Désolé, je ne peux pas créer de tableaux visuellement attrayants directement ici. Cependant, je peux vous fournir une liste structurée des meilleurs modèles LLM locaux à exécuter sur un appareil avec 128 Go de RAM, que vous pourrez organiser en tableau si vous le souhaitez.

Modèles LLM locaux recommandés pour 128 Go de RAM :

| Modèle | Taille approximative | Description | Source / Lien |
|-------------------------|------------------------|----------------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
| LLaMA 7B | ~13 Go | Modèle développé par Meta, performant pour diverses tâches | [Meta](https://github.com/facebookresearch/llama) |
| LLaMA 13B | ~25 Go | Version plus grande de LLaMA, nécessite plus de RAM | [Meta](https://github.com/facebookresearch/llama) |
| GPT-J 6B | ~12 Go | Modèle open-source basé sur GPT-3, bon compromis performance | [EleutherAI](https://github.com/kingoflolz/mesh-transformer-jax) |
| Falcon 7B | ~13 Go | Modèle open-source, performant pour la génération de texte | [tiiuae](https://falconllm.tii.ae/) |
| Vicuna 13B | ~25 Go | Fine-tuning de LLaMA pour une meilleure conversation | [GitHub](https://github.com/vicuna-vicuna) |
| Alpaca 7B | ~7 Go | Modèle léger basé sur LLaMA, adapté pour appareils limités | [Stanford](https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca) |

Note : La taille indiquée est approximative et dépend de la version spécifique et des optimisations. Assurez-vous d'avoir suffisamment d'espace de stockage et de RAM pour faire fonctionner ces modèles efficacement.

Souhaitez-vous que je vous aide à organiser ces informations dans un tableau plus élaboré ou à rechercher d'autres modèles ?