Le classement des outils IA pour exécuter des LLM en local en 2026

Exécuter un modèle sur votre propre ordinateur portable ou serveur garde vos données chez vous et ramène la facture par token à zéro. Il vous faut deux choses : un logiciel pour exécuter le modèle et un modèle ouvert assez petit pour votre matériel. Cette liste contient donc les deux.

Par Andrew Miller et Sheela · Mis à jour le 26 oct. 2026 · Notre méthode

Notre méthode : chaque choix est un produit, un modèle ou un projet que nous avons testé et qui, d’après notre avis, remplit cette tâche, classé selon notre note sur 5. Nous ne touchons aucune commission d’affiliation.

À voir aussi : le classement des outils open source pour exécuter des LLM en local, le classement des LLM open source

1. 1

   Dépôts GitHub: Exécuter des modèles en local

   

   llama.cpp

   Si un modèle ouvert tourne sur un portable, il tourne presque certainement via llama.cpp, et rien d'autre ne couvre autant de matériel.

   Idéal pour : Les développeurs qui veulent un contrôle direct sur l'exécution de modèles ouverts localement, sur des appareils edge ou sur des serveurs modestes.

   Prix : Gratuit et open source sous la licence MIT. Pas d'édition payante.

   Lire notre avis sur llama.cpp
   4.8/5
2. 2

   Dépôts GitHub: Exécuter des modèles en local

   

   Ollama

   Des modèles locaux en une commande, avec des réglages par défaut (un contexte de 4 096 tokens, une requête à la fois, pas de connexion) qui conviennent à un portable et rien de plus grand.

   Idéal pour : Les développeurs et individus qui veulent des modèles ouverts tournant localement avec un minimum de configuration.

   Prix : Open source (MIT) et gratuit à faire tourner localement. Ollama Cloud optionnel : Free avec crédits de démarrage ; Pro 20 $/mois (60 $ de crédits) ; Max 100 $/mois (300 $ de crédits) ; Team 500 $/mois (1 000 $ de crédits partagés, utilisateurs illimités) ; Enterprise sur mesure.

   Lire notre avis sur Ollama
   4.6/5
3. 3

   Modèles IA: Usage général

   

   Qwen3.8-27B

   Un modèle 27B avec une licence Apache qui, sur les propres chiffres d'Alibaba, devance de justesse Claude Opus 4.6 Max au code et tient sur une seule carte de 24 GB en 4 bits.

   Idéal pour : Les développeurs qui veulent le modèle sous licence permissive le plus fort qui tient sur un seul GPU haut de gamme, en particulier pour le code et les agents d'usage d'ordinateur.

   Prix : Poids gratuits sous Apache 2.0. Qwen Cloud : 0,50 $ en entrée / 3,00 $ en sortie par 1M de tokens (0,10 $ en cache). Hébergeurs tiers sur OpenRouter à partir d'environ 0,04 $ / 1,25 $.

   Lire notre avis sur Qwen3.8-27B
   4.5/5
4. 4

   Modèles IA: Petits modèles et embarqués

   

   Gemma 4

   Gemma 4 est désormais la famille ouverte par défaut sous 32B de paramètres, parce que sa licence est enfin à la hauteur de sa qualité.

   Idéal pour : Les développeurs qui construisent des applications embarquées, locales ou sur un seul GPU et veulent une licence permissive et une entrée multimodale.

   Prix : Poids gratuits sous Apache 2.0. Hébergé sur Google Cloud et chez des tiers ; OpenRouter affiche le 31B à 0,20 $/0,40 $ et le 26B A4B à environ 0,08 $/0,26 $ par 1M de tokens.

   Lire notre avis sur Gemma 4
   4.4/5
5. 5

   Dépôts GitHub: Exécuter des modèles en local

   

   MLX

   MLX transforme un Mac à grande mémoire en une machine crédible pour l'inférence locale et le réglage LoRA ; hors d'Apple silicon, c'est un portage, pas une raison de changer.

   Idéal pour : Les développeurs et chercheurs sur Mac qui veulent une vitesse native et un contrôle Python sur Apple silicon.

   Prix : Gratuit et open source sous la licence MIT.

   Lire notre avis sur MLX
   4.4/5
6. 6

   Dépôts GitHub: Applications de chat et interfaces

   

   Jan

   Un foyer desktop entièrement ouvert et sans compte pour les modèles locaux qui s'est discrètement transformé en agent, si bien que ses réglages par défaut comptent désormais plus que son allure.

   Idéal pour : Les individus soucieux de confidentialité qui veulent faire tourner des modèles ouverts hors ligne dans une appli desktop.

   Prix : Gratuit et open source (Apache 2.0). Pas de palier payant ; les modèles cloud utilisent vos propres clés d'API.

   Lire notre avis sur Jan
   4.2/5
7. 7

   Dépôts GitHub: Exécuter des modèles en local

   

   llamafile

   La manière la plus simple de remettre à quelqu'un un modèle local fonctionnel, mais moins capable que le llama.cpp qu'il enveloppe.

   Idéal pour : Les gens qui ont besoin de partager ou de faire tourner un modèle local sans configuration, y compris hors ligne.

   Prix : Gratuit et open source sous la licence Apache 2.0, avec des changements sous licence MIT à llama.cpp.

   Lire notre avis sur llamafile
   3.9/5
8. 8

   Modèles IA: Petits modèles et embarqués

   

   gpt-oss-20b

   Quatorze mois plus tard, gpt-oss-20b reste le modèle de raisonnement compétent le moins cher à héberger, mais Gemma 4 en fait désormais plus dans les mêmes 16GB.

   Idéal pour : Les développeurs qui veulent un modèle de raisonnement gratuit, privé et rapide sur un portable ou un seul GPU grand public, et n'ont pas besoin d'entrée d'image.

   Prix : Poids gratuits sous Apache 2.0. Hébergé à partir de 0,018 $ en entrée / 0,09 $ en sortie par 1M de tokens sur OpenRouter ; Artificial Analysis indique 0,07 $ / 0,25 $.

   Lire notre avis sur gpt-oss-20b
   3.8/5