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Portable de bureau, processeur seul, 16 Go
processeur seul16 GiB83 GB/s1,2 TFLOPS
Une fois que le système a pris sa part, cette machine laisse 13,00 Gio au modèle : de quoi accueillir 9 des 26 modèles que nous mesurons à la compression de référence, et le plus lourd qui y tient est gpt-oss-20b. Et sa vitesse de réponse ? Ce n’est pas la puce qui la dicte, ce sont ses 83 GB/s de bande passante mémoire (chiffre typique de cette classe de machine).
Reste pour le modèle
Estimation maison
Bande passante mémoire
Estimation maison
Modèles qui tiennent
Mesuré par Local AI Scope
La mémoire réellement utilisable
La RAM système est partagée avec le système d’exploitation et toutes les applications ouvertes. La réserve indiquée ici est volontairement prudente ; vous pouvez la modifier dans l’outil.
| Mémoire | Gio |
|---|---|
| Mémoire de la machine | 16 |
| Réservée au système | −3,00 |
| Reste pour le modèle | 13,00 |
Bande passante mémoire
Ce sont deux limites différentes, et il est facile de les confondre. Pendant que le modèle écrit sa réponse, c’est la bande passante qui commande : chaque token oblige à relire les poids qu’il utilise (tous dans un modèle dense ; dans un mélange d’experts, les couches communes et seulement les experts actifs), si bien que les tokens par seconde valent à peu près la bande passante divisée par cette quantité. Pendant que le modèle lit votre document, c’est le calcul qui commande : l’entrée est traitée d’un seul coup. D’où un portable sans GPU qui met des minutes avant le premier mot puis écrit à un rythme acceptable.
83 GB/s — Estimé · pas de fabricant unique : il s’agit d’une classe de machine, pas d’un produit. Le chiffre est une estimation prudente pour cette classe, pas une spécification.
Calcul: 1,2 TFLOPS (estimation pour cette classe de machine) — Estimé · pas de fabricant unique : il s’agit d’une classe de machine, pas d’un produit. Le chiffre est une estimation prudente pour cette classe, pas une spécification. Les chiffres de cette ligne ne proviennent pas tous de la même mesure selon la machine, car chaque fabricant en publie une différente. Comparez-les d’une machine à l’autre en le sachant.
Quels modèles tiennent ici, et lesquels non
Tenir signifie que trois choses tiennent à la fois dans la mémoire restante : le fichier du modèle, sa mémoire de contexte et la marge de travail du runtime. La mémoire de contexte est calculée à partir du schéma d’attention que chaque modèle déclare, couche par couche, et non de la formule générique : c’est pourquoi des modèles que cette formule jugerait impossibles tiennent ici.
| Modèle | Compression affichée | Taille du modèle | 8k | 32k | 128k | Plus grand contexte qui tient |
|---|---|---|---|---|---|---|
| qwen3-1.7b | Q4_K_M |
1,03 GiB | oui | oui | — | 32k |
| qwen3-4b-2507 | Q4_K_M |
2,33 GiB | oui | oui | non | 32k |
| gemma4-e2b | Q4_K_M |
2,89 GiB | oui | oui | oui | 128k |
| gemma4-e4b | Q4_K_M |
4,63 GiB | oui | oui | oui | 128k |
| qwen3-8b | Q4_K_M |
4,68 GiB | oui | oui | — | 32k |
| granite-4.2-8b | Q4_K_M |
4,98 GiB | oui | oui | non | 32k |
| qwen3.5-9b | Q4_K_M |
5,29 GiB | oui | oui | oui | 128k |
| gemma4-12b | Q4_K_M |
6,63 GiB | oui | oui | oui | 128k |
| gpt-oss-20b | Q4_K_M |
10,83 GiB | oui | oui | non | 32k |
| mistral-small-24b | Q4_K_M |
13,35 GiB | non | non | non | — |
| qwen3.8-27b | Q4_K_M |
15,33 GiB | non | non | non | — |
| muse-glimmer-30b | Q4_K_M |
15,61 GiB | non | non | non | — |
| qwen3.6-27b | Q4_K_M |
15,66 GiB | non | non | non | — |
| gemma4-26b-a4b | Q4_K_M |
15,78 GiB | non | non | non | — |
| gemma4-31b | Q4_K_M |
17,07 GiB | non | non | non | — |
| qwen3-coder-30b | Q4_K_M |
17,28 GiB | non | non | non | — |
| qwen3.6-35b-a3b | Q4_K_M |
20,61 GiB | non | non | non | — |
| flint-40b | Q4_K_M |
23,61 GiB | non | non | non | — |
| nemotron-3.5-lightning-30b | Q4_K_M |
23,73 GiB | non | non | non | — |
| gpt-oss-120b | Q4_K_M |
58,46 GiB | non | non | non | — |
| llama4-scout-17b | Q4_K_M |
60,87 GiB | non | non | non | — |
| nemotron-3.5-super-120b | Q4_K_M |
65,29 GiB | non | non | non | — |
| qwen3.8-flash-next | IQ4_XS |
87,25 GiB | non | non | non | — |
| deepseek-v4-flash | IQ4_XS |
127,28 GiB | non | non | non | — |
| glm-5.3-flash | Q4_K_M |
187,04 GiB | non | non | non | — |
| glm-5.2 | Q4_K_M |
433,83 GiB | non | non | non | — |
Les tailles sont celles des fichiers réellement publiés à la compression de référence, un palier par ligne : Q4_K_M lorsque l’auteur la publie, le voisin le plus proche sinon. Chaque ligne indique laquelle elle affiche. Q4_K_M est notre plancher de qualité : en dessous, la perte s’entend dans les réponses. Un modèle qui ne tiendrait ici qu’avec une compression plus agressive est classé comme ne tenant pas, à dessein. Un tiret dans une colonne de contexte signifie que le modèle n’offre pas ce contexte, il n’y a donc rien à faire tenir.
