Llama vs Mistral vs Qwen — lequel choisir ?

Llama 3.1 8B est le meilleur modèle polyvalent. Mistral 7B excelle dans le suivi d'instructions et le raisonnement. Qwen 2.5 14B est le plus puissant pour les tâches multilingues et les longs contextes. Pour le code spécifiquement, Devstral Small 2 (également de Mistral) surpasse les trois.

Meilleurs LLM open source à exécuter localement sur Linux

Le catalogue sélectionné de grands modèles de langage open source que vous pouvez installer en un clic dans l'assistant MyAI de Linux Lite. Tous les modèles s'exécutent localement via Ollama — sans cloud, sans télémétrie, sans compte. Les tailles supposent une quantification Q4_K_M ; la VRAM minimale est pour une inférence accélérée par GPU utilisable (une VRAM inférieure bascule sur CPU+RAM, beaucoup plus lente). Source de vérité : /usr/share/myai/hardware-profiles.json. Mis à jour le 12/05/26.

Pourquoi exécuter un LLM localement ?

Exécuter des grands modèles de langage localement sur Linux signifie que vos invites, fichiers et conversations ne quittent jamais la machine. Pas de clé API, pas de limite de débit, pas d'abonnement, et pas d'envoi de données sensibles vers un serveur tiers. MyAI est la alternative à ChatGPT gratuite la plus simple pour les utilisateurs qui souhaitent la confidentialité, l'accès hors ligne et un contrôle total sur le modèle open source utilisé — des petits modèles de langage (SLM) comme Gemma 3 Mini (1B) qui fonctionnent sur un ordinateur portable basique, jusqu'aux modèles phares 70B+ sur un GPU de station de travail.

MyAI est livré avec un moteur de recommandation adapté au matériel qui détecte votre CPU, RAM, GPU NVIDIA/AMD et VRAM, puis ne vous affiche que les modèles qui fonctionneront réellement bien. Que vous recherchiez la meilleure IA pour le code, l'écriture, les mathématiques, les workflows agentiques ou un assistant quotidien rapide, le tableau sélectionné ci-dessous propose une option soigneusement choisie pour chaque niveau.

Catalogue LLM open source sélectionné

Modèle	Taille (Q4)	VRAM min.	RAM min.	Notes
Gemma 3 Mini gemma3:1b	815 MB	—	4 Go	Google LLM open source compact 1B de Google. Rapide partout, idéal pour le chat occasionnel et l'IA embarquée sur les anciens ordinateurs portables Linux. smallcpu-friendly
Llama 3.2 llama3.2:3b	2.0 Go	—	6 Go	Meta Modèle polyvalent 3B. Meilleur LLM open source par défaut pour les bureaux Linux typiques. Excellent équilibre entre vitesse et qualité. balanced
Mistral 7B mistral:7b	4.1 Go	6 Go	8 Go	Mistral AI Solide raisonnement open source et suivi d'instructions. Un favori pour l'écriture générale et les workflows de questions-réponses. quality
GLM 4.7 Flash glm-4.7-flash	5.5 Go	6 Go	10 Go	Zhipu AI Variante légère GLM 4.7 « flash » de Zhipu AI. Optimisée pour des réponses rapides avec une qualité équilibrée — idéale pour un chat réactif. balanced
Llama 3.1 8B llama3.1:8b	4.7 Go	6 Go	10 Go	Meta Le modèle phare compact de Meta — très capable pour sa taille. Excellent choix pour le code, l'écriture et l'IA polyvalente sur du matériel de milieu de gamme. quality
Qwen 2.5 14B qwen2.5:14b	9.0 Go	12 Go	16 Go	Alibaba Modèle polyvalent 14B. Excellent pour les longs contextes, les invites multilingues et les mathématiques. Nécessite 12 Go+ de VRAM ou beaucoup de RAM. heavy
Devstral Small 2 devstral-small-2	14 Go	14 Go	28 Go	Mistral AI Modèle 24B axé sur le code — la meilleure IA open source pour le codage et les workflows agentiques. Excellent pour les modifications multi-fichiers et le refactoring. quality
Gemma 2 27B gemma2:27b	16 Go	18 Go	32 Go	Google Modèle dense moyen-grand de Google. Excellente qualité pour l'écriture, la synthèse et les tâches rédactionnelles à l'échelle d'une station de travail. largegpu-recommended
Mixtral 8x7B mixtral:8x7b	26 Go	28 Go	48 Go	Mistral AI Mélange d'experts (47 B au total, ~13 B actifs par token). Rapide pour sa qualité — une alternative locale populaire à ChatGPT. largemoegpu-recommended
Llama 3.3 70B llama3.3:70b	43 Go	42 Go	64 Go	Meta LLM open source 70B de Meta fin 2024. Qualité proche de l'état de l'art sur un seul GPU 48 Go — le Llama local le plus puissant que vous pouvez exécuter. xlargegpu-only
Qwen 3.6 qwen3.6:latest	47 Go	44 Go	64 Go	Alibaba Dernière version Qwen 3.6. Polyvalent, long contexte, multilingue — un concurrent open source de premier plan face aux modèles de classe GPT. xlargegpu-only
Mixtral 8x22B mixtral:8x22b	80 Go	80 Go	128 Go	Mistral AI Grand mélange d'experts (141 B). Classe station de travail / serveur — idéal quand vous avez besoin d'une profondeur de raisonnement maximale. xlargemoegpu-only

