Meilleurs Modèles Ollama (octobre 2026) : le classement à jour
🔎 Pourquoi ce classement change la donne en octobre 2026
Ollama a franchi un cap avec sa version 0.9.x : applications locales natives, recherche web intégrée, appel de modèles distants. L'outil n'est plus un simple runner de modèles — c'est devenu le couteau suisse du local, et le point d'entrée le plus simple pour tester l'IA sans abonnement.
Et les modèles suivent le mouvement. L'open source domine désormais la frontière : DeepSeek V4 Pro (Max) pointe à 88/100 sur notre comparatif mensuel, devant la majorité des API propriétaires. Mais entre les mastodontes datacenter et les pépites de 1 Go, difficile de savoir quoi télécharger sur SA machine.
C'est exactement le but de cet article : un classement frais, sourcé, avec les tailles, les fenêtres de contexte et les cas d'usage réels. Mis à jour chaque mois — la version de mai 2026 a définitivement fait son temps.
L'essentiel
- Choix par défaut : Qwen3 8B (~5 Go) — le meilleur équilibre qualité/RAM/vitesse, encore et toujours.
- Contexte long : Llama 3.1 8B et ses 128K tokens, le classique increvable.
- Code : Qwen2.5-Coder 7B sous 24 Go de RAM, qwen3-coder:30b au-delà.
- Raisonnement : DeepSeek R1 32B, ou ses distillés 8B/1.5B pour les petites configs.
- Vision : qwen3-vl:8b — la vague multimodale locale de l'année.
- Petites machines : gemma3:1b, llama3.2:1b, smollm2:1.7b — sous 2 Go.
- Haut de gamme : Llama 3.3 70B en Q4 sur 48 Go+ ou Mac à mémoire unifiée.
- Nouveauté 2026 : Qwen3.6-27B (74/100) est le mieux classé des modèles réalistes pour un PC de bureau.
Outils recommandés
Tous les modèles ci-dessous sont gratuits et se téléchargent directement depuis la bibliothèque d'Ollama. Prix constatés : 0 € (octobre 2026). Le seul vrai investissement, c'est votre matériel — voir notre section RAM plus bas.
| Modèle | Usage principal | Poids (Q4) | Prix | Idéal pour |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3 8B | Généraliste | ~5,2 Go | Gratuit | Le choix par défaut |
| Llama 3.1 8B | Généraliste, 128K contexte | ~4,9 Go | Gratuit | Longs documents |
| Qwen2.5-Coder 7B | Code | ~4,7 Go | Gratuit | Dev au quotidien |
| qwen3-coder:30b | Code avancé | ~19 Go | Gratuit | Refactoring, agents |
| gpt-oss:20b | Polyvalent + raisonnement | ~14 Go | Gratuit | Machines 16 Go |
| DeepSeek R1 32B | Raisonnement | ~20 Go | Gratuit | Maths, logique, analyse |
| Gemma 3 12B | Multimodal léger | ~8,1 Go | Gratuit | Usage mixte |
| Phi-4 14B | Raisonnement compact | ~9,1 Go | Gratuit | Machines 16 Go |
| Mistral Small 3.1 24B | Généraliste européen | ~14 Go | Gratuit | Français, RGPD |
| qwen3-vl:8b | Vision | ~6 Go | Gratuit | Images, captures, PDF |
| Llama 3.3 70B | Haut de gamme | ~43 Go | Gratuit | 48 Go+ de RAM |
| gemma3:1b | Ultra-léger | ~0,8 Go | Gratuit | Vieux laptops, edge |
Côté licences : la plupart de ces modèles sont Apache 2.0 ou MIT (Qwen, Mistral, gpt-oss, DeepSeek). Llama et Gemma utilisent des licences communautaires avec des restrictions d'usage commercial — vérifiez avant de monter un produit dessus.
Le classement des meilleurs modèles Ollama (octobre 2026)
Réponse directe : Qwen3 8B reste notre n°1 en octobre 2026, devant Llama 3.1 8B et Gemma 3 12B. Mais le « meilleur » modèle dépend de trois variables : votre RAM, votre usage principal et votre besoin de contexte.
Notre méthode : on teste chaque modèle sur des tâches réelles (rédaction en français, code, résumé, raisonnement), on mesure les débits, et on croise avec ce que la communauté classe en tête — Elestio (2025), DataStax (novembre 2025), SysArchitects (2026). Verdict : la hiérarchie locale (8B-32B) est stable ce mois-ci. C'est au-dessus que la terre a bougé.
Le choix par défaut : Qwen3 8B
Si vous ne devez télécharger qu'un modèle, c'est celui-ci. Qwen3 8B d'Alibaba offre le meilleur rapport qualité/taille du catalogue : il rivalise avec des 13B de la génération précédente tout en restant fluide sur une machine à 16 Go de RAM.
