Les 20 meilleurs modèles IA gratuits pour OpenClaw
L'un des avantages majeurs d'OpenClaw est sa capacité à fonctionner avec des modèles IA locaux via Ollama. Zéro coût API, zéro fuite de données, zéro dépendance à un fournisseur cloud. Vous téléchargez un modèle, vous le pointez vers votre instance Ollama, et tout reste sur votre machine.
Voici notre sélection des 20 modèles les plus performants et gratuits en mars 2026, classés par catégorie d'usage.
Modèles généralistes (conversation et rédaction)
1. Llama 4 Scout (17B actifs / 109B total)
Le dernier-né de Meta. Architecture Mixture-of-Experts avec 16 experts. Excellent en conversation multilingue, rédaction et analyse de documents. Fenêtre de contexte de 128K tokens.
- RAM requise : 24 Go (quantifié Q4)
- GPU recommandé : RTX 4090 ou équivalent
- Cas d'usage : assistant conversationnel avancé, rédaction longue, analyse documentaire
2. Llama 4 Maverick (17B actifs / 400B total)
La version lourde avec 128 experts. Performances proches de GPT-4o sur la plupart des benchmarks. Nécessite du matériel sérieux mais offre une qualité exceptionnelle.
- RAM requise : 64 Go+ (quantifié Q4)
- GPU recommandé : 2x RTX 4090 ou A100
- Cas d'usage : tâches complexes, coding, raisonnement multi-étapes
3. Qwen 3 32B
Alibaba continue d'impressionner. Qwen 3 excelle en multilingue (français inclus) et offre un excellent rapport qualité/taille. Supporte le français nativement.
- RAM requise : 20 Go (quantifié Q4)
- GPU recommandé : RTX 3090 / 4080
- Cas d'usage : conversation multilingue, traduction, résumé
4. DeepSeek V3 (671B MoE)
Le modèle chinois qui a secoué l'industrie. Architecture MoE massive mais étonnamment efficiente. Performances de niveau GPT-4 sur le raisonnement mathématique.
- RAM requise : 128 Go+ (quantifié Q4)
- GPU recommandé : cluster multi-GPU ou serveur dédié
- Cas d'usage : mathématiques, programmation, raisonnement logique
5. Gemma 3 27B
Le modèle compact de Google. Excellente compréhension des instructions, bon en résumé et classification. Tourne sur du matériel modeste.
- RAM requise : 18 Go (quantifié Q4)
- GPU recommandé : RTX 3080 / 4070
- Cas d'usage : classification, résumé, extraction d'information
Modèles spécialisés code
6. Qwen 2.5 Coder 32B
Le meilleur modèle de code open-source à ce jour. Supporte 40+ langages. Excellent pour la complétion, le refactoring et le débogage.
- RAM requise : 20 Go (Q4)
- Cas d'usage : développement logiciel, revue de code, génération de tests
7. DeepSeek Coder V2
Spécialisé code avec support de contextes longs (128K). Performances supérieures à CodeLlama sur la plupart des benchmarks.
- RAM requise : 24 Go (Q4)
- Cas d'usage : projets de code volumineux, analyse de codebase
8. CodeGemma 7B
Léger et rapide. Idéal pour la complétion de code en temps réel et les suggestions rapides.
- RAM requise : 6 Go (Q4)
- Cas d'usage : auto-complétion, snippets, scripts rapides
9. StarCoder2 15B
Entraîné sur The Stack v2, un corpus de code massif. Particulièrement bon en Python, JavaScript et TypeScript.
- RAM requise : 10 Go (Q4)
- Cas d'usage : développement web, scripting, data science
10. Codestral 22B (Mistral)
Le modèle de code de Mistral AI. Rapide, précis, et excellent en français pour les commentaires et la documentation de code.
- RAM requise : 14 Go (Q4)
- Cas d'usage : développement avec documentation en français
Modèles légers (VPS et machines modestes)
11. Phi-4 Mini (3.8B)
Microsoft a réussi à concentrer une intelligence remarquable dans un modèle minuscule. Idéal pour les VPS avec peu de RAM.
- RAM requise : 3 Go (Q4)
- Cas d'usage : assistant basique, classification, extraction simple
12. Llama 3.2 3B
Compact mais capable. Bon pour les tâches simples de conversation et les réponses courtes.
- RAM requise : 3 Go (Q4)
- Cas d'usage : chatbot simple, FAQ automatisée
13. Gemma 3 4B
Le petit frère de Gemma 27B. Performances surprenantes pour sa taille, surtout en compréhension d'instructions.
- RAM requise : 4 Go (Q4)
- Cas d'usage : assistant léger, tâches de classification
14. Qwen 2.5 7B
Le sweet spot entre performance et taille. Multilingue natif, bon en français. Excellent choix pour un VPS 8 Go.
- RAM requise : 5 Go (Q4)
- Cas d'usage : assistant polyvalent sur VPS
15. Mistral Small 3.1 24B
Le modèle phare de Mistral AI pour le segment "petit mais puissant". Natif français, performant en raisonnement.
- RAM requise : 16 Go (Q4)
- Cas d'usage : assistant professionnel en français
Modèles multimodaux (texte + image)
16. Llama 4 Scout (multimodal)
Llama 4 intègre nativement la compréhension d'images. Analysez des photos, des captures d'écran, des documents scannés.
- RAM requise : 24 Go (Q4)
- Cas d'usage : OCR, analyse d'images, description visuelle
17. LLaVA-Next 34B
Spécialisé dans la compréhension visuelle. Excellent pour l'analyse de graphiques, diagrammes et interfaces.
- RAM requise : 22 Go (Q4)
- Cas d'usage : analyse visuelle, description d'images détaillée
18. Gemma 3 27B (multimodal)
Gemma 3 supporte aussi l'entrée d'images. Bon compromis entre vision et texte.
- RAM requise : 18 Go (Q4)
- Cas d'usage : assistant visuel polyvalent
Modèles spécialisés
19. BioMistral 7B
Entraîné sur de la littérature médicale. Utile pour les applications de santé (avec les réserves légales appropriées).
- RAM requise : 5 Go (Q4)
- Cas d'usage : recherche médicale, résumé d'articles scientifiques
20. Nous-Hermes 2 Solar 10.7B
Optimisé pour suivre des instructions complexes et des prompts système élaborés. Excellent pour les agents autonomes.
- RAM requise : 8 Go (Q4)
- Cas d'usage : agents autonomes, workflows complexes
Comment installer un modèle avec Ollama et OpenClaw
L'installation est simple :
# Installer Ollama
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
# Télécharger un modèle
ollama pull llama4-scout
# Vérifier qu'il fonctionne
ollama run llama4-scout "Bonjour, ça fonctionne ?"
Dans OpenClaw, configurez le provider Ollama dans votre fichier de configuration :
providers:
- name: ollama
baseUrl: http://localhost:11434
models:
- llama4-scout
- qwen3-32b
- mistral-small-3.1
Notre recommandation
Pour un VPS standard (8 Go RAM, pas de GPU) : Qwen 2.5 7B ou Phi-4 Mini. Pour un poste de travail avec GPU : Llama 4 Scout ou Qwen 3 32B. Pour du code : Qwen 2.5 Coder 32B.
Et si vous ne voulez pas gérer l'infrastructure ? OpenClawPro inclut l'accès à tous ces modèles sans rien installer, avec des clés API pré-configurées pour les modèles cloud et un proxy Ollama managé.
Retrouvez notre guide d'installation complet pour déployer OpenClaw et Ollama sur votre VPS.