LLM local sur un iMac M4 : meilleurs modèles, tokens/s

Le meilleur LLM local pour un iMac M4, selon la mémoire

Mémoire	Le plus fort qui tourne confortablement	Écrit	Proposé d'office par Twoody
16 Go	Gemma 4 12B En un clic dans Twoody	11–15 tokens/s	Qwen3.5 9B (7,4 Go)
24 Go	Qwen3 14B En un clic dans Twoody	8,6–12 tokens/s	Qwen3.5 9B (7,4 Go)
32 Go	Qwen3.6 35B-A3B En un clic dans Twoody	30–59 tokens/s	Qwen3.5 9B (7,9 Go)

Les vitesses sont des estimations, pas des mesures faites avec Twoody, calculées à partir des benchmarks publics de llama.cpp. Chiffres revus le 16 octobre 2026.

« Le plus fort qui tourne confortablement » : le modèle le plus fort qui tient confortablement dans cette mémoire et écrit au moins à votre vitesse de lecture (5 tokens par seconde). « Proposé d'office par Twoody » : le modèle que l'app installe d'abord sur ce Mac, et la mémoire qu'il y demande.

Twoody est en bêta privée : laissez votre e-mail pour demander un accès.

Tous les modèles qui tournent bien sur un iMac M4 de 16 Go

31 des 62 modèles que connaît le calculateur (le catalogue de Twoody et quelques plus grands) tournent bien ici, le plus fort d'abord : la mémoire que l'app Twoody dit nécessaire à chacun sur cet ordinateur, la vitesse à laquelle il écrit, et le temps qu'il met à lire un document.

Modèle	Mémoire	Écrit	Lit un document
Gemma 4 12B En un clic dans Twoody	Demande 7,6 Go de mémoire Tourne confortablement	11–15 tokens/s	20 pages en 2 min
GLM-4.6V Flash En un clic dans Twoody	Demande 7,9 Go de mémoire Tourne confortablement	12–18 tokens/s	20 pages en 2 min
Qwen3.5 9B En un clic dans Twoody	Demande 7,4 Go de mémoire Tourne confortablement	9,3–19 tokens/s	20 pages en 2 min
GLM-4 9B En un clic dans Twoody	Demande 6,7 Go de mémoire Tourne confortablement	12–18 tokens/s	20 pages en 87 s
Ministral 3 8B En un clic dans Twoody	Demande 8,4 Go de mémoire Tourne confortablement	14–21 tokens/s	20 pages en 83 s
Granite 4.1 8B En un clic dans Twoody	Demande 8 Go de mémoire Tourne confortablement	13–19 tokens/s	20 pages en 82 s
Qwen3 8B En un clic dans Twoody	Demande 7,2 Go de mémoire Tourne confortablement	15–21 tokens/s	20 pages en 76 s
Llama 3.1 8B En un clic dans Twoody	Demande 6,9 Go de mémoire Tourne confortablement	15–22 tokens/s	20 pages en 74 s
Olmo 3 7B En un clic dans Twoody	Demande 8,2 Go de mémoire Tourne confortablement	15–22 tokens/s	20 pages en 68 s
Gemma 4 E4B En un clic dans Twoody	Demande 6,6 Go de mémoire Tourne confortablement	25–35 tokens/s	20 pages en 42 s
Qwen3.5 4B En un clic dans Twoody	Demande 4,4 Go de mémoire Tourne confortablement	18–37 tokens/s	20 pages en 45 s
Qwen3 4B Instruct 2507 En un clic dans Twoody	Demande 4,9 Go de mémoire Tourne confortablement	28–40 tokens/s	20 pages en 37 s
Nemotron 3 Nano 4B En un clic dans Twoody	Demande 3,3 Go de mémoire Tourne confortablement	18–35 tokens/s	20 pages en 38 s
Ministral 3 3B En un clic dans Twoody	Demande 5 Go de mémoire Tourne confortablement	33–47 tokens/s	20 pages en 35 s
Phi-4 mini En un clic dans Twoody	Demande 4,6 Go de mémoire Tourne confortablement	28–40 tokens/s	20 pages en 35 s
Llama 3.2 3B En un clic dans Twoody	Demande 3,9 Go de mémoire Tourne confortablement	34–49 tokens/s	20 pages en 30 s
Gemma 4 E2B En un clic dans Twoody	Demande 4,7 Go de mémoire Tourne confortablement	44–64 tokens/s	20 pages en 21 s
Qwen3.5 2B En un clic dans Twoody	Demande 2,7 Go de mémoire Tourne confortablement	35–70 tokens/s	20 pages en 22 s
Qwen3.5 0.8B En un clic dans Twoody	Demande 1,5 Go de mémoire Tourne confortablement	54–163 tokens/s	20 pages en 9 s
DeepSeek-Coder-V2 Lite En un clic dans Twoody	Demande 10,4 Go de mémoire Tourne — fermez les autres apps	38–55 tokens/s	20 pages en 28 s
Ministral 3 14B Reasoning En un clic dans Twoody	Demande 10,5 Go de mémoire Tourne — fermez les autres apps	9,3–13 tokens/s	20 pages en 2 min
GLM-Z1 9B En un clic dans Twoody	Demande 6,7 Go de mémoire Tourne confortablement	12–18 tokens/s	20 pages en 87 s
DeepSeek-R1 8B En un clic dans Twoody	Demande 7,2 Go de mémoire Tourne confortablement	15–21 tokens/s	20 pages en 76 s
DeepSeek-R1 Distill Llama 8B En un clic dans Twoody	Demande 6,9 Go de mémoire Tourne confortablement	15–22 tokens/s	20 pages en 74 s
DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B En un clic dans Twoody	Demande 5,5 Go de mémoire Tourne confortablement	16–24 tokens/s	20 pages en 71 s
Qwen3 4B Thinking 2507 En un clic dans Twoody	Demande 4,9 Go de mémoire Tourne confortablement	28–40 tokens/s	20 pages en 37 s
Phi-4 mini reasoning En un clic dans Twoody	Demande 4,6 Go de mémoire Tourne confortablement	28–40 tokens/s	20 pages en 35 s
SmolLM3 3B En un clic dans Twoody	Demande 3,2 Go de mémoire Tourne confortablement	35–51 tokens/s	20 pages en 29 s
LFM2.5 2.6B En un clic dans Twoody	Demande 2,1 Go de mémoire Tourne confortablement	29–58 tokens/s	20 pages en 26 s
MiniCPM5 2B En un clic dans Twoody	Demande 2,5 Go de mémoire Tourne confortablement	40–58 tokens/s	20 pages en 23 s
Llama 3.2 1B En un clic dans Twoody	Demande 1,6 Go de mémoire Tourne confortablement	52–156 tokens/s	20 pages en 11 s

