La moitié des modèles d'IA que vous pouvez acheter aujourd'hui proviennent de laboratoires chinois
97 des 190 modèles commerciaux que nous suivons sont chinois, et Alibaba à lui seul en propose 49 — plus qu'OpenAI, Google et Meta réunis. Ils ne sont cependant pas les moins chers.
TL;DR — la version courte
97 des 190 modèles d'IA commerciaux que nous suivons proviennent de laboratoires chinois. Cela représente 51 %. Les laboratoires américains en comptent 42, soit 22 %.
Alibaba à lui seul propose 49 modèles — plus d'un quart de l'ensemble du marché, et plus qu'OpenAI, Google et Meta réunis.
Ils ne sont pas l'option bon marché. Le modèle chinois médian coûte 1,13 $ par million de tokens de sortie contre 0,30 $ pour le modèle américain médian. L'histoire du “modèle chinois bon marché” ne résiste pas au contact de la liste de prix.
Là où ils dominent, c'est la mémoire : 24 des 33 modèles offrant un million de tokens de contexte sont chinois.
Comptez les modèles qu'un développeur peut réellement appeler aujourd'hui — prix publié, point d'accès public, disponible maintenant — et la carte de qui fournit l'IA mondiale semble différente de celle des gros titres.
La moitié de l'étagère
Sur 190 modèles commerciaux, 97 proviennent de laboratoires chinois: Alibaba, Z.AI, DeepSeek, MiniMax, Moonshot, Tencent, Xiaomi et d'autres. Quarante-deux proviennent de laboratoires américains. Cinquante et un viennent d'ailleurs, un groupe que Mistral domine avec dix-huit modèles à lui seul.
La barre la plus frappante est la première. Alibaba propose 49 modèles — 25,8 % de tout ce qui est sur le marché. La famille Qwen est devenue la distribution Linux des modèles de langage : une version pour chaque taille, chaque budget et chaque longueur de contexte, publiée plus rapidement que quiconque ne peut les évaluer.
OpenAI apparaît avec quatre. Ce n'est pas une mesure d'importance — c'est une mesure de stratégie. OpenAI vend une poignée de modèles à un nombre énorme de personnes ; Alibaba inonde l'étagère. Les deux fonctionnent. Ils produisent simplement des graphiques très différents.
La partie qui contredit le récit
La sagesse reçue veut que les laboratoires chinois soient compétitifs sur les prix. Notre liste de prix dit le contraire.
| Origine | Modèles tarifés | Prix de sortie médian | Plage |
|---|---|---|---|
| Laboratoires chinois | 97 | $1.13 | $0.13 – $15.00 |
| Laboratoires américains | 29 | $0.30 | $0.08 – $10.00 |
| Tous les autres | 51 | $0.65 | $0.03 – $8.00 |
Le modèle chinois médian coûte près de quatre fois le modèle américain médian, et le modèle le plus cher de tout le marché est Kimi K3, de Moonshot AI, à 15,00 $.
Il y a une vraie raison à cela, et ce n'est pas que quelqu'un soit devenu plus cher. La médiane américaine est tirée vers le bas par un grand nombre de petits modèles open-weight — la gamme Nemotron de NVIDIA, Gemma de Google, Llama de Meta — publiés à bas prix ou gratuitement comme des jeux d'écosystème. La médiane chinoise est tirée vers le haut par les paliers phares Qwen Max d'Alibaba. Comparez l'équivalent et l'écart se réduit largement : dans la tranche des moins de cinquante cents, on trouve 18 modèles chinois contre 22 américains.
Là où ils mènent vraiment : la mémoire
Trente-trois modèles sur le marché offrent une fenêtre de contexte d'un million de tokens ou plus. Vingt-quatre d'entre eux sont chinois — six sont américains, trois viennent d'ailleurs.
La fenêtre de contexte médiane suit la même ligne : 262,144 tokens pour les modèles chinois, 193,536 pour les américains, 131,072 pour les autres. Si votre problème est “this whole codebase has to fit in the prompt”, le rayon long-contexte est là où la concentration est réelle.
Pourquoi un décompte du marché n'est pas un classement des capacités
Nous comptons les modèles disponibles avec un prix publié. C'est une mesure réelle de l'offre — de qui remplit le rayon dans lequel un développeur choisit — et ce n'est pas une mesure de qui a le meilleur modèle, qui sert le plus de tokens, ou qui gagne le plus d'argent.
Un laboratoire qui livre un modèle utilisé par quatre cents millions de personnes et un laboratoire qui livre quarante-neuf modèles utilisés par des spécialistes apparaissent ici comme 1 et 49. Les deux faits sont vrais et répondent à des questions différentes. Cet article répond : lorsque vous ouvrez le sélecteur de modèles, le travail de qui s'y trouve ? De plus en plus, la réponse est un laboratoire chinois.
Méthode
190 modèles avec tarification commerciale publiée, collectés via OpenRouter à partir des pages de prix des fournisseurs et actualisés quotidiennement ; l'instantané date du 7 août 2026. L'origine est attribuée par le laboratoire qui a entraîné et publie le modèle, et non par le lieu d'hébergement : Alibaba, DeepSeek, Moonshot AI, Z.AI, MiniMax, Tencent, Baidu, ByteDance, Xiaomi, StepFun et InternLM sont comptés comme chinois ; OpenAI, Anthropic, Google, Meta, NVIDIA, Microsoft, Cohere, xAI, Amazon, Perplexity, Poolside et AI21 comme américains ; tout le reste, y compris Mistral, dans le troisième groupe.
Une lacune qui mérite d'être nommée : un laboratoire n'apparaît ici que si ses modèles sont vendus via la source de prix que nous lisons. Anthropic, par exemple, n'a aucune entrée dans ce décompte — non pas parce qu'il ne livre rien, mais parce que ses modèles n'y sont pas répertoriés. Considérez ceci comme un recensement d'un très grand rayon, et non du monde entier.
Les médianes sont calculées sur les modèles avec un prix de sortie non nul, ce qui explique pourquoi les décomptes dans le tableau des prix sont plus petits que ceux du graphique — les niveaux gratuits sont exclus des statistiques de prix mais inclus dans le décompte du marché. Les modèles open-weight que n'importe qui peut self-host n'apparaissent ici que lorsqu'un fournisseur les vend également en tant qu'API.