Analyses de données depuis le hub de l’IA

Parmi les 10,491 projets d'IA open source du catalogue olud.ai, 4,436 — 42.3% — n'ont eu aucun push en six mois. Même parmi les 1,150 repos avec 10,000+ étoiles, 17.1% sont devenus silencieux.

Parmi 270 modèles d'IA avec à la fois un score de benchmark et un prix publié, le meilleur modèle open source obtient 59.7 contre 63.1 pour le meilleur modèle fermé. Par point d'intelligence, les modèles open source coûtent 3.1× de moins.

Une carte de 24 Go fait tourner un modèle 35B, et une carte de 8 Go fait tourner Qwen3 8B dans environ 6.4 Go. Le tableau VRAM honnête, construit sur la règle publiée de 0.58 Go par milliard de paramètres — marge ±40%.

Nous avons cartographié les 700 serveurs MCP dans le hub olud.ai : 36.4% ne correspondent à aucune catégorie établie, 22.4% sont des agrégateurs, et la plus grande catégorie à usage unique est Memory & Knowledge — les agents acquièrent des mémoires avant d'avoir des mains.

LanguageTool, Harper et Vale sont trois alternatives open source à Grammarly, tous ont publié du code cette semaine. Harper est maintenu par Automattic et fonctionne entièrement hors ligne — rien de ce que vous tapez ne quitte votre machine.

50 des 76 modèles fermés que nous tarifons et notons sont surpassés par un autre modèle du même constructeur, également moins cher — à l’entrée comme à la sortie. L’écart le plus défavorable atteint 20×.

1 641 des 8 246 repos de logiciels d’IA que nous suivons ne portent aucune licence identifiable, et ensemble ils cumulent 8,3 millions d’étoiles. Le taux varie à peine entre une expérience à 200 étoiles et un outil à 50 000 étoiles.

41 des 100 projets d’IA les plus étoilés ont été créés en 2025 ou 2026, et dix-huit d’entre eux n’existaient pas en janvier. Pourtant, aucun des 50 premiers n’a cessé de recevoir des commits — le classement se renouvelle par remplacement, non par déclin.

97 des 190 modèles tarifés commercialement que nous suivons sont chinois, et Alibaba à lui seul en livre 49. Ils ne sont pourtant pas les moins chers — le modèle chinois médian coûte près de quatre fois le modèle américain médian.

Suivi quotidien des prix de 63 modèles : 34 modèles open-weight ont augmenté de prix, 13 ont diminué. GLM 5.2 a changé de prix 22 fois en 25 jours — et personne chez Z.ai n'a décidé de quoi que ce soit.

Sur 10 216 repos regroupés par année de création, Python a maintenu entre 53 % et 57 % de chaque cohorte de 2017 à 2024 — puis a perdu vingt et un points. TypeScript est maintenant à 27 %.

223 des 848 repos de code IA ayant plus de 10 000 étoiles n'ont pas eu de commit pendant un mois, et 63 ont passé une année complète. Les comptes d'étoiles ne diminuent pas, donc rien sur la page ne vous le dit.

Claude Opus 5, Claude Fable 5, GPT-5.6 et Kimi K3 se situent à 3,6 points les uns des autres en intelligence tandis que leurs prix varient de 3,3×. Le prix ne suit plus la capacité au sommet.

Claude Opus 5 a été lancé quarante-cinq jours après Claude Fable 5. Il obtient un score plus élevé sur les deux indices composites et coûte exactement moitié moins par token. Cela ne devrait pas arriver, et la raison pour laquelle cela se produit est plus intéressante que le classement.

Il obtient un score de 57,1 en intelligence à 15 $ par million de tokens de sortie, devant GPT-5.6 Terra au même prix et à 1,8 point derrière GPT-5.6 Sol, qui coûte deux fois plus cher. Ensuite, vous lisez le nombre de paramètres : 2,8 trillions.

Sol, Terra et Luna ont été lancés le même jour à 30 $, 15 $ et 6 $ par million de tokens de sortie. À l'effort maximal, ils se situent à 7,7 points d'intelligence d'écart. Les six niveaux d'effort à l'intérieur de Luna seul se situent à 24,6 points d'écart.

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