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# Modèles

- [DeepSeek-V4.1-Flash : Guide d'exécution locale](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/deepseek-v4.1-flash.md): Exécutez DeepSeek-V4.1-Flash-1017 localement avec les GGUF d'Unsloth et le déchargement n-gram d'Engram.
- [Qwen3.8 - comment l'exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/qwen3.8.md): Guide pour exécuter localement les quants Qwen3.8, y compris Qwen3.8-27B, sur votre configuration locale.
- [Guide de fine-tuning Qwen3.8](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/qwen3.8/train.md): Découvrez comment fine-tuner Qwen3.8-27B avec Unsloth.
- [Qwen3.8-Flash-Next : comment l'exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/qwen3.8-next.md): Guide pour exécuter Qwen3.8-Flash-Next localement.
- [Flint : guide d’exécution en local](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/flint.md): Exécutez Recursive Flint localement avec les GGUF dynamiques d’Unsloth, Unsloth Desktop et llama.cpp.
- [GLM-5.3-Flash : comment l'exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/glm-5.3-flash.md): Exécutez le nouveau modèle GLM-5.3-Flash, alias ox-alpha, de Z.ai.
- [Guide pour exécuter localement Meta Muse Spark Open](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/muse-spark-open.md): Découvrez comment exécuter le nouveau modèle Muse Spark Open de Meta.
- [NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt : Guide d’exécution locale](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/nemotron-3.5-bolt.md): Exécutez Nemotron 3.5 Bolt localement avec les GGUF Unsloth.
- [Qwen-Image-2.1 : comment l'exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/qwen-image-2.1.md): Exécutez Qwen-Image-2.1 localement avec les quantifications FP8 et GGUF d'Unsloth.
- [EmbeddingGemma 2 - Exécution locale](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/embeddinggemma-2.md): Exécutez EmbeddingGemma 2 localement et fine-tunez le modèle avec Unsloth.
- [Exécutez et servez des modèles de décision localement avec Unsloth : API Laya + Jev](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/decision-laya.md): Servez et exécutez des modèles de décision localement avec Unsloth.
- [NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL : Guide d’exécution locale](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/nemotron-3.5-super-vl.md): Exécutez Nemotron 3.5 Super VL localement avec les GGUF Unsloth.
- [DeepSeek-V4 : comment l'exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/deepseek-v4.md): Exécutez DeepSeek-V4-Pro-0813 et DeepSeek-V4-Flash-0731 localement sur votre propre appareil !
- [Tutoriels sur les grands modèles de langage (LLM)](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials.md)
- [Qwen3 - comment exécuter et fine-tuner](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/qwen3-how-to-run-and-fine-tune.md): Apprenez à exécuter et fine-tuner Qwen3 localement avec Unsloth et nos quants dynamiques 2.0
- [Qwen3-VL : guide d'exécution](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/qwen3-how-to-run-and-fine-tune/qwen3-vl-how-to-run-and-fine-tune.md): Apprenez à fine-tuner et à exécuter Qwen3-VL localement avec Unsloth.
- [Qwen3-2507 : guide d'exécution locale](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/qwen3-how-to-run-and-fine-tune/qwen3-2507.md): Exécutez localement sur votre appareil les versions Thinking et Instruct de Qwen3-30B-A3B-2507 et 235B-A22B !
- [MiniMax-M2.7 - comment l'exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/minimax-m27.md): Exécutez localement le LLM MiniMax-M2.7 sur votre propre appareil !
- [GLM-5 : guide d'exécution locale](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/glm-5.md): Exécutez le nouveau modèle GLM-5 de Z.ai sur votre propre appareil local !
- [Kimi K2.5 : guide d'exécution locale](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/kimi-k2.5.md): Guide pour exécuter Kimi-K2.5 sur votre propre appareil local !
- [GLM-4.7-Flash : comment l'exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/glm-4.7-flash.md): Exécutez et fine-tunez GLM-4.7-Flash localement sur votre appareil !
- [Gemma 3 - guide d'exécution](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/gemma-3-how-to-run-and-fine-tune.md): Comment exécuter Gemma 3 efficacement avec nos GGUF sur llama.cpp, Ollama, Open WebUI et comment le fine-tuner avec Unsloth !
