Gemma 4 E2B QATGoogle · 4.3 Go · RAM minimale 8 Go
Exécution par RAM ou accélération partielleCe modèle correspond à la tâche choisie et respecte la marge de mémoire indiquée.
ollama run gemma4:e2b-it-qatUN PRODUIT DEVICETERRA
Une technologie utile pour les entreprises et les organisations.
Découvrir Deviceterra ↗L'IA LOCALE, EXPLIQUÉE SIMPLEMENT
Choisissez un modèle IA adapté à votre ordinateur.
Indiquez à LocalLens votre RAM, votre GPU et le travail à accomplir. L'outil vous conseille un modèle et un moteur adaptés pour éviter de télécharger un fichier trop lourd.
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Si vous ne connaissez pas la mémoire de votre carte graphique, choisissez 0 Go. LocalLens fera une estimation prudente à partir de la RAM.
ÉTAPE 2
Moteur conseillé : Ollama
Ce choix convient aux débutants, car les commandes pour installer et lancer un modèle sont courtes.
ÉTAPE 3
Modèles adaptés à tester
Le résultat utilise une marge de sécurité pour les fichiers Q4 et garde de la mémoire pour le système.
Granite 3.2 8BIBM · 5 Go · RAM minimale 10 Go
Exécution par RAM ou accélération partielleCe modèle correspond à la tâche choisie et respecte la marge de mémoire indiquée.
ollama run granite3.2:8bQwen 3 8BAlibaba Cloud · 5.2 Go · RAM minimale 10 Go
Exécution par RAM ou accélération partielleCe modèle correspond à la tâche choisie et respecte la marge de mémoire indiquée.
ollama run qwen3:8bGemma 3 4BGoogle · 3.3 Go · RAM minimale 8 Go
Exécution par RAM ou accélération partielleCe modèle correspond à la tâche choisie et respecte la marge de mémoire indiquée.
ollama run gemma3:4bGemma 4 E4B QATGoogle · 6.1 Go · RAM minimale 11 Go
Exécution par RAM ou accélération partielleCe modèle correspond à la tâche choisie et respecte la marge de mémoire indiquée.
ollama run gemma4:e4b-it-qatAttention : Ce résultat est une estimation de départ, pas une promesse de vitesse. Le processeur, le GPU, le contexte et la version du moteur peuvent changer les performances.
NOTRE MÉTHODE
Comment LocalLens prépare-t-il le résultat ?
L'outil compare la taille du modèle avec la RAM et la mémoire GPU. Il garde aussi une marge pour le système et le contexte.
Un modèle de programmation n'est pas toujours le meilleur pour les images ou les documents. LocalLens donne la priorité aux modèles adaptés à votre tâche.
Le moteur dépend de votre expérience et de votre façon de travailler. Vous pouvez toujours choisir un autre moteur.
Un résultat qui n'a pas été testé sur votre appareil est présenté comme une estimation. Vous connaissez donc le niveau de confiance avant l'installation.
Ce qu'il faut savoir avant de commencer
À quoi sert LocalLens ?+
LocalLens réduit la liste des modèles IA qui peuvent fonctionner sur votre ordinateur. Il examine la RAM, la mémoire GPU, votre tâche et la méthode d'installation souhaitée.
Ai-je besoin d'une carte graphique dédiée ?+
Non. De petits modèles peuvent fonctionner avec le processeur et la RAM. Une carte graphique dédiée accélère souvent les réponses, mais la quantité de RAM reste importante.
Quel modèle choisir avec 8 Go de RAM ?+
Commencez avec un modèle de 1B à 3B paramètres au format Q4. Fermez les logiciels lourds avant de le lancer. Un modèle 7B est souvent trop lourd pour une expérience stable avec seulement 8 Go.
Quel modèle choisir avec 16 Go de RAM ?+
Les modèles de 3B à 8B au format Q4 sont souvent un bon point de départ. Qwen 3 4B, Gemma 3 4B et Qwen 2.5 Coder 7B sont des options utiles selon votre tâche.
Quelle est la différence entre Ollama, LM Studio et llama.cpp ?+
Ollama utilise des commandes courtes. LM Studio propose une interface graphique. llama.cpp offre plus de réglages et prend en charge de nombreux appareils, mais demande plus de connaissances techniques.
Le résultat est-il toujours exact ?+
Aucun outil ne peut garantir le résultat avant un test sur l'appareil exact. LocalLens utilise les informations officielles et une marge de mémoire prudente. Testez toujours le modèle avec votre vraie tâche.