C'est aussi le plus polyvalent : chat, rédaction, code correct, raisonnement correct, avec un mode « réflexion » activable quand la tâche se corse. SysArchitects (2026) le place parmi les références du chat local, et notre verdict n'a pas bougé depuis notre Meilleurs Modeles Ollama (juin 2026) : c'est le modèle que j'installe en premier sur toute nouvelle machine.
Alternative increvable : Llama 3.1 8B. Moins brillant en raisonnement, mais une fenêtre de 128K tokens qui change tout sur les longs documents — Chaitra Vivek (Medium, 2025) la confirme dans son récapitulatif des contextes. Il truste d'ailleurs encore les tops de DataStax et Elestio, tout comme le trio Llama 3.1 8B / Gemma 2 9B / Mistral 7B qui dominait notre Meilleurs Modeles Ollama au printemps.
Pour coder : Qwen2.5-Coder 7B, puis qwen3-coder:30b
Réponse directe : Qwen2.5-Coder 7B sous 24 Go de RAM, qwen3-coder:30b au-delà.
Warp.dev (2025) place Qwen2.5 Coder en tête des LLM de code en local, devant Codestral et DeepSeek Coder v2. Sa fenêtre de 32K tokens encaisse un projet de taille raisonnable sans halluciner vos imports.
Sur une station 32 Go+, passez à qwen3-coder:30b : c'est le saut de qualité le plus visible de l'année sur Ollama. gpt-oss:20b d'OpenAI reste le joker polyvalent — moins spécialisé que Qwen Coder, mais excellent dès qu'on mélange code et raisonnement (Max Standing, 2025). Starcoder2:15b, lui, se cantonne à l'autocomplétion pure : 16K de contexte, pas plus.
Pour raisonner : DeepSeek R1 32B et ses distillés
Le deepseek-r1:32b reste le meilleur rapport réflexion/prix (0 €, donc) pour la logique, les maths et l'analyse. Les distillés 1.5B et 8B — présents dans le top 10 local de GitCode (2025) — tournent même sur des machines modestes, avec une qualité dégradée mais honnête.
Attention cependant : les modèles « reasoning » consomment des tokens à la chaîne avant de répondre. Sur CPU seul, préparez-vous à patienter. Sur GPU, ça passe tout seul.
Pour les petites machines : la révolte des 1-2B
Réponse directe : gemma3:1b est le meilleur modèle sous 2 Go de RAM.
Dario Cancelliere (2025) a passé en revue les modèles légers pour le développement local : gemma3:1b, qwen2.5:0.5b, llama3.2:1b, smollm2:1.7b, phi4-mini ou encore granite3.3:2b d'IBM. Mon préféré reste gemma3:1b, étonnamment cohérent en français pour sa taille.
Gérez vos attentes : à ce niveau, on parle d'étiquetage, de résumés courts et de chat basique. Pas de rédaction de contrats.
Pour la vision : qwen3-vl:8b
La vague multimodale a débarqué sur Ollama avec la famille qwen3-vl (8b, 32b, et jusqu'au 235b côté datacenter) et le glm-4.6v de Z.AI (blog officiel Ollama). Sur une machine à 16 Go, qwen3-vl:8b lit captures d'écran, factures et diagrammes avec une précision qu'on ne trouvait l'an dernier que dans le cloud.
llama3.2-vision:11b reste une alternative correcte, mais Qwen a clairement pris l'ascendant sur la vision locale. Si la vision est votre usage principal, c'est le seul chapitre qui compte ce mois-ci.
Pour les grosses configs : Llama 3.3 70B, Qwen 3 32B, Gemma 3 27B
Avec 48 Go de RAM ou un Mac à mémoire unifiée, Llama 3.3 70B en Q4 (~43 Go) est le plafond de marbre du local : une qualité proche des API de 2024, en privé. Prateek Keshari (2025) l'a mesuré sur un Mac Studio M3 Ultra 512 Go : débits confortables, tout comme Qwen3 32B, Gemma 3 27B, Mistral Small 3.1 24B et GLM 4 9B.
Mon avis : pour du chat et de la rédaction, Gemma 3 27B suffit largement et laisse de la marge de contexte. Gardez le 70B pour les sessions longues et exigeantes. Radiant Data Labs (2026) cite aussi Llama 4 Scout (MoE) parmi les meilleurs modèles locaux — réservé aux configs XXL.
Quoi de neuf en octobre 2026 ?
Réponse directe : trois choses — la plateforme Ollama 0.9.x, la généralisation de la recherche web, et l'arrivée de la génération Qwen3.6 côté open source.
