Llama 4 en local en 2026 : VRAM, GPUs et alternatives réalistes
Llama 4 Scout, Maverick, Behemoth : ce qui tient vraiment chez toi en 2026. VRAM par version, GPUs minimum, et les 5 alternatives 70-123B qui rivalisent.
Llama 4 a redéfini les attentes 2026 : MoE natif, contexte 10M tokens, multimodal. Mais la VRAM nécessaire pour le faire tourner en local fait souvent saigner les yeux. Voici ce qui passe vraiment chez toi en 2026, et ce qui doit attendre.
Les 3 versions de Llama 4
| Modèle | Total params | Actifs/token | Contexte | VRAM Q4 estimée |
|---|---|---|---|---|
| Llama 4 Scout | 109B | 17B (MoE 16×) | 10M tokens | ≈68 GB |
| Llama 4 Maverick | 400B | 17B (MoE 128×) | 1M tokens | ≈250 GB |
| Llama 4 Behemoth | ≈2T (teacher) | — | — | indisponible local |
Llama 4 Scout : faisable mais exigeant
Scout est le « petit » de la famille (terme relatif : 109B). Il rentre en Q4 avec ~68 GB de VRAM, donc en local il faut au minimum :
- 2× RTX A6000 NVLink (96 GB) — passe en Q4 avec marge
- 2× RTX 6000 Ada (96 GB) — idem, plus rapide
- 1× H100 80 GB — passe en Q4 avec marge serrée
- 1× H200 (141 GB) ou MI300X (192 GB) — passe en Q5/Q6 confortable
Ce qui ne passe pasen single GPU :
- RTX 5090 (32 GB) — VRAM 2× insuffisante même en Q4
- RTX 4090 (24 GB) — pareil
- RTX A6000 seul (48 GB) — manque ~20 GB
- Mac Studio M3 Ultra 192 GB — passe en VRAM unifiée, mais débit mémoire 800 GB/s = lent (~3-5 tok/s en Q4)
Llama 4 Maverick : datacenter only
400B en MoE 128×, ~250 GB en Q4. Pour le faire tourner localement il te faut soit :
- 4× H100 80 GB en NVLink (320 GB, ≈100 000 € hardware seul)
- 2× MI300X (384 GB, plus accessible côté prix mais écosystème ROCm)
- Un rack HGX H200 (8× 141 GB = 1 128 GB, ~200 000 €+)
Si tu n'es pas chez Meta ou un labo de recherche, Maverick reste une curiosité : tu y accèdes via API, pas en local. Le coût/bénéfice ne se justifie qu'avec des SLA stricts et des volumes industriels.
Et Llama 4 Behemoth ?
2T paramètres en mode teacher (modèle d'entraînement de Maverick). Meta ne l'a pas publié en weights ouverts. Même s'ils le faisaient, il faudrait un cluster type GB200 NVL72 pour le faire tourner : pas réaliste en privé, même avec un budget illimité.
L'open-weight pure ne signifie plus « accessible à tous » en 2026 : les flagships passent au cluster. Mais l'écosystème moyen — 30B à 70B — devient de plus en plus capable, et c'est là que la valeur business reste.
Les vraies alternatives en 2026
Si Llama 4 Scout ne tient pas chez toi, voici la sélection de modèles qui rivalisent sur des benchmarks équivalents et restent accessibles :
| Modèle | Params | VRAM Q5 | Forces |
|---|---|---|---|
| Llama 3.3 70B | 70B dense | ~52 GB | Référence open, écosystème énorme |
| Qwen 2.5 72B | 72B dense | ~54 GB | Excellent code + multilingue, parfois > Llama 70B en bench |
| DeepSeek R1 Distill 70B | 70B dense | ~52 GB | Reasoning state-of-the-art, math/code/CoT |
| Mistral Large 123B | 123B dense | ~84 GB (Q5) | Souveraineté FR, GPT-4-class, contexte 128k |
| Mixtral 8x22B | 141B (MoE 39B actif) | ~96 GB | MoE éprouvée, débit serveur excellent |
Et si Llama 4 Scout est vraiment nécessaire ?
Cas où Scout vaut le coup local plutôt que via API :
- Tu traites des documents très longs (rapports 500+ pages, code base complet) où les 10M tokens de contexte changent tout
- Tu fais du multimodal (vision + texte) en bulk sans envoyer chez Meta
- Données ultra-sensibles (médical, juridique, défense) où l'API est exclue par contrat
Dans ces cas, on dimensionne un rig Entreprise (2× RTX A6000 NVLink ou 2× RTX 6000 Ada) ≈ 25 990 € HT, avec Llama 4 Scout préinstallé et stress-testé.
Pour tester ton GPU vs Llama 4 Scout, le calculateur simule la VRAM requise et le débit estimé pour ta config exacte. Pour un devis personnalisé, décris ton cas — réponse sous 48 h.