Les modèles ouverts qui valent le coup aujourd'hui

Ce que vous verrez dans cette leçon

1. Modèle ouvert : vous téléchargez le modèle entier

   Un modèle ouvert publie ses poids : vous les téléchargez, vous l'exécutez sur votre machine ou votre serveur et vos données ne passent par personne.

2. Ce qui est sorti en 2026, mois par mois

   Tous les grands laboratoires ouverts ont sorti une nouvelle version cette année ; voici ce qui est d'actualité en octobre 2026.

3. Pour un portable ou une carte graphique de 16 Go

   Gemma 4 et gpt-oss-20b sont les modèles ouverts pensés pour des machines ordinaires, et tous deux sont sous licence Apache 2.0.

4. Qwen3.8-27B : le juste milieu pour 24 Go

   Modèle dense de 27,8 milliards de paramètres, avec vision, contexte de 262 000 tokens et licence Apache 2.0.

5. Les MoE moyens : pour un gros Mac ou un serveur

   gpt-oss-120b, DeepSeek V4-Flash et GLM-5.3-Flash offrent un saut de qualité, mais demandent de 65 à plus de 300 Go.

6. Les géants : plutôt via API ou sur des serveurs loués

   Kimi K3, Qwen3.8 Max, DeepSeek V4-Pro et GLM-5.3 sont ce qu'il y a de plus puissant dans le monde ouvert, mais ils ne tiennent pas chez vous.

7. À quoi sert chacun

   Il n'y a pas de gagnant pour tout : choisissez selon la tâche, le type de données et la mémoire dont vous disposez.

8. Licences : ce que vous pouvez faire pour des clients

   Apache 2.0 et MIT vous permettent de les utiliser commercialement sans demander d'autorisation ; les licences maison ajoutent des conditions.

9. Résumé

   Choisissez le modèle selon votre mémoire, la tâche à accomplir et ce que permet sa licence.