D'abord la plateforme : la version 0.9.x gère les applications locales natives, la recherche web intégrée (websearch) et l'appel de modèles distants comme oai-gpt-oss (Ollama blog). Concrètement, Ollama devient un hub, pas seulement un runner.
Ensuite les modèles : la famille qwen3-vl s'étoffe (32b, 235b) et Z.AI pousse glm-4.6v. La vision locale n'est plus un gadget.
Enfin le paysage : DeepSeek V4, Kimi K2.6 et GLM-5.1 écrasent les classements open source (détails plus bas). Par rapport à notre Meilleurs Modeles Ollama (septembre 2026), la hiérarchie locale bouge peu — c'est au-dessus des 32B que ça se joue désormais.
Quelle RAM pour quel modèle ?
Réponse directe : comptez la taille du fichier + 20 à 30 % pour le contexte. Un 8B en Q4 (~5 Go) est confortable avec 8-16 Go de RAM.
| Machine | Modèles conseillés |
|---|---|
| 4-8 Go | gemma3:1b, llama3.2:1b, smollm2:1.7b, qwen2.5:0.5b |
| 8-16 Go | qwen3:8b, llama3.1:8b, qwen2.5-coder:7b, qwen3:4b, deepseek-r1:8b |
| 16-32 Go | gemma3:12b, phi4:14b, gpt-oss:20b, mistral-nemo:12b, qwen3-vl:8b |
| 32-48 Go | qwen3:32b, deepseek-r1:32b, qwen3-coder:30b, gemma3:27b, mistral-small:24b |
| 48 Go+ | llama3.3:70b, qwen3-vl-32b |
| Mac 128-512 Go | Llama 3.3 70B Q4 à pleine vitesse, expérimentations MoE XXL |
Côté fenêtres de contexte, Chaitra Vivek (Medium, 2025) récapitule : Llama 3.1 8B monte à 128K, Mistral Small à 128K, Qwen2.5-Coder 7B à 32K, Starcoder2:15b à 16K, et gpt-oss:20b de 8K à 128K selon la configuration.
Un mot sur les quantifications : Ollama télécharge par défaut des Q4 (4 bits), le meilleur compromis poids/qualité. Les Q8 offrent un gain de qualité marginal pour un poids doublé — rarement rentable. La Q4 est le standard de fait du local, et je ne vois pas de raison d'en dévier.
Enfin, le contexte coûte de la RAM. La fenêtre par défaut d'Ollama (4 096 tokens) est volontairement prudente : augmentez-la seulement si vous en avez l'usage.
Pas de GPU à la maison ? Un VPS est une porte de sortie honnête. Chez Hostinger, les VPS KVM démarrent autour de 5 €/mois (octobre 2026, vérifiez sur hostinger.com) — suffisant pour un qwen3:8b en Q4 avec un débit correct. Au-delà de 14 Go de poids, en revanche, visez du GPU dédié.
Tester un modèle en 5 minutes
Réponse directe : deux commandes suffisent.
ollama pull qwen3:8b
ollama run qwen3:8b
Testez sur trois tâches : un résumé d'article, une question de raisonnement, un bout de code. Si le débit dépasse ~15 tokens/s sur votre machine, gardez-le ; sinon, redescendez d'une taille et libérez l'espace avec ollama rm.
Utilisez ollama ps pour vérifier ce qui tourne réellement en mémoire — et évitez d'empiler trois modèles chargés simultanément sans raison.
Le paysage open source en octobre 2026 : où se situe Ollama ?
Réponse directe : l'open source domine la frontière, mais les tout meilleurs modèles restent datacenter-class. Pour votre PC de bureau, Qwen3.6-27B est la star réaliste de la rentrée.
Selon notre comparatif mensuel des Meilleurs LLM, voici le haut du tableau open source :
| Modèle | Éditeur | Score |
|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro (Max) | DeepSeek | 88 |
| Kimi K2.6 | Moonshot AI | 85 |
| DeepSeek V4 Pro (High) | DeepSeek | 84 |
| GLM-5.1 | Z.AI | 83 |
| DeepSeek V4 Flash (Max) | DeepSeek | 76 |
| Qwen3.6-27B | Alibaba | 74 |
| DeepSeek V4 Flash (High) | DeepSeek | 71 |
| Qwen3.6-35B-A3B | Alibaba | 67 |
Ce qu'il faut comprendre : DeepSeek V4 Pro perpétue la lignée des mastodontes — le deepseek-v3.1:671b est déjà référencé sur Ollama, mais il lui faut une ferme de GPU. Kimi K2.6 et GLM-5.1, même combat. MiniMax M2.7 (62) et GLM-5 (67) complètent le peloton, sans changer la donne locale.
