Choisir son modèle Ollama selon son PC en 2026

Guide débutant : 8 Go, 12 Go, 16 Go ou 24 Go de VRAM

L’IA locale est devenue incroyablement accessible. Mais lorsqu’on découvre Ollama, une question revient immédiatement :

“Quel modèle choisir pour MON PC ?”

Entre les modèles ultra rapides, les modèles très intelligents, les tailles 7B, 14B, 32B, les quantifications Q4, Q5 ou Q8… on peut vite avoir l’impression de lire une fiche technique de fusée spatiale bricolée dans un garage NVIDIA.

Bonne nouvelle : dans ce guide, on va simplifier tout ça.

Objectif :

• comprendre rapidement les différences entre les modèles,

• choisir le bon LLM selon sa VRAM,

• éviter les modèles trop lourds,

• obtenir les meilleures performances possibles sur son PC.

C’est quoi un modèle LLM dans Ollama ?

Un LLM (Large Language Model) est le “cerveau” de votre IA locale.

Dans Ollama, vous téléchargez ces modèles directement sur votre PC pour discuter avec eux sans dépendre du cloud.

Quelques exemples populaires :

• DeepSeek

• Qwen

• Mistral

• Gemma

• Llama

Chaque modèle possède :

• une taille,

• une vitesse,

• une qualité de raisonnement,

• une consommation mémoire différente.

Avant de choisir : les prérequis importants

Carte graphique recommandée

Pour une bonne expérience IA locale :

• NVIDIA RTX fortement recommandée,

• AMD possible mais parfois plus complexe,

• Intel Arc compatible sur certains outils.

RAM système conseillée

Usage	RAM recommandée
Petit modèle	16 Go
IA confortable	32 Go
Gros modèles	64 Go+

Stockage SSD

Les modèles prennent rapidement de la place.

Prévoir :

• minimum 50 Go libres,

• idéalement SSD NVMe.

Comprendre la VRAM

La VRAM est la mémoire de votre carte graphique.

C’est LE critère principal pour choisir un modèle.

Plus vous avez de VRAM :

• plus vous pouvez utiliser de gros modèles,

• plus l’IA sera intelligente,

• plus le contexte sera grand,

• plus les réponses seront naturelles.

Tableau ultra simple : quel modèle choisir selon votre VRAM ?

VRAM GPU	Type de modèles conseillés	Niveau	Utilisation idéale
8 Go	7B Q4 / Q5	Rapide	Débutant, chat simple
12 Go	14B Q4	Très bon équilibre	Usage quotidien
16 Go	14B Q5/Q6 ou 32B léger	Intelligent	RAG, code, analyse
24 Go	32B / gros modèles	Très intelligent	Pro, analyse avancée

Les meilleurs modèles Ollama selon votre configuration

PC avec 8 Go de VRAM

Configuration typique :

• RTX 4060 Laptop,

• RTX 3070 Laptop,

• RTX 3060,

• Intel Arc moyenne gamme.

Modèles recommandés

Qwen 2.5 7B

Excellent équilibre qualité/vitesse.

Commande :

ollama run qwen2.5:7b

Mistral 7B

Très rapide et léger.

ollama run mistral

Gemma 3 4B

Très fluide sur petites configurations.

ollama run gemma3:4b

Pour qui ?

• découverte IA locale,

• assistants simples,

• petits documents,

• discussions rapides.

PC avec 12 Go de VRAM

Le vrai “sweet spot” en 2026.

Configuration typique :

• RTX 4070 Laptop,

• RTX 5070 Ti Laptop,

• RTX 3080.

Modèles recommandés

Qwen 2.5 14B

L’un des meilleurs rapports qualité/performance.

ollama run qwen2.5:14b

DeepSeek R1 14B

Très fort en raisonnement.

ollama run deepseek-r1:14b

Mistral Small

Rapide et très agréable.

ollama run mistral-small

Pour qui ?

• Open WebUI,

• RAG documentaire,

• analyse PDF,

• usage professionnel,

• assistants spécialisés.

PC avec 16 Go de VRAM

Là, on commence à entrer dans le “très sérieux”.

Modèles recommandés

Qwen 2.5 32B Q4

Très intelligent.

ollama run qwen2.5:32b

DeepSeek R1 32B

Excellent raisonnement complexe.

ollama run deepseek-r1:32b

Utilisation idéale

• analyse juridique,

• développement,

• gros RAG,

• analyse multi-documents,

• automatisations complexes.

PC avec 24 Go de VRAM

Le royaume des monstres IA locaux.

Configuration typique :

• RTX 4090,

• RTX 5090,

• serveurs multi GPU.

Modèles recommandés

Qwen 72B

Extrêmement puissant.

ollama run qwen2.5:72b

DeepSeek gros modèles

Très impressionnants en logique.

ollama run deepseek-r1:70b

Pour qui ?

• entreprises,

• agents IA,

• analyse massive,

• projets professionnels lourds,

• IA locale haut de gamme.

Rapide VS intelligent : que choisir ?

Les modèles rapides

Exemples :

• Mistral 7B,

• Gemma 4B,

• petits Qwen.

Avantages

✅ Réponses instantanées

✅ Très fluides

✅ Peu gourmands

Inconvénients

❌ Raisonnement limité

❌ Plus d’hallucinations

❌ Contexte plus faible

Les modèles intelligents

Exemples :

• DeepSeek R1,

• Qwen 32B,

• grands modèles.

Avantages

✅ Meilleure logique

✅ Meilleure compréhension

✅ Réponses plus professionnelles

✅ Très bons pour le RAG

Inconvénients

❌ Plus lents

❌ Plus gourmands

❌ Chauffent davantage le GPU

Comment vérifier sa VRAM facilement ?

Sous Windows :

• clic droit sur le bureau,

• Paramètres d’affichage,

• Affichage avancé,

• Propriétés de la carte vidéo.

Ou avec :

nvidia-smi

Astuces de pro pour Ollama

Utilisez des versions quantifiées

Exemple :

• Q4 = plus léger,

• Q5 = meilleur équilibre,

• Q8 = qualité maximale mais lourd.

Pour un usage quotidien :

Q4_K_M est souvent le meilleur compromis.

Ne remplissez pas toute votre VRAM

Gardez toujours :

• 1 à 2 Go libres minimum,

• sinon Windows peut ralentir fortement.

Fermez les logiciels gourmands

Avant de lancer un gros LLM :

• fermez Chrome avec 78 onglets,

• fermez les jeux,

• désactivez les logiciels inutiles.

Votre GPU vous remerciera silencieusement.

Activez Open WebUI

Ollama seul fonctionne en terminal.

Pour une vraie interface moderne :

• Open WebUI,

• historique,

• RAG,

• gestion des documents,

• multi utilisateurs.

Téléchargement :Open WebUI

Où télécharger Ollama ?

Téléchargement officiel :Ollama officiel

Les meilleurs modèles à tester absolument en 2026

Modèle	Niveau	Vitesse	Qualité
Qwen 2.5 14B	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
DeepSeek R1 14B	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
Mistral Small	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
Gemma 3 4B	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
Qwen 32B	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐

Conclusion

Le meilleur modèle n’est pas forcément le plus gros.

Le bon choix dépend surtout :

• de votre VRAM,

• de votre patience,

• de votre usage réel.

Pour la majorité des utilisateurs en 2026 :

Qwen 2.5 14B reste probablement le meilleur équilibre global.

Et avec une bonne configuration locale, même un simple laptop peut désormais faire tourner une IA impressionnante… sans envoyer vos données dans le cloud.