DeepSeek — raisonnement & valeur
DeepSeek a secoué l'industrie en égalant des modèles de pointe à une fraction du coût. Son V3 ligne utilise un grand design de Mixture-of-Experts (des centaines de milliards de paramètres au total, mais seulement ~37B actifs par token, donc il est efficace), et la R1 ligne se spécialise dans le raisonnement étape par étape. Le licence MIT est l'une des plus permissives dans le domaine, et DeepSeek est systématiquement parmi les moins chers à utiliser via API.
Forces : raisonnement, mathématiques, codage, licence permissive, coût très bas. Avertissements : les modèles complets sont énormes — localement, vous exécuterez généralement les versions distillées plus petites.
Llama — le roi de l'écosystème
Llama de Meta est le modèle qui a lancé le mouvement des open weights, et son plus grand atout est son écosystème: plus de fine-tuning, tutoriels, outils et soutien communautaire que toute autre famille. La génération Llama 4 pousse des fenêtres de contexte très longues. Notez que la licence est fournit pas entièrement ouverte — c'est une licence communautaire personnalisée qui permet une utilisation commerciale mais ajoute des conditions (y compris pour les très grandes entreprises) et une politique d'utilisation acceptable.
Forces : énorme écosystème, ajustement facile, long contexte, chat général solide. Avertissements : licence personnalisée (lisez les conditions si vous êtes une grande entreprise).
Qwen — le polyvalent
Qwen d'Alibaba est sans doute la famille la plus polyvalente : elle est disponible dans une énorme gamme de tailles — des modèles minuscules pour téléphones aux géants pour serveurs — donc il y a un Qwen pour chaque matériel. C'est un leader sur les benchmarks de codage et de raisonnement, et la plupart des tailles sont publiées sous la Apache-2.0 licence permissive, ce qui en fait un favori tant pour les amateurs que pour les entreprises.
Forces : chaque taille, codage de premier ordre, licence permissive, multilingue solide. Avertissements : tant de variantes qu'il peut être difficile de choisir.
Mistral — l'option européenne, permissive
Mistral est le laboratoire d'IA phare de l'Europe, connu pour des modèles efficaces qui dépassent leur taille et pour en avoir publié beaucoup sous la licence Apache-2.0permissive. Ses Devstral modèles ciblent le codage agentique, et Mistral est un choix naturel pour les organisations européennes ayant des besoins de souveraineté des données. Certains modèles haut de gamme sont sous licence commerciale, mais les modèles ouverts sont véritablement permissifs.
Forces : efficacité, licences permissives, souveraineté des données de l'UE, codage solide (Devstral). Avertissements : les plus grands modèles Mistral sont commerciaux, pas ouverts.
Tableau comparatif
| Famille | Fabricant | Licence | Le plus connu pour | Fonctionne localement ? |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek | DeepSeek 🇨🇳 | MIT | Raisonnement, codage, faible coût | Distille oui ; complet = serveur |
| Llama | Meta 🇺🇸 | Communauté (personnalisé) | Écosystème, long contexte | Oui (8B–70B) |
| Qwen | Alibaba 🇨🇳 | Apache-2.0 (la plupart) | Toutes tailles, codage, multilingue | Oui (toute taille) |
| Mistral | Mistral AI 🇫🇷 | Apache-2.0 (de nombreux) | Efficacité, UE, codage agentique | Oui |
Lequel devriez-vous choisir ?
- Meilleur raisonnement & mathématiques, coût le plus bas : DeepSeek.
- Meilleur codage : Qwen (ou DeepSeek) — les deux dominent les benchmarks de codage ouverts.
- Le plus grand écosystème & le plus facile à affiner : Llama.
- Tout matériel, du téléphone au serveur : Qwen (plage de tailles la plus large).
- Licence permissive / souveraineté des données de l'UE : Mistral (ou Qwen — tous deux Apache-2.0).
- Fonctionnant sur votre propre PC : choisissez une taille qui correspond à votre VRAM — voir Quel modèle d'IA votre PC peut-il exécuter ?
La vérité honnête : les quatre sont excellents, et l'écart avec les modèles fermés s'est presque réduit. Pour la plupart des gens, les facteurs décisifs sont licence et la taille qui correspond à votre matériel — pas des points de référence bruts.
Questions fréquentes
Quel modèle open-source est le meilleur en 2026 ?
Il n'y a pas de gagnant unique. DeepSeek excelle en raisonnement et en valeur, Qwen en polyvalence et en codage, Llama en écosystème, et Mistral en efficacité et en licences permissives. Choisissez selon le cas d'utilisation et le matériel.
Ces modèles sont-ils gratuits ?
Les poids sont gratuits à télécharger et à exécuter. Les licences varient : DeepSeek est MIT, Qwen et de nombreux modèles Mistral sont Apache-2.0 (entièrement permissifs), tandis que Llama utilise une licence communautaire personnalisée avec des conditions.
Lequel est le meilleur pour le codage ?
Qwen et DeepSeek dominent les benchmarks de codage open (tous deux autour de 70 % sur SWE-bench Vérifié comme rapporté par leurs auteurs). Devstral de Mistral est également performant pour le codage agentique et multi-fichiers.
Puis-je les exécuter sur mon propre ordinateur ?
Oui — dans la bonne taille. Llama 8B, Qwen 8–14B et les petits modèles Mistral fonctionnent sur des GPU grand public ; les modèles complets de DeepSeek nécessitent des serveurs, mais ses versions distillées fonctionnent localement. Consultez notre guide VRAM.
Lequel a la licence la plus permissive ?
DeepSeek (MIT) et les versions Apache-2.0 de Qwen et Mistral sont les plus permissives. La licence communautaire de Llama est favorable au commerce mais ajoute des conditions.
DeepSeek vs Qwen — lequel devrais-je choisir ?
Les deux sont exceptionnels et permissifs. Choisissez DeepSeek pour le raisonnement et le coût le plus bas ; choisissez Qwen si vous voulez une taille spécifique pour votre matériel ou le meilleur codage polyvalent.