Meilleure IA open source par cas d'usage

Meilleure IA pour le code

Devstral Small 2 (24B) est en tête pour le codage agentique et les modifications multi-fichiers. Qwen 2.5 14B et Llama 3.1 8B sont de solides alternatives quand la VRAM est limitée. Tous gratuits, tous locaux, tous open source.

Meilleure IA pour l'écriture

Gemma 2 27B et Llama 3.3 70B produisent la prose longue la plus soignée. Pour l'écriture quotidienne sur du matériel modeste, Mistral 7B dépasse largement ses attentes.

Meilleure IA pour les maths & le raisonnement

Qwen 2.5 14B et Qwen 3.6 se distinguent pour les mathématiques, le raisonnement structuré et les tâches multilingues. Mixtral 8x7B est la meilleure option de type mélange d'experts.

Meilleure IA pour le matériel d'entrée de gamme

Gemma 3 Mini (1B, ~815 Mo) fonctionne avec 4 Go de RAM sans GPU requis — le petit modèle de langage fiable le plus léger du catalogue. Llama 3.2 (3B) est un niveau au-dessus si vous avez 6 Go.

Meilleure IA pour le chat rapide

GLM 4.7 Flash (Zhipu AI) est optimisé pour des réponses réactives. Dans la gamme basse, Llama 3.2 (3B) est un excellent choix par défaut pour les réponses rapides.

Meilleure alternative à ChatGPT

Pour un remplacement gratuit, privé et hors ligne de ChatGPT : Mixtral 8x7B sur un GPU 24–48 Go, ou Llama 3.3 70B si vous avez une carte de station de travail. Zéro compte, zéro donnée ne quitte votre machine.

Niveau	Déclenché par	Recommandation par défaut	Modèles proposés
Léger	< 6 Go RAM, sans GPU	Gemma 3 Mini	1 modèle — Gemma 3 Mini
Standard	6–15 Go RAM, sans GPU	Llama 3.2	3 modèles — ajoute Llama 3.2
CPU spacieux	16–31 Go RAM, sans GPU	Llama 3.2	5 modèles — ajoute Mistral 7B, GLM 4.7 Flash
CPU station de travail	32 Go+ RAM, sans GPU	Llama 3.1 8B	7 modèles — ajoute Llama 3.1 8B, Qwen 2.5 14B
GPU (petit)	< 6 Go VRAM (unique ou cumulé)	Llama 3.2	2 modèles — Gemma 3 Mini, Llama 3.2
GPU (moyen)	6–11 Go VRAM	Mistral 7B	6 modèles — ajoute Mistral 7B, GLM 4.7 Flash, Llama 3.1 8B
GPU (élevé)	12–23 Go VRAM	Qwen 2.5 14B	8 modèles — ajoute Qwen 2.5 14B, Devstral Small 2
GPU (très élevé)	24–47 Go VRAM	Mixtral 8x7B	10 modèles — ajoute Gemma 2 27B, Mixtral 8x7B
GPU (extrême)	48 Go+ VRAM	Llama 3.3 70B	13 modèles au total — ajoute Llama 3.3 70B, Qwen 3.6, Mixtral 8x22B

Questions fréquemment posées

Quelle est la meilleure IA pour le code que l'on peut exécuter localement ?