- [Gemma 3n : comment l'exécuter et le fine-tuner](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/gemma-3-how-to-run-and-fine-tune/gemma-3n-how-to-run-and-fine-tune.md): Exécutez localement le nouveau Gemma 3n de Google avec des GGUF dynamiques sur llama.cpp, Ollama, Open WebUI et fine-tunez-le avec Unsloth !
- [Qwen3-Coder : comment l'exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/qwen3-coder-how-to-run-locally.md): Exécutez Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct et 480B-A35B localement avec les quants dynamiques d'Unsloth.
- [MiniMax-M2.5 : guide d'exécution](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/minimax-m25.md): Exécutez MiniMax-M2.5 localement sur votre propre appareil !
- [DeepSeek-OCR 2 : guide d'exécution et de fine-tuning](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/deepseek-ocr-2.md): Guide pour exécuter et fine-tuner DeepSeek-OCR-2 localement.
- [GLM-4.7 : guide d'exécution locale](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/glm-4.7.md): Un guide pour exécuter le modèle Z.ai GLM-4.7 sur votre propre appareil local !
- [Comment exécuter Qwen-Image-2512 localement dans ComfyUI](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/qwen-image-2512.md): Tutoriel pas à pas pour exécuter Qwen-Image-2512 sur votre appareil local avec ComfyUI.
- [Tutoriel pour exécuter Qwen-Image-2512 dans stable-diffusion.cpp](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/qwen-image-2512/stable-diffusion.cpp.md): Tutoriel pour utiliser Qwen-Image-2512 dans stable-diffusion.cpp.
- [Devstral 2 - guide d'exécution](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/devstral-2.md): Guide pour exécuter localement les modèles Mistral Devstral 2 : 123B-Instruct-2512 et Small-2-24B-Instruct-2512.
- [Ministral 3 - guide d'exécution](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/ministral-3.md): Guide pour les modèles Mistral Ministral 3, afin de les exécuter ou de les fine-tuner localement sur votre appareil
- [DeepSeek-OCR : comment l'exécuter et le fine-tuner](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/deepseek-ocr-how-to-run-and-fine-tune.md): Guide pour exécuter et fine-tuner DeepSeek-OCR localement.
- [Kimi K2 Thinking : guide d'exécution locale](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/kimi-k2-thinking-how-to-run-locally.md): Guide pour exécuter Kimi-K2-Thinking et Kimi-K2 sur votre propre appareil local !
- [GLM-4.6 : guide d'exécution locale](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/glm-4.6-how-to-run-locally.md): Un guide pour exécuter les modèles Z.ai GLM-4.6 et GLM-4.6V-Flash sur votre propre appareil local !
- [Qwen3-Next : guide d'exécution locale](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/qwen3-next.md): Exécutez localement sur votre appareil les versions Instruct et Thinking de Qwen3-Next-80B-A3B !
- [FunctionGemma : comment l'exécuter et le fine-tuner](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/functiongemma.md): Découvrez comment exécuter et fine-tuner FunctionGemma localement sur votre appareil et votre téléphone.
- [DeepSeek-V3.1 : comment l'exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/deepseek-v3.1-how-to-run-locally.md): Un guide pour exécuter DeepSeek-V3.1 et Terminus sur votre propre appareil local !
- [DeepSeek-R1-0528 : comment l'exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/deepseek-r1-0528-how-to-run-locally.md): Un guide pour exécuter DeepSeek-R1-0528, y compris Qwen3, sur votre propre appareil local !
- [Liquid LFM2.5 : comment l'exécuter et le fine-tuner](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/lfm2.5.md): Exécutez et fine-tunez LFM2.5 Instruct et Vision localement sur votre appareil !
- [Magistral : comment l'exécuter et le fine-tuner](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/magistral-how-to-run-and-fine-tune.md): Découvrez Magistral - les nouveaux modèles de raisonnement de Mistral.
- [IBM Granite 4.0](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/ibm-granite-4.0.md): Comment exécuter IBM Granite-4.0 avec les GGUF Unsloth sur llama.cpp, Ollama et comment le fine-tuner !
