Quel modèle pour Mac Studio 192 Go ?
144 Go utilisables pour le modèle (75 % de la mémoire unifiée). 98 modèles open-weight tiennent en mémoire.
La marge sert au contexte : comptez ~1 Go par 8k tokens pour un modèle 7B. Une marge faible = contexte court.
| Modèle | Elo | Quantization | RAM requise | Marge | Confort mémoire | Lancer |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Gemma 4 31BGoogle · 31B | 1452 | FP16 | 70 Go | +74 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Gemma 4 26B-A4BGoogle · 26B | 1438 | FP16 | 59 Go | +85 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Qwen3.8 27BAlibaba · 27B | 1438 | FP16 | 61 Go | +83 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Mistral Medium 3.5Mistral AI · 128B | 1426 | Q4_K_M | 82 Go | +62 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| GLM-4.5 AirZ.ai · 106B | 1373 | Q8_0 | 127 Go | +17 Go | juste | Hugging Face ↗ |
| Gemma 3 27BGoogle · 27B | 1365 | Q4_K_MFP16 tient aussi · 61 Go | 19 Go | +125 Go | confortable | ollama run gemma3:27b |
| Nemotron 3 Super 120B-A12BNVIDIA · 120B | 1360 | Q8_0 | 143 Go | +1 Go | juste | Hugging Face ↗ |
| Mistral Small 3.2Mistral AI · 24B | 1356 | Q4_K_MFP16 tient aussi · 55 Go | 17 Go | +127 Go | confortable | ollama run mistral-small3.2 |
| gpt-oss-120bOpenAI · 117B | 1352 | MXFP4 | 73 Go | +71 Go | confortable | ollama run gpt-oss:120b |
| Qwen3 32BAlibaba · 32.8B | 1347 | Q4_K_MFP16 tient aussi · 74 Go | 23 Go | +121 Go | confortable | ollama run qwen3:32b |
| Gemma 3 12BGoogle · 12B | 1342 | Q4_K_MFP16 tient aussi · 28 Go | 9 Go | +135 Go | confortable | ollama run gemma3:12b |
| QwQ 32BAlibaba · 32.8B | 1336 | Q4_K_MFP16 tient aussi · 74 Go | 23 Go | +121 Go | confortable | ollama run qwq |
| Llama 4 ScoutMeta · 109B | 1322 | Q4_K_MQ8_0 tient aussi · 130 Go | 70 Go | +74 Go | confortable | ollama run llama4:scout |
| Gemma 3n E4BGoogle · 4B | 1318 | Q4_K_MFP16 tient aussi · 11 Go | 5 Go | +139 Go | confortable | ollama run gemma3n:e4b |
| Llama 3.3 70BMeta · 70.6B | 1318 | Q4_K_MQ8_0 tient aussi · 85 Go | 46 Go | +98 Go | confortable | ollama run llama3.3:70b |
| gpt-oss-20bOpenAI · 21B | 1317 | MXFP4 | 17 Go | +127 Go | confortable | ollama run gpt-oss:20b |
| Nemotron 3 Nano 30B-A3BNVIDIA · 30B | 1314 | FP16 | 68 Go | +76 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Granite 4.1 8BIBM · 8B | 1304 | FP16 | 20 Go | +124 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Gemma 3 4BGoogle · 4B | 1303 | Q4_K_MFP16 tient aussi · 11 Go | 5 Go | +139 Go | confortable | ollama run gemma3:4b |
| Qwen2.5 72BAlibaba · 72.7B | 1303 | Q4_K_MQ8_0 tient aussi · 88 Go | 48 Go | +96 Go | confortable | ollama run qwen2.5:72b |
| Llama 3.1 Nemotron 70BNVIDIA · 70.6B | 1299 | Q4_K_MQ8_0 tient aussi · 85 Go | 46 Go | +98 Go | confortable | ollama run nemotron:70b |
| Qwen2.5-Coder 32BAlibaba · 32.8B | 1271 | Q4_K_MFP16 tient aussi · 74 Go | 23 Go | +121 Go | confortable | ollama run qwen2.5-coder:32b |
| Aya Expanse 32BCohere · 32.3B | 1267 | Q4_K_MFP16 tient aussi · 73 Go | 22 Go | +122 Go | confortable | ollama run aya-expanse:32b |
| Command R+Cohere · 104B | 1262 | Q4_K_MQ8_0 tient aussi · 124 Go | 67 Go | +77 Go | confortable | ollama run command-r-plus |
| Phi-4Microsoft · 14.7B | 1256 | Q4_K_MFP16 tient aussi · 34 Go | 11 Go | +133 Go | confortable | ollama run phi4 |
| Phi-4 ReasoningMicrosoft · 14.7B | 1256 | Q4_K_MFP16 tient aussi · 34 Go | 11 Go | +133 Go | confortable | ollama run phi4-reasoning |
| OLMo 2 32BAllen AI · 32B | 1252 | FP16 | 72 Go | +72 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| CodestralMistral AI · 22.2B | 1240 | Q4_K_MFP16 tient aussi · 51 Go | 16 Go | +128 Go | confortable | ollama run codestral |
| Ministral 8BMistral AI · 8.02B | 1238 | FP16 | 20 Go | +124 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Llama 3.1 8BMeta · 8.03B | 1211 | Q4_K_MFP16 tient aussi · 20 Go | 7 Go | +137 Go | confortable | ollama run llama3.1:8b |
| Mixtral 8x7BMistral AI · 46.7B | 1197 | Q4_K_MFP16 tient aussi · 105 Go | 31 Go | +113 Go | confortable | ollama run mixtral:8x7b |
| Llama 3.2 3BMeta · 3.21B | 1167 | Q4_K_MFP16 tient aussi · 9 Go | 4 Go | +140 Go | confortable | ollama run llama3.2:3b |
| Llama 3.2 1BMeta · 1.24B | 1111 | Q4_K_MFP16 tient aussi · 5 Go | 3 Go | +141 Go | confortable | ollama run llama3.2:1b |
| Mistral 7BMistral AI · 7.25B | 1110 | Q4_K_MFP16 tient aussi · 18 Go | 7 Go | +137 Go | confortable | ollama run mistral:7b |
Pas encore classés par l’Arena
Aucun Elo Arena rattaché : sortie récente, modèle absent de l’Arena, ou correspondance pas encore faite de notre côté.
