Quelles performances attendre de Llama 4 sur Pegasus ?

Sur Pegasus 0.1 AI (AMD Ryzen AI Max+ 395, 128 Go LPDDR5X unifiée), Llama 4 70B en quantization Q4_K_M atteint 12 à 18 tokens/seconde en inférence, selon la longueur du contexte. Pour une conversation 4k tokens, comptez 15 tok/s constants. Pour du streaming long (16k tokens), comptez 8-10 tok/s. Largement suffisant pour des usages PME : rédaction, agent conversationnel, analyse de documents.

Llama 4 Local AI Pegasus Open source Publié le 22 juillet 2026 · Mis à jour le 22 juillet 2026 · 10 min de lecture

Llama 4 en local sur Pegasus 0.1 AI : guide complet de déploiement 2026

Q: Llama 4 est-il vraiment open source ?

Llama 4 (mai 2026) est publié par Meta sous la licence Llama 4 Community License. C'est une licence open source permissive qui autorise l'usage commercial, la modification et la redistribution, avec quelques restrictions (interdiction d'usage pour améliorer d'autres modèles LLM, seuil de 700 millions d'utilisateurs actifs pour les derivatives). Pour une PME française standard, c'est utilisable librement.

Q: Llama 4 ou Mistral Large 3 sur Pegasus ?

Mistral Large 3 est légèrement meilleur sur le français et l'euro-conformité (RGPD/AI Act by design). Llama 4 est légèrement meilleur sur le code (HumanEval+) et dispose d'un multimodal natif plus poussé. Pour une PME française standard, Mistral Large 3 reste le premier choix. Llama 4 est idéal pour les profils techniques (dev, data scientists) ou si vous avez besoin de fine-tuner sur vos propres données.

Llama 4 est sorti le 5 mai 2026. Meta a livré cette quatrième génération avec trois innovations : architecture MoE (Mixture of Experts), multimodalité native texte+image+vidéo, et une fenêtre de contexte 10M tokens sur la version 405B. Pour une PME française, la version Llama 4 70B est le sweet spot : suffisamment puissante, suffisamment compacte pour tourner en local sur le Pegasus 0.1 AI.

Cet article vous montre comment installer Llama 4 sur Pegasus en 20 minutes, quelles performances attendre, et comment l'intégrer dans vos workflows métier via Ollama et N8N.

1. Pourquoi Llama 4 en local plutôt qu'en cloud ?

Trois raisons qui tuent le débat pour 80 % des PME :

Souveraineté totale : vos données ne sortent jamais de votre réseau. Pas de clause contractuelle, pas d'AIPD, pas de risque RGPD.
Coût récurrent nul : 3 699 € le serveur, puis 0 €/mois. vs 110 à 180 €/mois pour les alternatives cloud (GPT-5, Claude 4, Gemini 3).
Personnalisation : vous pouvez fine-tuner Llama 4 sur vos propres données (devis, mails, procédures internes) pour obtenir un assistant vraiment calibré sur votre business.

2. Prérequis

Avant de commencer :

Pegasus 0.1 AI (ou équivalent : 128 Go RAM unifiée, GPU intégré, NPU). Pas de GPU dédié nécessaire : le Radeon 8060S intégré suffit.
OS Linux : Ubuntu 24.04 LTS ou Proxmox VE 8.x (préinstallés sur Pegasus).
15 Go d'espace disque pour le modèle Q4 (Llama 4 70B quantifié).
Connexion Internet pour le téléchargement initial (puis plus rien).

3. Installation étape par étape

Étape 1 : installer Ollama

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
sudo systemctl enable ollama
sudo systemctl start ollama

Ollama est le runtime de référence pour faire tourner des LLM en local. Il gère la quantization, le chargement en mémoire, l'API compatible OpenAI et le streaming.

Étape 2 : télécharger Llama 4 70B (quantization Q4_K_M)

ollama pull llama4:70b-instruct-q4_K_M

Taille du fichier : ~40 Go. Téléchargement : 5 à 15 minutes selon votre connexion. Stockage : 8 To disponibles sur Pegasus, largement assez.

Étape 3 : tester le modèle

ollama run llama4:70b-instruct-q4_K_M "Explique-moi la différence entre Mistral Large 3 et Llama 4 en 3 phrases."

Réponse attendue en moins de 5 secondes (chargement initial). Les tokens suivants sortent à 12-18 tok/s.

