Un utilisateur de Reddit a récemment partagé une préférence pour le modèle Qwen3.5-122B-A10B par rapport à MiniMax-M2.7 pour l’exécution locale sur des systèmes équipés de 96 Go de VRAM.
Cette observation provient d’une discussion sur r/LocalLLaMA, un forum dédié aux grands modèles de langage (LLM) exécutés localement. Le test visait à évaluer la performance de ces modèles en « full offload », c’est-à-dire entièrement chargés dans la mémoire vidéo. Les quantifications spécifiques utilisées étaient MiniMax-M2.7-GGUF IQ2_KS (69,800 GiB) et Qwen3.5-122B-A10B-GGUF IQ5_KS (77,341 GiB).
Selon l’utilisateur, Qwen3.5-122B-A10B offre une meilleure expérience pour le « vibecoding » local, un terme désignant l’utilisation créative et expérimentale de ces modèles. Les deux modèles ont été jugés fonctionnels avec une configuration permettant d’activer ou de désactiver la « pensée » de manière dynamique, ce qui contribue à la vitesse d’exécution. Cette capacité à faire fonctionner des LLM de grande taille localement est perçue comme un développement notable.
Cette comparaison souligne l’intérêt croissant de la communauté pour l’optimisation des LLM open source sur des configurations matérielles personnelles.
Source : Reddit r/LocalLLaMA