| Modèle | Elo | Quantization | RAM requise | Marge | Confort mémoire | Lancer |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3 0.6BAlibaba · 0.6B | — | Q4_K_MFP16 tient aussi · 3 Go | 2 Go | +142 Go | confortable | ollama run qwen3:0.6b |
| Gemma 3 1BGoogle · 1B | — | Q4_K_MFP16 tient aussi · 4 Go | 3 Go | +141 Go | confortable | ollama run gemma3:1b |
| Phi-4 MiniMicrosoft · 3.8B | — | Q4_K_MFP16 tient aussi · 10 Go | 4 Go | +140 Go | confortable | ollama run phi4-mini |
| Qwen3 4BAlibaba · 4.02B | — | Q4_K_MFP16 tient aussi · 11 Go | 5 Go | +139 Go | confortable | ollama run qwen3:4b |
| Gemma 4 E2BGoogle · 2B | — | FP16 | 6 Go | +138 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| CodeGemma 7BGoogle · 8.5B | — | Q4_K_MFP16 tient aussi · 21 Go | 7 Go | +137 Go | confortable | ollama run codegemma |
| Command R7BCohere · 8B | — | Q4_K_MFP16 tient aussi · 20 Go | 7 Go | +137 Go | confortable | ollama run command-r7b |
| DeepSeek-R1 Distill 8BDeepSeek · 8.03B | — | Q4_K_MFP16 tient aussi · 20 Go | 7 Go | +137 Go | confortable | ollama run deepseek-r1:8b |
| Granite 3.3 8BIBM · 8.1B | — | Q4_K_MFP16 tient aussi · 20 Go | 7 Go | +137 Go | confortable | ollama run granite3.3:8b |
| Hermes 3 8BNous Research · 8.03B | — | Q4_K_MFP16 tient aussi · 20 Go | 7 Go | +137 Go | confortable | ollama run hermes3:8b |
| MiniCPM5-2BOpenBMB · 2.5B | — | FP16 | 7 Go | +137 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Qwen3 8BAlibaba · 8.2B | — | Q4_K_MFP16 tient aussi · 20 Go | 7 Go | +137 Go | confortable | ollama run qwen3:8b |
| Falcon 3 10BTII · 10.3B | — | Q4_K_MFP16 tient aussi · 25 Go | 8 Go | +136 Go | confortable | ollama run falcon3:10b |
| Granite 4.1 3BIBM · 3B | — | FP16 | 9 Go | +135 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Ministral 3 3BMistral AI · 3B | — | FP16 | 9 Go | +135 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| SmolLM3 3BHugging Face · 3.1B | — | FP16 | 9 Go | +135 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Mistral Nemo 12BMistral AI · 12.2B | — | Q4_K_MFP16 tient aussi · 29 Go | 10 Go | +134 Go | confortable | ollama run mistral-nemo |
| Gemma 4 E4BGoogle · 4B | — | FP16 | 11 Go | +133 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Qwen3 14BAlibaba · 14.8B | — | Q4_K_MFP16 tient aussi · 35 Go | 11 Go | +133 Go | confortable | ollama run qwen3:14b |
| DeepSeek-Coder-V2 LiteDeepSeek · 15.7B | — | Q4_K_MFP16 tient aussi · 37 Go | 12 Go | +132 Go | confortable | ollama run deepseek-coder-v2:16b |
| StarCoder 2BigCode · 16B | — | Q4_K_MFP16 tient aussi · 37 Go | 12 Go | +132 Go | confortable | ollama run starcoder2:15b |
| Devstral SmallMistral AI · 24B | — | Q4_K_MFP16 tient aussi · 55 Go | 17 Go | +127 Go | confortable | ollama run devstral |
| Lucie 7BOpenLLM France · 6.7B | — | FP16 | 17 Go | +127 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Magistral SmallMistral AI · 24B | — | Q4_K_MFP16 tient aussi · 55 Go | 17 Go | +127 Go | confortable | ollama run magistral |
| OLMo 3 7BAllen AI · 7B | — | FP16 | 17 Go | +127 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Apertus 8BSwiss AI · 8B | — | FP16 | 20 Go | +124 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Ministral 3 8BMistral AI · 8B | — | FP16 | 20 Go | +124 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| InternLM3 8BShanghai AI Lab · 8.8B | — | FP16 | 21 Go | +123 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| EuroLLM 9BUTTER Project · 9.15B | — | FP16 | 22 Go | +122 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| DeepSeek-R1 Distill 32BDeepSeek · 32.8B | — | Q4_K_MFP16 tient aussi · 74 Go | 23 Go | +121 Go | confortable | ollama run deepseek-r1:32b |
| Gemma 4 12BGoogle · 12B | — | FP16 | 28 Go | +116 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Ministral 3 14BMistral AI · 14B | — | FP16 | 33 Go | +111 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Qwen3.6 27BAlibaba · 27B | — | FP16 | 61 Go | +83 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Qwen3.6 35B-A3BAlibaba · 35B | — | FP16 | 79 Go | +65 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Mistral Small 4Mistral AI · 119B | — | Q8_0 | 142 Go | +2 Go | juste | Hugging Face ↗ |
