| Modèle | Taille | En 4 bits | Plus petit Mac |
|---|---|---|---|
| Qwen3 0.6BQwen (Alibaba) | 0,6B | 1,8 GB | 8 GB |
| Qwen3.5 0.8BQwen (Alibaba) | 0,8B | 2 GB | 8 GB |
| Llama 3.2 1B InstructMeta | 1,23B | 2,2 GB | 8 GB |
| Qwen3.5 2BQwen (Alibaba) | 2B | 2,6 GB | 8 GB |
| MiniCPM5 2BOpenBMB | 2,52B | 2,9 GB | 8 GB |
| LFM2.5 2.6BLiquid AI | 2,69B | 3 GB | 8 GB |
| Granite 4.2 3BIBM | 3B | 3,2 GB | 8 GB |
| SmolLM3 3BHugging Face | 3B | 3,2 GB | 8 GB |
| Llama 3.2 3B InstructMeta | 3,21B | 3,3 GB | 8 GB |
| Phi-4 mini instructMicrosoft | 3,8B | 3,6 GB | 8 GB |
| Nemotron 3 Nano 4BNVIDIA | 3,97B | 3,7 GB | 8 GB |
| Qwen3.5 4BQwen (Alibaba) | 4B | 3,8 GB | 8 GB |
| Gemma 4 E2BGoogle DeepMind | 5,1B | 4,4 GB | 8 GB |
| Llama 3.1 8B InstructMeta | 8B | 6 GB | 8 GB |
| Gemma 4 E4BGoogle DeepMind | 8B | 6 GB | 8 GB |
| Granite 4.2 8BIBM | 8B | 6 GB | 8 GB |
| Qwen3 8BQwen (Alibaba) | 8,2B | 6,1 GB | 16 GB |
| Ministral 3 8BMistral AI | 8,9B | 6,5 GB | 16 GB |
| Qwen3.5 9BQwen (Alibaba) | 9B | 6,6 GB | 16 GB |
| Gemma 4 12B UnifiedGoogle DeepMind | 12B | 8,2 GB | 16 GB |
| Phi-4 (14B)Microsoft | 14B | 9,4 GB | 16 GB |
| Phi-4 Reasoning Vision 15BMicrosoft | 15B | 9,9 GB | 16 GB |
| gpt-oss-20bOpenAI | 21B · 3,6B actifs | 15,3 GB | 24 GB |
| Devstral Small 2 (24B)Mistral AI | 24B | 15 GB | 24 GB |
| Magistral Small 1.2 (2509)Mistral AI | 24B | 15 GB | 24 GB |
| Mistral Small 3.2 (24B)Mistral AI | 24B | 15 GB | 24 GB |
| LFM2.5 24B A2BLiquid AI | 24B · 2B actifs | 15 GB | 24 GB |
| Gemma 4 26B A4BGoogle DeepMind | 25,2B · 3,8B actifs | 15,7 GB | 24 GB |
| Qwen3.8 27BQwen (Alibaba) | 27B | 16,7 GB | 24 GB |
| Qwen3.6 27BQwen (Alibaba) | 27B | 16,7 GB | 24 GB |
| Muse Glimmer 30BMeta (Meta Superintelligence Lab) | 29,6B | 18,2 GB | 32 GB |
| GLM-4.7 FlashZ.ai (Zhipu) | 30B · 3B actifs | 18,4 GB | 32 GB |
| Nemotron 3 Nano 30B A3BNVIDIA | 30B · 3,5B actifs | 18,4 GB | 32 GB |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B A3BNVIDIA | 30B · 3B actifs | 18,4 GB | 32 GB |
| Granite 4.2 30BIBM | 30B | 18,4 GB | 32 GB |
| Qwen3 Coder 30B A3B InstructQwen (Alibaba) | 30,5B · 3,3B actifs | 18,7 GB | 32 GB |
| Gemma 4 31BGoogle DeepMind | 30,7B | 18,8 GB | 32 GB |
| Qwen3.6 35B A3BQwen (Alibaba) | 35B · 3B actifs | 21,3 GB | 32 GB |
| Llama 3.3 70B InstructMeta | 70B | 42,6 GB | 64 GB |
| Nemotron 3.5 Bolt 74B A9BNVIDIA | 74B · 9B actifs | 44,9 GB | 64 GB |
| Qwen3 Coder NextQwen (Alibaba) | 80B · 3B actifs | 48,6 GB | 96 GB |
| GLM-4.5 AirZ.ai (Zhipu) | 106B · 12B actifs | 64,4 GB | 96 GB |
| Llama 4 Scout 17B-16E InstructMeta | 109B · 17B actifs | 66,2 GB | 96 GB |
| gpt-oss-120bOpenAI | 117B · 5,1B actifs | 70,5 GB | 96 GB |
| Mistral Small 4 (119B)Mistral AI | 119B · 6,5B actifs | 72,3 GB | 128 GB |
| Nemotron 3 Super 120B A12BNVIDIA | 120B · 12B actifs | 72,9 GB | 128 GB |
