IA locale / privée — Votre cerveau, votre machine, vos règles

Le modèle open-weight qui réécrit les règles de l'IA locale. Design Arena #1, SWE-bench Pro 62,1%, Terminal-Bench 82,7, AkitaOnRails 87/100 — le tout sous licence MIT. Contexte 1M tokens et premier modèle ouvert à rivaliser véritablement avec les leaders fermés sur les tâches d'ingénierie à long horizon.

Modèle ouvert le plus fort pour le coding — Design Arena #1 (Elo 1360), AkitaOnRails 87/100 Tier A, SWE-bench Pro 62,1% SOTA, FrontierSWE 74,4%. MIT sans restrictions. Plus compact que DeepSeek V4 (1,6T) avec des benchmarks vérifiés plus forts. Rentre sur des Macs 256Go avec quantification.

744B MoE nécessite 256Go+ ou clusters multi-GPU. Pas de vision native. Plus lent que les modèles compacts. Écosystème occidental en maturation.

Le dernier modèle dense de 27B d'Alibaba ne se contente pas de succéder au précédent roi de l'IA locale — il surpasse son propre flagship de 397B sur chaque benchmark de codage agentique majeur tout en tournant sur un seul GPU grand public. SWE-bench Verified 77,2, Terminal-Bench 2.0 59,3, vision et vidéo natifs, Apache 2.0.

Bat Qwen3.5-397B-A17B (un modèle MoE de 397B) sur SWE-bench Verified (77,2), SWE-bench Pro (53,5), Terminal-Bench 2.0 (59,3) et SkillsBench Avg5 (48,2). GPQA Diamond 87,8. Multimodal natif avec préservation du raisonnement. r/LocalLLaMA le qualifie de « plus grande sortie de l'année » et de « tournant pour l'inférence locale ».

Profil VRAM similaire au prédécesseur (~17–20 Go en 4 bits) ; très récent donc les options quantifiées continuent de se déployer ; le mode pensée peut être verbeux sur les tâches simples (désactivable).

Pas un modèle — cinq. Gemma 4 de Google DeepMind est une famille couvrant tout, d'un modèle de 2 milliards de paramètres qui tourne sur votre téléphone à un mastodonte dense de 31 milliards de paramètres pour serveurs. Chaque membre a une architecture différente, des forces différentes et des besoins matériels différents. Le E2B tient dans 1 Go de RAM. Le 12B Unified fait tourner une IA multimodale complète sur un GPU de laptop. Le 26B MoE n'active que 3,8B de paramètres par token. Tous Apache 2.0, tous open-weight, tous à vous. Ce guide passe en revue chacun pour que vous sachiez exactement quel Gemma correspond à votre matériel et votre utilisation.

Cinq modèles couvrant téléphone → laptop → serveur. 12B Unified : multimodal encoder-free, ~7 Go VRAM avec QAT, 100+ tok/s sur GPU grand public. E2B tourne dans 1 Go de RAM sur téléphone. E4B obtient 42,5% AIME 2026 sur smartphone. 26B MoE délivre ~97% de la qualité du 31B à une fraction du calcul. 31B classé top-3 parmi les modèles ouverts. Tous Apache 2.0. Tous supportent 140+ langues.

Cinq modèles signifie cinq jeux de compromis. Les modèles edge sacrifient la profondeur de raisonnement. Le 12B nécessite un GPU correct. Les 26B/31B demandent sérieusement de VRAM. Aucun modèle unique ne fait tout — vous choisissez celui qui correspond à votre matériel. Outillage Google préféré pour l'expérience la plus fluide.