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Guide thématique ModelFinder

Modèles d’IA pour faible mémoire RAM

Petits modèles de génération de texte dont les poids tiennent dans 2 Go, avec une estimation prudente pour 4 Go de RAM.

Actualiser et affiner la recherche
Sélection vérifiée le 16 octobre 2026

Modèles retenus

Résultat de la recherche publique sur le Hugging Face Hub (tâche text-generation), modèles les plus utilisés d’abord : 10 modèles retenus sur 50 examinés. Chacun est en accès public, avec une licence déclarée et des fichiers identifiables. Les modèles sont classés par le score explicable de ModelFinder ; aucun n’est choisi à la main ni recommandé sans essai.

53/100
text-generation Compatibilité inconnue MIT License
Téléchargements
5011351
Popularité
542 appréciations
Mise à jour
2026-08-24

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

Voir les preuves, fichiers et limites →
53/100
text-generation Compatibilité inconnue MIT License SafeTensors
Téléchargements
4416319
Popularité
4085 appréciations
Mise à jour
2026-08-01

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

Voir les preuves, fichiers et limites →
53/100
text-generation Compatibilité inconnue MIT License
Téléchargements
3709734
Popularité
514 appréciations
Mise à jour
2026-08-24

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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CMSManhattan

JiRackUltra_1b

53/100
text-generation Compatibilité inconnue MIT License SafeTensors
Téléchargements
2540794
Popularité
10 appréciations
Mise à jour
2026-10-15

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

Voir les preuves, fichiers et limites →
53/100
text-generation Compatibilité inconnue MIT License
Téléchargements
1529688
Popularité
1060 appréciations
Mise à jour
2026-07-18

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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53/100
text-generation Compatibilité inconnue Apache License 2.0 SafeTensors
Téléchargements
1253288
Popularité
1777 appréciations
Mise à jour
2026-09-29

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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deepseek-ai

DeepSeek-V3.2

50/100
text-generation Compatibilité inconnue MIT License SafeTensors
Téléchargements
4927838
Popularité
1580 appréciations
Mise à jour
2025-12-01

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

Voir les preuves, fichiers et limites →
50/100
text-generation Compatibilité inconnue MIT License SafeTensors
Téléchargements
1307102
Popularité
1879 appréciations
Mise à jour
2026-01-29

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

Voir les preuves, fichiers et limites →
zai-org

GLM-5.3

48/100
text-generation Compatibilité inconnue Autre licence déclarée SafeTensors
Téléchargements
1803969
Popularité
2231 appréciations
Mise à jour
2026-10-14

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

Voir les preuves, fichiers et limites →
47/100
text-generation Compatibilité inconnue Apache License 2.0 SafeTensors
Téléchargements
29853801
Popularité
1819 appréciations
Mise à jour
2025-07-26

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

Voir les preuves, fichiers et limites →

Sur un ordinateur de 4 Go de RAM, seuls les petits modèles (quelques milliards de paramètres au plus, de préférence quantifiés) peuvent tourner. Ils conviennent à des tâches simples : reformuler, classer, répondre sur un texte court.

Ce qu’il faut vérifier

Taille des poids
Cette page ne retient que des poids de 2 Go au plus ; le système et les autres programmes occupent le reste.
Quantification
Une version GGUF en 4 bits demande environ trois à quatre fois moins de mémoire que le même modèle en 16 bits.
Attentes réalistes
Un petit modèle se trompe plus souvent : réservez-le à des tâches simples et vérifiées.

Les erreurs à éviter

Ce guide est un contenu éditorial de BNTIC News. Il ne remplace ni un essai, ni la lecture de la fiche et de la licence du modèle retenu.

Questions fréquentes

Comment choisir parmi les modèles d’IA pour faible mémoire RAM ?

Sur un ordinateur de 4 Go de RAM, seuls les petits modèles (quelques milliards de paramètres au plus, de préférence quantifiés) peuvent tourner. Ils conviennent à des tâches simples : reformuler, classer, répondre sur un texte court. Points à vérifier : taille des poids ; quantification ; attentes réalistes.

Quelles erreurs éviter ?

Lancer un modèle qui dépasse la mémoire : l’ordinateur devient inutilisable pendant le chargement. Comparer un petit modèle aux services en ligne : l’écart de qualité est réel.

Quels modèles figurent dans la sélection ?

Au 16 octobre 2026, la recherche publique de ModelFinder retient notamment : ornith-ai/Ornith-1.5-9B-GGUF, deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731, ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B-GGUF, CMSManhattan/JiRackUltra_1b, ornith-ai/Ornith-1.0-35B-GGUF, openbmb/MiniCPM5-2B. Chacun est en accès public, avec une licence déclarée et des fichiers identifiables ; aucun n’est recommandé sans essai sur vos données.

Ces modèles sont-ils gratuits ?

Leurs poids sont publiés en accès public et se téléchargent sans payer. L’usage reste encadré par la licence de chaque modèle, qui peut imposer des conditions ou interdire l’usage commercial. Il faut aussi un ordinateur, ou un serveur, capable de les exécuter.

Comment savoir si un modèle tourne sur mon ordinateur ?

Chaque fiche estime la mémoire nécessaire à partir de la taille réelle des poids publiés, avec une marge indiquée. La page « Que puis-je faire tourner sur ma machine » croise votre RAM et votre disque avec les tailles réelles des modèles exécutables localement.

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