| Qwen3.5 122B A10BQwen (Alibaba) | 122B · 10B actifs | 74,1 GB | 128 GB |
| Ornith 1.5 122BOrnith AI | 122B · 10B actifs | 74,1 GB | 128 GB |
| Devstral 2 (123B)Mistral AI | 123B | 74,7 GB | 128 GB |
| Mistral Medium 3.5 (128B)Mistral AI | 128B | 77,8 GB | 128 GB |
| Qwen3.8 Flash NextQwen (Alibaba) | 180B · 6B actifs | 109 GB | 192 GB |
| MiniMax M2.7MiniMax | 230B · 10B actifs | 140 GB | 192 GB |
| Inkling SmallThinking Machines Lab | 276B · 12B actifs | 168 GB | 256 GB |
| DeepSeek V4 Flash 0731DeepSeek | 284B · 13B actifs | 173 GB | 256 GB |
| Hy3Tencent | 295B · 21B actifs | 179 GB | 256 GB |
| MiMo V2.6 FlashXiaomi | 309B · 15B actifs | 187 GB | 256 GB |
| GLM-5.3 FlashZ.ai (Zhipu) | 320B · 18B actifs | 194 GB | 512 GB |
| Qwen3.5 397B A17BQwen (Alibaba) | 397B · 17B actifs | 241 GB | 512 GB |
| Llama 4 Maverick 17B-128E InstructMeta | 400B · 17B actifs | 243 GB | 512 GB |
| MiniMax M3MiniMax | 428B · 23B actifs | 260 GB | 512 GB |
| Beam 1.0Reflection AI | 501B · 23B actifs | 304 GB | 512 GB |
| Nemotron 3 Ultra 550B A55BNVIDIA | 550B · 55B actifs | 334 GB | 512 GB |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017DeepSeek | 552B · 16B actifs | 335 GB | 512 GB |
| Mistral Large 3 (675B)Mistral AI | 675B · 41B actifs | 410 GB | 512 GB |
| GLM-5.3Z.ai (Zhipu) | 744B · 40B actifs | 452 GB | 512 GB |
| Muse Spark OpenMeta (Meta Superintelligence Labs) | 816B · 42B actifs | 496 GB | 512 GB |
| InklingThinking Machines Lab | 975B · 41B actifs | 592 GB | 512 GB |
| Kimi K2.6Moonshot AI | 1 000B · 32B actifs | 643 GB | 512 GB |
| Kimi K2.7 CodeMoonshot AI | 1 000B · 32B actifs | 643 GB | 512 GB |
| MiMo V2.6 ProXiaomi | 1 020B · 42B actifs | 611 GB | 512 GB |
| DeepSeek V4 Pro 0813DeepSeek | 1 600B · 49B actifs | 972 GB | aucun |
| Qwen3.8 2.4T A95BQwen (Alibaba) | 2 400B · 95B actifs | 1,5 TB | aucun |
| Kimi K3Moonshot AI | 2 800B · 104B actifs | 1,7 TB | aucun |
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Comment c’est calculé
Mémoire : les paramètres du modèle à 8, 6, 4, 3 ou 2 bits par poids, plus les facteurs d’échelle par groupe de MLX (un demi-bit par poids), ou son format natif, avec en plus de la place pour le contexte. Par défaut, macOS laisse le GPU utiliser environ 75 % de la mémoire unifiée. Vitesse : la bande passante mémoire divisée par les octets lus pour chaque token donne le plafond pour une conversation ; dans les benchmarks Apple Silicon publics de llama.cpp, les exécutions réelles atteignent environ 45 % à 80 % de ce plafond, et c’est la fourchette affichée. Ce sont des estimations, pas des mesures : mesurez votre propre Mac sur MLX Bench. Chiffres des modèles tirés de chaque fiche officielle, chiffres des puces tirés des caractéristiques techniques d’Apple. Vérifié le 2026-10-19. Mêmes données que mlx.app/compare.