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 c'est efficace), et le 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 constamment parmi les moins chères à exécuter via API.
Forces : raisonnement, mathématiques, codage, licence permissive, coût très bas. Précautions : 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 open-weight, et son plus grand atout est son écosystème: plus de fine-tunes, 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 fort. Précautions : licence personnalisée (lisez les conditions si vous êtes une grande entreprise).
Qwen — l'option polyvalente
Qwen de Alibaba est sans doute la famille la plus polyvalente : elle est disponible dans une énorme gamme de tailles — des petits modèles 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 licence permissive Apache-2.0 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. Précautions : 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 efficace des modèles qui dépassent leur taille et pour en publier beaucoup sous Apache-2.0. Ses Devstral les modèles ciblent le codage agentique, et Mistral est un choix naturel pour les organisations européennes ayant des besoins en matière de souveraineté des données. Certains modèles haut de gamme sont sous licence commerciale, mais les modèles open sont véritablement permissifs.
Forces : efficacité, licences permissives, souveraineté des données de l'UE, codage solide (Devstral). Précautions : les plus grands modèles Mistral sont commerciaux, pas open.
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 (personnalisée) | 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 (beaucoup) | 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 convient 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 comblé. Pour la plupart des gens, les facteurs décisifs sont licence et la taille qui convient 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 est en tête sur le raisonnement et la valeur, Qwen sur la polyvalence et le codage, Llama sur l'écosystème, et Mistral sur l'efficacité et la licence permissive. Choisissez en fonction du cas d'utilisation et du 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-source (tous deux autour de 70 % sur SWE-bench Verified 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 tout-en-un pour le codage.