5 LLM à poids ouverts comparés : Llama, Mistral, Qwen, Phi, Gemma

Pourquoi comparer ces 5 familles de modèles ?

Le paysage des LLM à poids ouverts a explosé avec des options viables provenant des grands laboratoires d'IA. Chaque famille fait des compromis différents entre nombre de paramètres, fenêtre de contexte, vitesse d'inférence et capacité de raisonnement. Que vous déployiez sur des appareils en périphérie, construisiez un assistant de codage ou traitiez des documents multilingues, ces cinq familles représentent la frontière de Pareto actuelle - et toutes peuvent tourner localement sur du matériel grand public. Comprendre leurs spécifications est essentiel avant de les télécharger et de les déployer.

Tableau comparatif

Famille de modèles	Tailles de paramètres	Contexte max	Licence	Éditeur	Force distinctive
Llama 3.2	1B, 3B, 11B*, 90B*	128K	Llama Community	Meta	Déploiement embarqué (1B/3B)
Mistral/Mixtral	7B, 8x7B (46,7B au total)	32K	Apache 2.0	Mistral AI	Génération de code et vitesse d'inférence
Qwen 2.5	0,5B - 72B	128K (1M Turbo)	Apache 2.0	Alibaba	Gestion du contexte long, multilingue
Phi-4	3,8B, 14B, 5,6B*	16K, 128K*	MIT	Microsoft	Qualité de raisonnement par paramètre
Gemma 2	2B, 9B, 27B	8K	Gemma Terms	Google	Modèles denses efficaces

*Variantes vision/multimodales. Llama 3.2 11B/90B ajoutent la compréhension d'images ; Phi-4 multimodal ajoute un contexte de 128K ; Gemma prévoit 256K dans Gemma 4.

Llama 3.2 en bref

Llama 3.2 inclut des LLM à vision de petite et moyenne taille (11B et 90B), ainsi que des modèles légers, uniquement textuels (1B et 3B). Les modèles 1B et 3B prennent en charge une longueur de contexte de 128K tokens et sont à la pointe de leur catégorie pour les cas d'usage embarqués comme le résumé, le suivi d'instructions et les tâches de réécriture exécutés localement en périphérie.

Spécifications clés : Entraînés avec jusqu'à 9 billions de tokens et prennent en charge la longueur de contexte longue de 128k tokens. L'utilisation de Llama 3.2 est régie par la Llama 3.2 Community License (un contrat de licence commercial personnalisé) avec l'obligation de demander une licence à Meta si les utilisateurs actifs mensuels dépassent 700 millions.

Idéal pour : Déploiement mobile, résumé, IA en périphérie, tâches de suivi d'instructions sur des appareils à ressources limitées.

Mistral / Mixtral en bref

Mistral est un modèle de langage de 7B paramètres, axé sur l'équilibre entre les coûts de mise à l'échelle des grands modèles, les performances et une inférence efficace. En revanche, Mixtral compte 46,7 milliards de paramètres au total mais n'utilise que 12,9 milliards de paramètres par token, traitant l'entrée et générant la sortie à la même vitesse et pour le même coût qu'un modèle de 12,9B.

Spécifications clés : Mixtral gère aisément un contexte de 32k tokens. Les deux sont sous licence Apache 2.0. Mixtral affiche de solides performances en génération de code.

Idéal pour : Génération de code, inférence efficace sur des GPU modestes, optimisation du coût par token, flux de travail multilingues.

Qwen 2.5 en bref

La version Qwen 2.5 comprend sept modèles open source de tailles allant de 0,5B à 72B. La plupart des modèles prennent en charge une longueur de contexte de 128K (131 072) tokens et peuvent générer jusqu'à 8K tokens.

Spécifications clés : Entraînement sur 18 billions de tokens et techniques de post-entraînement sophistiquées, notamment l'ajustement fin supervisé et l'apprentissage par renforcement multi-étapes. Les modèles Qwen sont publiés sous Apache License 2.0, une licence open source permissive qui autorise l'utilisation, la modification et la distribution libres, y compris à des fins commerciales, à condition de conserver les mentions de copyright et les clauses de non-responsabilité. Contexte étendu disponible : Qwen2.5-1M est la version à contexte long prenant en charge une longueur de contexte allant jusqu'à 1M de tokens.

Idéal pour : Applications multilingues, traitement de documents à contexte long, suivi d'instructions à grande échelle (variante 72B), raisonnement dense.

Phi-4 en bref

Microsoft Phi-4 est un modèle Transformer décodeur uniquement de 14 milliards de paramètres, développé pour offrir des capacités de raisonnement avancées de manière efficace, permettant un déploiement dans des environnements à calcul et mémoire limités. Phi-4 prend en charge une longueur de contexte de 16 000 tokens, lui permettant de traiter et de générer un contenu long étendu.

Spécifications clés : Entraîné sur environ 10 billions (10T) de tokens. Phi-4 est fourni avec une licence MIT permissive, permettant son utilisation pour des applications commerciales. Une innovation clé réside dans son utilisation stratégique de données synthétiques de haute qualité, qui constituent une part importante de son corpus d'entraînement.

Idéal pour : Raisonnement mathématique, problèmes logiques complexes, questions-réponses scientifiques, déploiements commerciaux à ressources limitées.

Gemma 2 en bref

Gemma 2 existe en deux tailles, 9 milliards et 27 milliards de paramètres, avec des versions de base (pré-entraînées) et ajustées aux instructions. Les modèles Gemma 2 ont été entraînés sur environ 2 fois plus de données que leur première itération, soit un total de 13 billions de tokens pour la version 27B et 8 billions de tokens pour la version 9B, de données web (principalement en anglais), de code et de mathématiques.