- [Llama 4 : comment l'exécuter et le fine-tuner](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/llama-4-how-to-run-and-fine-tune.md): Comment exécuter Llama 4 localement en utilisant nos GGUF dynamiques, qui récupèrent la précision par rapport à la quantification standard.
- [Grok 2](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/grok-2.md): Exécutez le modèle Grok 2 de xAI localement !
- [Devstral : comment l'exécuter et le fine-tuner](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/devstral-how-to-run-and-fine-tune.md): Exécutez et fine-tunez Mistral Devstral 1.1, y compris Small-2507 et 2505.
- [Comment exécuter des LLM locaux avec Docker : guide étape par étape](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/how-to-run-llms-with-docker.md): Découvrez comment exécuter des grands modèles de langage (LLM) avec Docker et Unsloth sur votre appareil local.
- [DeepSeek-V3-0324 : comment l'exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/deepseek-v3-0324-how-to-run-locally.md): Comment exécuter DeepSeek-V3-0324 localement en utilisant nos quants dynamiques qui récupèrent la précision
- [DeepSeek-R1 : comment l'exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/deepseek-r1-how-to-run-locally.md): Un guide pour exécuter nos quants dynamiques 1,58 bit pour DeepSeek-R1 en utilisant llama.cpp.
- [DeepSeek-R1 Dynamic 1,58 bit](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/deepseek-r1-how-to-run-locally/deepseek-r1-dynamic-1.58-bit.md): Consultez les tableaux de comparaison des performances des GGUF dynamiques d'Unsloth par rapport aux quants IMatrix standard.
- [Phi-4 Reasoning : comment l'exécuter et le fine-tuner](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/phi-4-reasoning-how-to-run-and-fine-tune.md): Apprenez à exécuter et fine-tuner localement des modèles de raisonnement Phi-4 avec Unsloth et nos quants dynamiques 2.0
- [QwQ-32B : comment l'exécuter efficacement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/qwq-32b-how-to-run-effectively.md): Comment exécuter QwQ-32B efficacement avec nos corrections de bugs et sans générations infinies + GGUF.
- [Cogito v2.1 : comment l'exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/cogito-v2-how-to-run-locally.md): Les LLM Cogito v2.1 sont parmi les modèles ouverts les plus puissants au monde, entraînés avec l'IDA. La v1 existe aussi en 4 tailles : 70B, 109B, 405B et 671B, ce qui vous permet de choisir la taille qui correspond le mieux à votre matériel.
- [Gemma 4 - comment l'exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/gemma-4.md): Exécutez localement les nouveaux modèles Gemma 4 de Google, y compris E2B, E4B, 26B A4B et 31B.
- [Gemma 4 QAT](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/gemma-4/qat.md): Exécutez localement les modèles Gemma 4 QAT de Google, y compris E2B, E4B, 12B, 26B-A4B et 31B.
- [Guide de fine-tuning Gemma 4](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/gemma-4/train.md): Entraînez Gemma 4 de Google avec Unsloth.
- [GLM-5.3 - Comment l'exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/glm-5.3.md): Exécutez le nouveau modèle GLM-5.3 de Z.ai.
- [Muse Glimmer - comment l'exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/muse-glimmer.md): Découvrez comment exécuter le nouveau modèle Muse Glimmer 30B de Meta.
- [Guide de fine-tuning de Muse Glimmer](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/muse-glimmer/train.md): Entraînez le modèle Muse Glimmer 30B de Meta avec Unsloth.
- [Inkling - comment l'exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/inkling.md): Découvrez comment exécuter localement les modèles multimodaux Inkling de Thinking Machine Labs.
- [Qwen3.6 - Comment l’exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/qwen3.6.md): Exécutez localement les nouveaux modèles Qwen3.6-27B et 35B-A3B !
- [Kimi K3 - Comment l’exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/kimi-k3.md): Guide pour exécuter les quants Kimi K3 sur votre configuration locale.
- [GLM-5.2 - Comment l’exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/glm-5.2.md): Exécutez le nouveau modèle GLM-5.2 de Z.ai sur du matériel local !
