8B Q4_K_M est le meilleur LLM local pour un laptop avec 16 Go de RAM sans GPU dédié. Il utilise ~5 Go de RAM et tourne à ~5 tok/s sur un CPU moderne. Qwen 2.5 Coder 7B est l'alternative privilégiée pour les tâches de Coding. Les laptops Apple Silicon (série M) sont 3 à 4 fois plus rapides via la mémoire unifiée.

  • Llama 3 8B Q4_K_M : ~5 Go de RAM, ~5 tok/s sur CPU, meilleur équilibre général
  • Qwen 2.5 Coder 7B Q4_K_M : ~5 Go de RAM, ~5 tok/s sur CPU, optimal pour le Coding
  • Laptops Apple Silicon (série M) : ~18 tok/s via mémoire unifiée — bien plus rapides

Mis à jour : 2026-05

Quick Answers

Llama 3 8B Q4_K_M Est le Choix Pour un Laptop 16 Go

En mai 2026, sur un laptop 16 Go de RAM sans GPU dédié, Llama 3 8B en quantisation Q4_K_M est le meilleur LLM local pour usage général. Il utilise environ 5 Go de RAM, laisse 11 Go pour l'OS et autres applications, et tourne à ~5 tokens par seconde sur un CPU x86 moderne. Il gère le Coding, la rédaction et les tâches de résumé sans perte de qualité liée à la quantisation.

Le tableau ci-dessous présente les quatre modèles à considérer sur un laptop 16 Go, classés par usage.

ModèleRAM (Q4_K_M)Vitesse (meilleur usage)
Llama 3 8B~5 Go~5 tok/s — usage général, meilleur équilibre
Qwen 2.5 Coder 7B~5 Go~5 tok/s — tâches de Coding spécifiques
Phi-4 Mini~3 Go~12 tok/s — vitesse avant tout
Qwen 2.5 14B~9 Go~3 tok/s — raisonnement, long contexte

RAM vs VRAM — Ce Qui Compte

Sur un laptop sans GPU dédié, RAM et VRAM sont le même pool. Le CPU lit les poids du modèle directement depuis la RAM système. Cela signifie que 16 Go de RAM vous donnent 16 Go de mémoire adressable pour le modèle — pas de goulot d'étranglement VRAM. En revanche, un laptop avec un GPU discret de 4 Go (ex. RTX 4050 4 Go variante laptop) a un plafond VRAM fixe : un modèle de 5 Go ne peut pas tenir dans le VRAM GPU et retombe sur une exécution CPU lente.

Apple Silicon (M1/M2/M3/M4) est un cas différent. Sur les laptops Apple, la RAM est unifiée — la même mémoire physique est partagée entre CPU et GPU au niveau matériel avec une haute bande passante. Un MacBook Pro M3 de 16 Go fait tourner Llama 3 8B à ~18 tok/s, environ 3× plus rapide qu'un CPU x86 Intel ou AMD avec le même niveau de RAM. Si vous choisissez entre un laptop Intel 16 Go et un laptop Apple Silicon 16 Go pour l'usage LLM local, l'option Apple Silicon est nettement plus rapide pour l'inférence.

Réponses Rapides sur les LLMs pour Laptops 16 Go

16 Go de RAM suffiront-ils pour un modèle 13B ?
Un modèle 13B en Q4_K_M nécessite environ 8 à 9 Go de RAM. Sur 16 Go il tient, mais ne laisse que 7 Go pour l'OS et autres processus. Sur x86, la vitesse est ~2–3 tok/s — nettement lent pour le chat. Préférez les modèles 8B pour un usage interactif ; n'utilisez 13B que si vous avez besoin du saut de qualité et pouvez tolérer la vitesse.
Apple M-series vs Intel i7 pour LLM local sur 16 Go ?
Apple Silicon gagne nettement. Un M3 de 16 Go fait tourner Llama 3 8B à ~18 tok/s. Un Intel Core i7 (13e gen) de 16 Go fait tourner le même modèle à ~4–5 tok/s. L'écart est architectural : la bande passante mémoire unifiée d'Apple (~100 Go/s) est 5 à 6× supérieure à la bande passante mémoire DDR5 d'un laptop x86 typique.
Dois-je fermer des apps pour libérer de la RAM pour le LLM ?
Seulement si vous faites tourner un modèle près du plafond RAM. Pour Llama 3 8B (~5 Go) sur 16 Go, ce n'est pas nécessaire — l'OS gère la mémoire efficacement. Pour Qwen 2.5 14B (~9 Go), fermer Chrome et autres apps gourmandes en RAM évite le swap disque et maintient une vitesse constante. Utilisez le Moniteur d'activité (macOS) ou le Gestionnaire des tâches (Windows) pour vérifier la RAM libre avant de charger le modèle.
32 Go de RAM vaut-il l'upgrade pour les LLMs locaux ?
Oui, si vous faites tourner des modèles 14B+ régulièrement ou souhaitez garder le modèle chargé en faisant tourner d'autres applications lourdes. À 32 Go, Qwen 2.5 14B tourne confortablement sans pression mémoire. Vous débloquez aussi les modèles 70B avec une quantisation très agressive (Q2_K à ~24 Go), bien que la qualité se dégrade significativement sous Q4. Pour la plupart des utilisateurs avec des modèles 7–8B, 16 Go est suffisant.