Étape 4 : exposer l'API

Ollama expose automatiquement une API compatible OpenAI sur http://localhost:11434. Pour l'exposer sur le réseau :

# /etc/systemd/system/ollama.service.d/override.conf
[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"

Redémarrer : sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart ollama. Vous avez maintenant une API locale que vous pouvez brancher sur n'importe quel outil compatible OpenAI.

4. Intégration avec N8N

Pour automatiser des workflows métier (devis, mails, relances), branchez N8N sur Ollama :

Installez N8N : docker run -d --name n8n -p 5678:5678 n8nio/n8n
Dans N8N, ajoutez un nœud "OpenAI Chat Model"
Configurez l'API : URL http://<ip-pegasus>:11434/v1, modèle llama4:70b-instruct-q4_K_M
Connectez à votre ERP, votre boîte mail, vos Google Sheets

Résultat : vous avez un agent IA local qui lit vos données, les analyse, rédige des mails, et automatise tout le flux. Sans cloud, sans API externe, sans risque RGPD.

5. Performance sur Pegasus 0.1 AI

Modèle	Quantization	Taille RAM	Vitesse (tok/s)	Cas d'usage
Llama 4 70B	Q4_K_M	48 Go	12-18	Généraliste, conversationnel, analyse
Llama 4 70B	Q8_0	75 Go	8-12	Haute qualité, raisonnement long
Llama 4 70B	Q4_K_S	42 Go	15-22	Vitesse, gros volumes
Llama 4 8B	Q4_K_M	6 Go	45-65	Tâches rapides, classification
Mistral Large 3 70B	Q4_K_M	48 Go	12-18	Idem + meilleur français

Pour Pegasus (128 Go unifiée), le sweet spot est Llama 4 70B Q4_K_M : 48 Go utilisés sur 128, 30 Go pour le contexte 128k, 50 Go libres pour d'autres modèles ou services (embeddings, Whisper, etc.).

6. Llama 4 vs Mistral Large 3 : le match

Critère	Llama 4 70B	Mistral Large 3 70B
Multimodal	✅ Texte + image + vidéo	⚠️ Texte + image + PDF
Français	★★★★☆	★★★★★
Code (HumanEval+)	★★★★★	★★★★☆
Raisonnement long	★★★★★	★★★★☆
AI Act ready	⚠️ (US training data)	✅ (EU training data)
Open source	✅ Llama 4 Community	✅ Apache 2.0
Communauté/fine-tuning	★★★★★ (Meta + 1M+ devs)	★★★★☆

Pour une PME française standard, je recommande Mistral Large 3 (AI Act + français impeccable). Pour un profil technique (dev, data scientist) qui veut fine-tuner ou utiliser du multimodal avancé, Llama 4 est imbattable. Les deux tournent identiquement sur Pegasus.

7. Fine-tuning : adapter Llama 4 à votre métier

La vraie puissance du local, c'est la possibilité de fine-tuner le modèle sur vos propres données :

Tous vos devis passés (1 000+ documents) → le modèle apprend votre grille tarifaire, vos conditions, votre ton
Tous vos mails sortants (1 an d'historique) → le modèle rédige comme vous
Toutes vos procédures internes → le modèle devient votre assistant RH/opérationnel

Outils : Unsloth (fine-tuning rapide sur GPU modeste), Axolotl (plus complet), Llama-Factory (interface visuelle). Temps de fine-tuning sur Pegasus : 4 à 12 heures pour un dataset de 10 000 exemples.

Le cloud vous vend l'IA comme un service. Le local vous donne l'IA comme un outil, modelable à votre image.

FAQ rapide

Llama 4 est-il vraiment open source ?

Oui, sous la Llama 4 Community License. Usage commercial autorisé, modification et redistribution autorisées. Restrictions : pas d'usage pour entraîner d'autres LLM, seuil de 700M utilisateurs actifs pour les dérivés. Pour une PME standard : zéro contrainte.

Quelles performances sur Pegasus ?

Llama 4 70B Q4_K_M : 12 à 18 tokens/seconde en contexte 4k. Contexte 16k : 8-10 tok/s. Largement assez pour des usages PME (rédaction, agent conversationnel, analyse de documents).

Llama 4 ou Mistral Large 3 sur Pegasus ?

Mistral Large 3 pour usage généraliste PME français. Llama 4 pour profils techniques, code, multimodal vidéo, ou si vous voulez fine-tuner. Les deux tournent identiquement sur Pegasus.

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Julian Dauzet — Consultant IA à Bourges (Cher). Déploie des LLM en local pour PME depuis 2023. Spécialisé Mistral, Llama, Ollama, N8N, Pegasus.
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