Spécifications clés : Longueur de contexte de 8 192 tokens, utilisation d'embeddings de position rotatifs (RoPE). Gemma 2 est fourni avec une licence permissive qui autorise la redistribution, l'ajustement fin, l'usage commercial et les œuvres dérivées (conditions d'utilisation Gemma personnalisées). L'attention à fenêtre glissante est appliquée à une couche sur deux (locale - 4 096 tokens), tandis que les couches intermédiaires utilisent toujours une attention globale quadratique complète (8 192 tokens), un moyen d'accroître la qualité dans les situations à contexte long tout en bénéficiant partiellement des avantages de l'attention glissante.

Idéal pour : Usage polyvalent équilibré, déploiement embarqué (2B), inférence efficace sur TPU/GPU, éducation et recherche.

Quel modèle choisir ?

Pour un matériel modeste (4-8 Go de VRAM ou moins) :

• Llama 3.2 1B si vous avez besoin d'un déploiement en périphérie/mobile
• Phi-4-mini (3,8B) pour un meilleur raisonnement dans le même encombrement
• Gemma 2 2B pour un chat léger ajusté aux instructions

Pour un matériel de milieu de gamme (12-24 Go de VRAM) :

• Qwen 2.5 7B ou Llama 3.2 3B pour les tâches à contexte long
• Phi-4 14B pour le raisonnement mathématique et le codage
• Gemma 2 9B pour des performances polyvalentes et bien équilibrées

Pour des tâches de codage sérieuses :

• Mixtral 8x7B pour la meilleure génération de code avec une inférence efficace
• Qwen 2.5 32B-72B pour la génération de code complexe et le raisonnement
• Phi-4 14B pour la conception d'algorithmes à forte composante mathématique

Pour un travail multilingue ou inter-langues :

• Qwen 2.5 (explicitement entraîné sur plus de 29 langues)
• Mistral 7B/Mixtral (prend en charge le français, l'allemand, l'espagnol, l'italien, l'anglais)
• Évitez Gemma 2 sauf si un usage principalement en anglais est acceptable

Pour une longueur de contexte maximale :

• Qwen 2.5-Turbo ou Qwen 2.5-1M (jusqu'à 1M de tokens, prêt pour la production à 128K)
• Variantes Qwen 2.5 128K (7B-72B)
• Variantes Phi-4 jusqu'à 128K (version multimodale)

Pour des déploiements commerciaux avec une clarté de licence :

• Phi-4 (MIT - aucune restriction au-delà de l'attribution)
• Mistral/Mixtral (Apache 2.0 - permissive, sans seuil d'utilisateurs)
• Qwen 2.5 (Apache 2.0 - identique à Mistral)
• À éviter : Llama (seuil de 700M d'utilisateurs actifs mensuels), Gemma (conditions personnalisées avec obligations de répercussion)

Pour une pure efficacité (vitesse d'inférence + faible VRAM) :

• Mistral 7B (attention à fenêtre glissante)
• Mixtral 8x7B (MoE creux - 13B actifs par token)
• Phi-4-mini 3,8B (dense, données de haute qualité)

FAQ

Puis-je utiliser ces modèles commercialement sans restrictions ?

Pas de manière égale. Phi-4 est fourni avec une licence MIT permissive, permettant son utilisation pour des applications commerciales. Mistral, Mixtral et Qwen 2.5 utilisent tous Apache 2.0 (aucune restriction). Llama 3.2 autorise l'usage commercial mais exige une licence séparée de Meta si votre produit dépasse 700 millions d'utilisateurs actifs mensuels. Gemma 2 autorise le déploiement commercial mais sous des conditions d'utilisation Gemma personnalisées, et non une licence open source standard.

Quel modèle tourne sur des GPU grand public comme la RTX 4090 ou la RTX 4070 ?

Phi-4 Multimodal avec 5,6B paramètres et une longueur de contexte de 128K tokens est optimisé à la fois pour l'exécution embarquée et l'inférence à faible latence. Qwen 2.5 7B-14B, Mistral 7B, Llama 3.2 3B et Gemma 2 9B se quantifient tous pour tenir efficacement dans 12-24 Go de VRAM. Pour une meilleure compatibilité, utilisez une quantification 4 bits ou 8 bits (format GGUF, AWQ ou bitsandbytes).

Comment les longueurs de contexte se comparent-elles réellement pour le travail documentaire ?

La plupart des modèles Qwen 2.5 prennent en charge une longueur de contexte de 128K (131 072) tokens et peuvent générer jusqu'à 8K tokens, à l'instar de Llama 3.2. Mistral et Mixtral plafonnent à 32K. Gemma 2 est limité à 8K, ce qui le rend inadapté au traitement de documents complets ; les 16K de Phi-4 sont meilleurs mais restent modestes. Pour un usage en production à contexte long, Qwen 2.5 est le vainqueur évident.

Les données d'entraînement synthétiques (Phi-4) sont-elles meilleures que des données internet diversifiées ?

Cela dépend de la tâche. L'utilisation stratégique par Phi-4 de données synthétiques de haute qualité, générées à l'aide de techniques telles que l'invite multi-agents, l'inversion d'instructions et les flux de travail d'auto-révision, lui permet d'acquérir de solides capacités de raisonnement et de résolution de problèmes, surpassant souvent des modèles au nombre de paramètres plus élevé. Cela fonctionne exceptionnellement bien pour les mathématiques, la logique et le code - moins pour les tâches créatives ouvertes ou factuelles où l'entraînement étendu de Qwen 2.5 ou Llama brille.