Devstral Small 2 (24B) est le modèle open source axé sur le code de Mistral — la meilleure option locale pour le codage agentique, la revue de code et les modifications multi-fichiers. Llama 3.1 8B et Qwen 2.5 14B sont de solides alternatives polyvalentes quand la VRAM est limitée. Tous fonctionnent sur Linux Lite via MyAI sans cloud ni compte requis.

Puis-je exécuter un LLM localement sur Linux ?

Oui. MyAI sur Linux Lite utilise Ollama en coulisse pour exécuter des LLM open source entièrement sur votre matériel. Les modèles plus petits comme Gemma 3 Mini fonctionnent sur CPU avec seulement 4 Go de RAM ; les modèles phares plus grands comme Llama 3.3 70B nécessitent un GPU de station de travail. Le sélecteur adapté au matériel de MyAI choisit les modèles qui fonctionneront réellement sur votre machine.

Quels sont les meilleurs LLM open source en 2026 ?

Les LLM open source les plus puissants pour l'inférence locale sont Meta Llama 3.3 70B, Mistral Mixtral 8x7B / 8x22B, Google Gemma 2 27B, Alibaba Qwen 3.6 et Mistral Devstral Small 2 (meilleur pour le code). Pour le chat rapide, Zhipu GLM 4.7 Flash est excellent. Le meilleur petit modèle de langage (SLM) pour le matériel d'entrée de gamme est Gemma 3 Mini.

Comment exécuter DeepSeek ou d'autres LLM localement sur Linux Lite ?

MyAI est livré avec un catalogue sélectionné de modèles vérifiés, mais tout modèle compatible Ollama — y compris les variantes DeepSeek — peut être téléchargé directement avec ollama pull <model> après l'installation de MyAI. Le moteur de recommandation associe automatiquement les modèles disponibles à votre CPU, RAM, GPU et VRAM.

Quel matériel faut-il pour exécuter un LLM local ?

Pour les petits modèles de langage (1–3B) : 2–6 Go de RAM, tout CPU moderne. Pour les modèles de taille moyenne (7–14B) : 10–16 Go de RAM ou un GPU de 6–12 Go. Pour les grands modèles (27B–70B+) : 32 Go+ de RAM et 18–48 Go de VRAM. MyAI additionne la VRAM sur les configurations multi-GPU NVIDIA (toujours) et les cartes AMD compatibles ROCm.

Qu'est-ce que le MCP (Model Context Protocol) ?

MCP est un standard ouvert pour connecter des assistants IA à des outils externes, des fichiers et des sources de données, popularisé en 2024. MyAI exécute des modèles localement via l'API HTTP d'Ollama, à laquelle les clients compatibles MCP et les workflows agentiques peuvent se connecter directement. Cela vous permet de créer des agents IA privés qui opèrent sur vos propres données sans aller-retour vers le cloud.

MyAI est-il une alternative gratuite à ChatGPT ?

Oui. MyAI est gratuit, open source, et fonctionne entièrement sur votre propre ordinateur. Pas de compte. Pas d'abonnement. Pas de cloud. Pas de télémétrie. Après le premier téléchargement du modèle, il fonctionne entièrement hors ligne — une véritable alternative privée à ChatGPT, Claude ou Gemini pour les utilisateurs soucieux de la propriété de leurs données.

Llama vs Mistral vs Qwen — quel LLM open source choisir ?

Llama 3.1 8B est le meilleur modèle polyvalent pour les bureaux typiques. Mistral 7B excelle dans le suivi d'instructions et le raisonnement pour les petites tailles. Qwen 2.5 14B / Qwen 3.6 sont les plus puissants pour les tâches multilingues, les longs contextes et les mathématiques. Pour le code spécifiquement, Devstral Small 2 (également de Mistral) surpasse les trois.

Qu'est-ce que le RAG (Retrieval-Augmented Generation) ?

Le RAG combine un LLM local avec une étape de recherche sur vos propres documents, permettant au modèle de répondre à des questions ancrées dans vos données sans les envoyer nulle part. MyAI expose l'API HTTP d'Ollama sur 127.0.0.1:7070, que tout framework RAG (LangChain, LlamaIndex, etc.) peut cibler pour des workflows de génération augmentée par récupération entièrement locaux.

MyAI fonctionne-t-il hors ligne ?

Oui. La seule activité réseau est le téléchargement initial du modèle (généralement 0,6–80 Go selon le modèle choisi). Une fois un modèle sur le disque, MyAI fonctionne entièrement hors ligne — aucune connexion Internet requise pour le chat, l'aide au code ou toute autre tâche IA.