Le vrai sujet pour nous, c'est Qwen3.6-27B : 74/100, un score rare pour un modèle de cette taille, et un poids gérable sur 32 Go de RAM. Son cousin Qwen3.6-35B-A3B (architecture MoE, ~3B de paramètres actifs) sacrifie un peu de score pour beaucoup de vitesse. Et pour les Mac bien dotés, le Qwen3.5-122B-A10B (65) devient jouable grâce à ses 10B actifs.
Ma lecture : l'écart se creuse entre le cloud open source (88-85) et le local réaliste (74). Ce n'est pas frustrant, c'est une hiérarchie saine — notre dossier Meilleurs LLM locaux détaille ce arbitrage. Pour ceux qui ne veulent rien installer, les Meilleurs LLM gratuits restent une option à considérer.
Ollama ou LM Studio ?
Réponse directe : Ollama pour la ligne de commande et l'automatisation, LM Studio pour l'interface graphique. Les deux font tourner les mêmes poids — le choix du modèle compte donc plus que le choix de l'outil.
Si vous hésitez, notre comparatif des Meilleurs modèles LM Studio détaille les spécificités de chaque plateforme. Mon avis tranché : développeurs et scripts → Ollama ; curieux et premiers pas → LM Studio.
❌ Erreurs courantes
Erreur 1 : confondre taille de téléchargement et RAM réelle
Le fichier Q4 de Llama 3.1 8B pèse ~4,9 Go, mais une fois chargé avec son contexte, comptez 6 à 8 Go de RAM occupés. La solution : visez une machine disposant de 1,5 à 2× la taille du modèle, et réduisez num_ctx si le système commence à swiper.
Erreur 2 : laisser le contexte par défaut
4 096 tokens par défaut : suffisant pour du chat, ridicule pour analyser un rapport de 50 pages. Le correctif tient en une ligne — au prix de RAM supplémentaire :
OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=32768 ollama serve
Erreur 3 : télécharger le plus gros « pour être tranquille »
Un 70B sur une machine sous-dimensionnée tourne à 1-2 tokens/seconde sur CPU : inutilisable. Mieux vaut un 8B rapide que vous sollicitez vingt fois qu'un 70B que vous attendez dix minutes. Commencez petit, montez d'un cran seulement si la qualité vous manque.
Erreur 4 : croire que le local écrase toujours le cloud
Soyons honnêtes : DeepSeek V4 Pro (88/100) via API dépasse n'importe quel 8B local sur les tâches difficiles. Le local gagne sur la confidentialité, le coût marginal et la latence réseau — pas sur le plafond de qualité. La stratégie gagnante en 2026 est hybride : local par défaut, API pour les cas pointus.
❓ Questions fréquentes
Quel est le meilleur modèle Ollama en octobre 2026 ?
Qwen3 8B pour la polyvalence, Llama 3.1 8B pour le contexte long, Qwen2.5-Coder 7B pour le code et qwen3-vl:8b pour la vision. Tout dépend de votre RAM : 16 Go couvrent les trois premiers. Notre tableau de correspondance machine/modèle, en début d'article, résume tout en un coup d'œil.
Ollama est-il vraiment gratuit ?
Oui, sur toute la ligne : Ollama est open source (licence MIT) et tous les modèles cités ici se téléchargent gratuitement. Le coût réel se cache dans le matériel — une carte GPU avec 16 Go de VRAM change tout — et l'électricité. Alternative : un VPS dès ~5 €/mois pour déléguer la puissance.
Peut-on faire tourner DeepSeek V4 Pro sur Ollama ?
Pas de façon réaliste sur un PC personnel : la lignée DeepSeek reste dans la classe des 671B, hors de portée d'un particulier. Passez par l'API, ou utilisez les distillés DeepSeek R1 (1.5B à 32B), qui capturent une bonne partie du raisonnement pour une fraction du poids.
Quel modèle Ollama pour le français ?
Mistral Small 3.1 24B est la référence européenne, très à l'aise en français dès 24 Go de RAM. En plus compact : Qwen3 8B et Gemma 3 12B font très bien le travail, et gemma3:1b dépanne sur les vieilles machines. Comparatif complet dans notre dossier Meilleurs LLM français.
Les modèles Ollama fonctionnent-ils sans Internet ?
Oui : une fois téléchargés, tout tourne sur votre machine et aucune donnée ne sort. Seules exceptions : la recherche web (websearch) et les modèles distants introduits avec la version 0.9.x, qui nécessitent une connexion par définition. Pour la confidentialité stricte, ignorez simplement ces fonctions.
✅ Conclusion
En octobre 2026, Qwen3 8B reste le choix par défaut, Qwen2.5-Coder 7B le roi du code local et qwen3-vl:8b la pépite multimodale — lancez ollama run qwen3:8b et jugez par vous-même. Et repassez le mois prochain : ce classement est actualisé chaque mois, sources et débits à l'appui.