- [Kimi K2.7 Code - Comment l’exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/kimi-k2.7-code.md): Guide étape par étape pour exécuter Kimi K2.7 Code sur votre propre appareil local.
- [Comment exécuter des modèles MTP : guide de prédiction multi-token](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/mtp.md)
- [DiffusionGemma - Comment l’exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/diffusiongemma.md)
- [MiniMax M3 - Comment l’exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/minimax-m3.md): Exécutez localement le LLM MiniMax M3 sur votre propre appareil !
- [Qwen3.5 - comment l'exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/qwen3.5.md): Exécutez localement les nouveaux LLM Qwen3.5, y compris les versions Medium : Qwen3.5-35B-A3B, 27B, 122B-A10B, et Small : Qwen3.5-0.8B, 2B, 4B, 9B et 397B-A17B, sur votre appareil !
- [Guide de fine-tuning Qwen3.5](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/qwen3.5/fine-tune.md): Découvrez comment fine-tuner les LLM Qwen3.5 avec Unsloth.
- [Benchmarks GGUF de Qwen3.5](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/qwen3.5/gguf-benchmarks.md): Voyez les performances des GGUF dynamiques d'Unsloth + analyse de la perplexité, de la divergence KL et de MXFP4.
- [NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning : comment l’exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/nemotron-3.5.md)
- [Kimi K2.6 - Comment l’exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/kimi-k2.6.md): Guide étape par étape pour exécuter Kimi-K2.6 sur votre propre appareil local.
- [NVIDIA Nemotron 3 Ultra - comment l’exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/nemotron-3-ultra.md): Exécutez Nemotron-3-Ultra-550B-A55B localement sur votre appareil !
- [NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni - comment l’exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/nemotron-3-nano-omni.md): Exécutez et fine-tunez Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B localement sur votre appareil !
- [Mistral 3.5 - comment l’exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/mistral-3.5.md): Guide pour les modèles Mistral 3.5, pour les exécuter ou les fine-tuner localement sur votre appareil
- [IBM Granite 4.1 - Comment l’exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/ibm-granite-4.1.md): Exécutez IBM Granite-4.1 avec les GGUF Unsloth et découvrez comment le fine-tuner !
- [GLM-5.1 - Comment l’exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/glm-5.1.md): Exécutez le nouveau modèle GLM-5.1 de Z.ai sur votre propre appareil local !
- [Qwen3-Coder-Next : comment l’exécuter localement](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/qwen3-coder-next.md): Guide pour exécuter Qwen3-Coder-Next localement sur votre appareil !
- [NVIDIA Nemotron 3 Nano - guide d'exécution](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/nemotron-3.md): Exécutez et fine-tunez NVIDIA Nemotron 3 Nano localement sur votre appareil !
- [NVIDIA Nemotron-3-Super : guide d'exécution](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/nemotron-3/nemotron-3-super.md): Exécutez et fine-tunez NVIDIA Nemotron-3-Super-120B-A12B localement sur votre appareil !
- [gpt-oss : guide d'exécution](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/gpt-oss-how-to-run-and-fine-tune.md): Exécutez et fine-tunez les nouveaux modèles open source d'OpenAI !
- [Apprentissage par renforcement gpt-oss](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/gpt-oss-how-to-run-and-fine-tune/gpt-oss-reinforcement-learning.md)
- [Tutoriel : comment entraîner gpt-oss avec RL](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/gpt-oss-how-to-run-and-fine-tune/gpt-oss-reinforcement-learning/tutorial-how-to-train-gpt-oss-with-rl.md): Découvrez comment entraîner OpenAI gpt-oss avec GRPO pour battre 2048 de manière autonome, localement ou sur Colab.
- [Tutoriel : comment fine-tuner gpt-oss](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/gpt-oss-how-to-run-and-fine-tune/tutorial-how-to-fine-tune-gpt-oss.md): Découvrez pas à pas comment entraîner OpenAI gpt-oss localement avec Unsloth.
- [Entraînement gpt-oss à long contexte](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/gpt-oss-how-to-run-and-fine-tune/long-context-gpt-oss-training.md)


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