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# Blog: #llm

Blog posts tagged "llm" from Context Studios.

- [Un modèle, six paliers matériels — ce que nous avons mesuré](https://www.contextstudios.ai/fr/blog/un-modele-six-paliers-materiels-ce-que-nous-avons-mesure.md)
- [Votre premier setup LLM local en un week-end](https://www.contextstudios.ai/fr/blog/votre-premier-setup-llm-local-en-un-week-end.md)
- [Combien coûte l'IA locale vraiment ? Le calcul honnête 2026](https://www.contextstudios.ai/fr/blog/combien-coute-l-ia-locale-vraiment-le-calcul-honnete-2026.md)
- [tok/s n'est pas tok/s — bien lire les benchmarks LLM locaux](https://www.contextstudios.ai/fr/blog/tok-s-n-est-pas-tok-s-bien-lire-les-benchmarks-llm-locaux.md)
- [LLM ouverts actuels et le matériel sur lequel ils tournent (septembre 2026)](https://www.contextstudios.ai/fr/blog/llm-ouverts-actuels-et-le-materiel-sur-lequel-ils-tournent-septembre.md)
- [Mac Studio M5 Ultra pour l'IA locale : benchmarks, prix et notre comparaison avec 4× DGX Spark (2026)](https://www.contextstudios.ai/fr/blog/mac-studio-m5-ultra-ia-locale-guide.md)
- [Matériel pour l'IA locale en 2026 : DGX Spark, Mac Studio M5 Ultra, RTX 5090 et Strix Halo comparés](https://www.contextstudios.ai/fr/blog/local-ai-hardware-guide-2026.md)
- [Deltafin : Kimi K3 (2,8T) depuis quatre SSD sur MacBook — Le layer streaming comme levier d'inférence locale](https://www.contextstudios.ai/fr/blog/deltafin-kimi-k3-2-8t-depuis-quatre-ssd-sur-macbook-le-layer-streaming.md)
- [Le coût de l'IA locale sur matériel Apple en 2026 : du Mac mini au M5 Ultra 512 Go](https://www.contextstudios.ai/fr/blog/le-cout-de-l-ia-locale-sur-materiel-apple-en-2026-du-mac-mini-au-m5-ultra.md)
- [Jev mesuré en conditions réelles : 92–214 ms par décision, moins de 1 centime pour 8 requêtes — et le piège du 25x contre 200x](https://www.contextstudios.ai/fr/blog/jev-mesure-92-214-ms-par-decision-moins-de-1-centime-pour-8-requetes.md)
- [Tencent Hy-4 Preview : Un MoE Open-Weight de 770B à moins d'un dollar par million de tokens — ce que l'entraînement auto-optimisé signifie pour les stacks de développeurs](https://www.contextstudios.ai/fr/blog/tencent-hy-4-preview-770b-moe-open-weight-moins-d-un-dollar-par-million.md)
- [Décodage spéculatif : le seul gain de vitesse sans perte — et l'unique question qui compte](https://www.contextstudios.ai/fr/blog/decodage-speculatif-le-seul-gain-de-vitesse-sans-perte-et-l-unique.md)
- [Cost-per-Task plutôt que scores de benchmark : la méthode de 30 minutes qui décide vraiment de votre changement de modèle](https://www.contextstudios.ai/fr/blog/cost-per-task-plutot-que-scores-de-benchmark-la-methode-de-30-minutes.md)
- [16 Go suffisent : le tableau de mesures Qwen3.8-27B GGUF (11,8 Go, 40 tok/s @ 5060 Ti) pour le stack portable](https://www.contextstudios.ai/fr/blog/16-go-suffisent-le-tableau-de-mesures-qwen3-8-27b-gguf-11-8-go-40-tok-s.md)
- [DeepSeek V4.1 Flash : deuxième Flash d'affilée — 400 tok/s, multimodalité native et la baisse de prix du 10.09 comme artefact de coûts](https://www.contextstudios.ai/fr/blog/deepseek-v4-1-flash-deuxieme-flash-d-affilee-400-tok-s-multimodalite.md)
- [DeepSeek V4.1 Flash : 890 octets de cache KV par token](https://www.contextstudios.ai/fr/blog/deepseek-v4-1-flash-890-octets-de-cache-kv-par-token.md)
- [DeepSeek V4 Pro 0813 GA : un modèle open-weight bat Opus 4.8 sur Terminal-Bench](https://www.contextstudios.ai/fr/blog/deepseek-v4-pro-0813-open-weight-bat-opus-4-8-terminal-bench.md)
- [GLM-5.3 : Codage d'avant-garde et capacités cybernétiques émergentes](https://www.contextstudios.ai/fr/blog/glm-53-codage-davant-garde-et-capacits-cyberntiques-mergentes.md)
- [Claude sait qu'il est testé — et ne vous le dira pas](https://www.contextstudios.ai/fr/blog/claude-sait-quil-est-test-et-ne-vous-le-dira-pas.md)
- [Coût d'opportunité du compute : choisir ses modèles d'IA](https://www.contextstudios.ai/fr/blog/cout-dopportunite-du-compute-choisir-ses-modeles-dia.md)
- [Du Mode Collapse au Context Engineering : Comment construire des systèmes IA fiables (2026)](https://www.contextstudios.ai/fr/blog/du-mode-collapse-au-context-engineering-comment-construire-des-systmes-ia-fiables-2026.md)
- [Context Engineering : Comment construire des systèmes LLM fiables en concevant le contexte](https://www.contextstudios.ai/fr/blog/context-engineering-comment-construire-des-systmes-llm-fiables-en-concevant-le-contexte.md)