En plus de ceux-ci, 6 modèles tourneraient en partie sur le processeur, bien plus lentement, et 25 sont trop gros pour cet ordinateur. Les voir tous dans le calculateur.

La mémoire de chaque modèle est celle que Twoody affiche dans « Modèles » pour cet ordinateur : la même formule, les mêmes fichiers (celui qui lui fait lire les images compris), la même longueur de conversation — catalogue vérifié le 15 octobre 2026.

iMac M4 face à iMac M3 et iMac M1

Ordinateur	Mémoire	Qwen3.5 9B écrit	Lit un document	Le plus fort qui tourne confortablement
iMac M4	16 Go	9,3–19 tokens/s	20 pages en 2 min	Gemma 4 12B 11–15 tokens/s
iMac M3	16 Go	8–16 tokens/s	20 pages en 2 min	Gemma 4 12B 9,4–14 tokens/s
iMac M1	16 Go	5,4–11 tokens/s	20 pages en 3 min	Gemma 4 12B 6,3–9 tokens/s

La mémoire décide des modèles qui tiennent ; la puce, de leur vitesse. Chaque Mac est compté avec 16 Go, ou la taille la plus proche qu'il propose.

Ce Mac existe avec 16, 24 ou 32 Go de mémoire, partagée entre son processeur et sa partie graphique, qui peut en utiliser l'essentiel : c'est cette mémoire qui décide des modèles qui tiennent, et elle ne s'ajoute pas après l'achat.

Il lit sa mémoire à 120 Go/s. La vitesse suit cette bande passante plus que le processeur : c'est pourquoi une puce Pro, Max ou Ultra écrit plus vite avec le même modèle.

Twoody est en bêta privée sur les Mac à puce Apple avec macOS 13.3 ou plus récent : il propose le modèle qui convient à ce Mac, l'installe en un clic et le fait tourner avec llama.cpp ; avec macOS 14, il peut aussi installer MLX, le moteur d'Apple.

Questions sur les LLM en local

Quel LLM local pour un iMac M4 de 16 Go ?

Le plus fort qui y tourne confortablement est Gemma 4 12B, qui écrit 11–15 tokens/s. Il s'installe en un clic depuis le catalogue de Twoody. Twoody propose d'office Qwen3.5 9B, qui y demande 7,4 Go de mémoire : c'est l'un des modèles qu'il a mesurés avec sa mémoire, ses outils et vos documents.

De combien de mémoire un iMac M4 a-t-il besoin pour un LLM local ?

Les plus forts qui y tournent confortablement, selon la mémoire : avec 16 Go, Gemma 4 12B (11–15 tokens/s, en un clic dans Twoody) ; avec 24 Go, Qwen3 14B (8,6–12 tokens/s, en un clic dans Twoody) ; avec 32 Go, Qwen3.6 35B-A3B (30–59 tokens/s, en un clic dans Twoody). La mémoire d'un Mac ne s'ajoute pas après l'achat : choisissez-la selon les modèles que vous voulez faire tourner.

Combien de tokens par seconde écrit un iMac M4 ?

Avec Qwen3.5 9B, le modèle que Twoody y propose : 9,3–19 tokens/s à l'écriture, et un document d'environ 20 pages lu en 2 min. Ces vitesses sont des estimations tirées des mesures publiques de llama.cpp, pas des mesures faites avec Twoody.

iMac M4 face à iMac M3 et iMac M1 : lequel écrit le plus vite ?

Avec Qwen3.5 9B, le modèle que propose Twoody : iMac M4, 9,3–19 tokens/s ; iMac M3, 8–16 tokens/s ; iMac M1, 5,4–11 tokens/s. La mémoire décide des modèles qui tiennent ; la puce, de la vitesse à laquelle ils écrivent.

Twoody tourne-t-il sur un iMac M4 ?

Oui, dans la bêta privée, avec macOS 13.3 ou plus récent : Twoody propose le modèle qui lui convient, l'installe en un clic et le fait tourner sur la partie graphique du Mac avec llama.cpp. Laissez votre e-mail pour rejoindre la liste d'attente.

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