Image, vidéo, audio et 3D
Ces modèles ne génèrent pas de texte : l’Arena texte ne les classe pas. Ordre indicatif, pas un classement de qualité.
| Modèle | Elo | Quantization | RAM requise | Marge | Confort mémoire | Lancer |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Kokoro-82MHexgrad · 0.08B | — | FP16 | 2 Go | +142 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| ChatterboxResemble AI · 0.5B | — | FP16 | 3 Go | +141 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Parakeet TDT 0.6B v3NVIDIA · 0.6B | — | FP16 | 3 Go | +141 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| TripoSRStability AI · 0.5B | — | FP16 | 3 Go | +141 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Stable Fast 3DStability AI · 1B | — | FP16 | 4 Go | +140 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| TRELLISMicrosoft · 1.2B | — | FP16 | 5 Go | +139 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Whisper large-v3OpenAI · 1.55B | — | FP16 | 5 Go | +139 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Dia 1.6BNari Labs · 1.6B | — | FP16 | 6 Go | +138 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Hunyuan3D 2.1Tencent · 3B | — | FP16 | 9 Go | +135 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Orpheus 3BCanopy Labs · 3B | — | FP16 | 9 Go | +135 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Voxtral Mini 3BMistral AI · 3B | — | FP16 | 9 Go | +135 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| YuE2-3Bm-a-p (Multimodal Art Projection) · 3B | — | FP16 | 9 Go | +135 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| FLUX.2 [klein] 4BBlack Forest Labs · 4B | — | FP16 | 11 Go | +133 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| TRELLIS.2Microsoft · 4B | — | FP16 | 11 Go | +133 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| CogVideoX 5BZhipu AI · 5B | — | FP16 | 13 Go | +131 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Wan 2.2 5BAlibaba · 5B | — | FP16 | 13 Go | +131 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Ming-Image 0.1 DesignAnt Group · 6B | — | FP16 | 15 Go | +129 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Z-Image TurboAlibaba · 6B | — | FP16 | 15 Go | +129 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| HunyuanVideo 1.5Tencent · 8.3B | — | FP16 | 20 Go | +124 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| GLM-ImageZhipu AI · 9B | — | FP16 | 22 Go | +122 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Mochi 1Genmo · 10B | — | FP16 | 24 Go | +120 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| FLUX.1 [dev]Black Forest Labs · 12B | — | FP16 | 28 Go | +116 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| HiDream-I1HiDream · 17B | — | FP16 | 39 Go | +105 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Qwen-Image 2512Alibaba · 20B | — | FP16 | 46 Go | +98 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| LTX-2.3Lightricks · 22B | — | FP16 | 50 Go | +94 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Voxtral Small 24BMistral AI · 24B | — | FP16 | 55 Go | +89 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| Wan 2.2 A14BAlibaba · 27B | — | FP16 | 61 Go | +83 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| FLUX.2 [dev]Black Forest Labs · 32B | — | FP16 | 72 Go | +72 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
| HunyuanImage 3.0Tencent · 80B | — | Q8_0 | 96 Go | +48 Go | confortable | Hugging Face ↗ |
Une commande « ollama run » sans suffixe télécharge la version Q4_K_M de la bibliothèque Ollama : la ligne indique alors cette quantization et sa mémoire, et signale si FP16 ou Q8_0 tiendrait aussi. Exception : un modèle publié dans un format natif (MXFP4 pour gpt-oss, FP8 pour DeepSeek V4.1) n’existe qu’en une version, c’est elle que la commande charge. via Hugging Face ou un tag Ollama explicite.
Partager ce verdict
Un lien, la même sélection, les mêmes raisons.