Modèles qui tiennent — 9 sur les 26 modèles mesurés
- qwen3-1.7b
Q4_K_M— contexte 32k tokens - qwen3-4b-2507
Q4_K_M— contexte 32k tokens - gemma4-e2b
Q4_K_M— contexte 128k tokens - gemma4-e4b
Q4_K_M— contexte 128k tokens - qwen3-8b
Q4_K_M— contexte 32k tokens - granite-4.2-8b
Q4_K_M— contexte 32k tokens - qwen3.5-9b
Q4_K_M— contexte 128k tokens - gemma4-12b
Q4_K_M— contexte 128k tokens - gpt-oss-20b
Q4_K_M— contexte 32k tokens
Modèles qui ne tiennent pas — 17 sur les 26 modèles mesurés
- mistral-small-24b
Q4_K_M— il manque 1,65 GiB - qwen3.8-27b
Q4_K_M— il manque 3,26 GiB - muse-glimmer-30b
Q4_K_M— il manque 3,41 GiB - qwen3.6-27b
Q4_K_M— il manque 3,59 GiB - gemma4-26b-a4b
Q4_K_M— il manque 3,73 GiB - gemma4-31b
Q4_K_M— il manque 5,83 GiB - qwen3-coder-30b
Q4_K_M— il manque 5,33 GiB - qwen3.6-35b-a3b
Q4_K_M— il manque 8,37 GiB - flint-40b
Q4_K_M— il manque 11,42 GiB - nemotron-3.5-lightning-30b
Q4_K_M— il manque 11,43 GiB - gpt-oss-120b
Q4_K_M— il manque 46,28 GiB - llama4-scout-17b
Q4_K_M— il manque 49,30 GiB - nemotron-3.5-super-120b
Q4_K_M— il manque 53,00 GiB - qwen3.8-flash-next
IQ4_XS— il manque 75,02 GiB - deepseek-v4-flash
IQ4_XS— il manque 115,29 GiB - glm-5.3-flash
Q4_K_M— il manque 174,80 GiB - glm-5.2
Q4_K_M— il manque 422,12 GiB
Prêt à compresser un peu plus ? Alors, dans cette liste, tout n’est pas hors de portée. Dans les 13,00 GiB de RAM qui restent pour le modèle, mistral-small-24b tient en Q3_K_M (10,69 GiB) avec jusqu’à 8k tokens de contexte, et gemma4-26b-a4b tient en Q3_K_M (11,85 GiB) avec jusqu’à 8k tokens de contexte. Sous la compression du tableau, un modèle perd en qualité, et en Q3_K_M nettement plus ; c’est pourquoi notre décompte s’en tient au tableau.
Les machines voisines
- Mac avec M4 et 16 Go unifiés — 13,00 Gio pour le modèle, 9 / 26 modèles
- Mac mini avec M6 et 16 Go unifiés — 13,00 Gio pour le modèle, 9 / 26 modèles
- Mac avec M4 Pro et 24 Go — 21,00 Gio pour le modèle, 16 / 26 modèles
- Station de travail avec RTX 4090 24 Go — 23,20 Gio pour le modèle, 17 / 26 modèles
Prix et disponibilité
Ce que coûte une machine pèse autant que ce qui y tient : le prix a donc sa place sur cette page. Ci-dessous, uniquement ce que publie le fabricant, avec le marché concerné et le jour de la lecture.
Pas de prix : cette ligne est une catégorie de machine, pas un produit unique avec un tarif.
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