Llama 8B
Meta Llama 3.1 8B Instruct
ChatCodeMultilingue
RAM min. 7 Go (Q4_K_M)
ollama run llama3.1:8b Catalogue des modèles LLM
La base de données française la plus complète pour trouver, comparer et télécharger des modèles LLM open source. Commandes Ollama, RAM nécessaire, liens HuggingFace - tout ce qu'il faut pour démarrer en local.
25 modèles référencés
100% open source
Mis à jour Juin 2025
Compatible avec votre machine ?
Découvrez en 10 secondes quels modèles tournent sur votre Mac, PC ou Linux, selon votre RAM et votre GPU.
25 modèles affichés
Llama 70B
Meta Llama 3.3 70B Instruct
ChatCodeRaisonnementMultilingue
RAM min. 48 Go (Q4_K_M)
ollama run llama3.3:70b Llama 3B
Meta Llama 3.2 3B Instruct
ChatMultilingue
RAM min. 4 Go (Q4_K_M)
ollama run llama3.2:3b Llama 1B
Meta Llama 3.2 1B Instruct
Chat
RAM min. 2 Go (Q4_K_M)
ollama run llama3.2:1b Mistral 7B
Mistral 7B v0.3 Instruct
ChatCodeMultilingue
RAM min. 6 Go (Q4_K_M)
ollama run mistral:7b Mistral 12B
Mistral NeMo 12B Instruct
ChatCodeMultilingue
RAM min. 10 Go (Q4_K_M)
ollama run mistral-nemo:12b Mistral 22B
Mistral Small 22B Instruct
ChatCodeMultilingue
RAM min. 18 Go (Q4_K_M)
ollama run mistral-small:22b Gemma 2B
Google Gemma 2 2B Instruct
ChatMultilingue
RAM min. 3 Go (Q4_K_M)
ollama run gemma2:2b Gemma 9B
Google Gemma 2 9B Instruct
ChatCodeMultilingue
RAM min. 8 Go (Q4_K_M)
ollama run gemma2:9b Gemma 27B
Google Gemma 2 27B Instruct
ChatCodeRaisonnementMultilingue
RAM min. 22 Go (Q4_K_M)
ollama run gemma2:27b Phi 14B
Microsoft Phi-4
ChatCodeRaisonnement
RAM min. 12 Go (Q4_K_M)
ollama run phi4:14b Phi 3.8B
Microsoft Phi-3.5 Mini Instruct
ChatCodeRaisonnement
RAM min. 4 Go (Q4_K_M)
ollama run phi3.5:3.8b Qwen 7B
Alibaba Qwen 2.5 7B Instruct
ChatCodeMultilingue
RAM min. 7 Go (Q4_K_M)
ollama run qwen2.5:7b Qwen 14B
Alibaba Qwen 2.5 14B Instruct
ChatCodeRaisonnementMultilingue
RAM min. 13 Go (Q4_K_M)
ollama run qwen2.5:14b Qwen 72B
Alibaba Qwen 2.5 72B Instruct
ChatCodeRaisonnementMultilingue
RAM min. 50 Go (Q4_K_M)
ollama run qwen2.5:72b DeepSeek R1 7B
DeepSeek R1 7B
RaisonnementCodeChat
RAM min. 7 Go (Q4_K_M)
ollama run deepseek-r1:7b DeepSeek R1 14B
DeepSeek R1 14B
RaisonnementCodeChat
RAM min. 13 Go (Q4_K_M)
ollama run deepseek-r1:14b DeepSeek R1 70B
DeepSeek R1 70B
RaisonnementCodeChat
RAM min. 50 Go (Q4_K_M)
ollama run deepseek-r1:70b DeepSeek Coder 16B
DeepSeek Coder V2 16B Instruct
CodeChat
RAM min. 14 Go (Q4_K_M)
ollama run deepseek-coder-v2:16b CodeLlama 13B
Meta CodeLlama 13B Instruct
Code
RAM min. 11 Go (Q4_K_M)
ollama run codellama:13b Nomic 137M
Nomic Embed Text v1.5
RAM min. 1 Go (Q4_K_M)
ollama run nomic-embed-text:latest MixedBread 335M
MixedBread mxbai-embed-large-v1
RAM min. 1.5 Go (Q4_K_M)
ollama run mxbai-embed-large:latest LLaVA 7B
LLaVA 1.6 Mistral 7B
VisionChat
RAM min. 8 Go (Q4_K_M)
ollama run llava:7b Moondream 1.8B
Moondream 2
VisionChat
RAM min. 3 Go (Q4_K_M)
ollama run moondream:1.8b Mixtral 47B
Mistral Mixtral 8x7B MoE Instruct
ChatCodeMultilingue
RAM min. 34 Go (Q4_K_M)
ollama run mixtral:8x7b Comment télécharger un LLM ?
Télécharger et lancer un LLM en local est plus simple qu'il n'y paraît. La méthode la plus rapide passe par Ollama, un outil gratuit disponible sur Mac, Windows et Linux.
1
Installer Ollama
Téléchargez Ollama sur ollama.com. L'installation prend moins de 2 minutes et ne nécessite aucune configuration.
2
Choisir un modèle
Parcourez le catalogue ci-dessus et repérez la colonne RAM min. Choisissez un modèle dont la RAM nécessaire est inférieure à la RAM disponible sur votre machine.
3
Lancer la commande
Copiez la commande Ollama affichée sur la fiche du modèle, collez-la dans votre terminal et appuyez sur Entrée. Le modèle se télécharge et démarre automatiquement.
ollama run llama3.1:8b 4
Commencer à utiliser
Vous pouvez dialoguer directement dans le terminal, ou connecter Ollama à des interfaces graphiques comme Open WebUI ou des éditeurs comme VS Code et Cursor.