Qu'est-ce qui rend un LLM idéal pour l'ingénierie de prompts ?
Les meilleurs LLM open source pour l'ingénierie de prompts sont des modèles de langage étendus spécifiquement optimisés pour comprendre, suivre et exécuter des instructions complexes avec précision. Ces modèles excellent dans l'adhérence aux instructions, le raisonnement logique, le dialogue multi-tours et l'intégration d'outils, des capacités essentielles pour une ingénierie de prompts efficace. Ils permettent aux développeurs de créer des prompts sophistiqués qui produisent constamment des résultats précis et contextuellement appropriés. Avec des fonctionnalités telles que des fenêtres de contexte étendues, des modes de raisonnement et des architectures MoE pour l'efficacité computationnelle, ces modèles permettent aux ingénieurs de prompts de construire des applications d'IA fiables, d'automatiser des flux de travail complexes et de repousser les limites de ce qui est possible avec les interfaces en langage naturel.
Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 est un modèle Mixture-of-Experts avec un total de 30,5 milliards de paramètres et 3,3 milliards de paramètres activés, présentant des améliorations significatives dans le suivi d'instructions, le raisonnement logique, la compréhension de texte, les mathématiques, la science, le codage et l'utilisation d'outils. Avec une compréhension améliorée du contexte long jusqu'à 256K tokens et un alignement supérieur avec les préférences de l'utilisateur, il fournit des réponses exceptionnellement utiles et une génération de texte de haute qualité pour diverses tâches d'ingénierie de prompts.
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 : Suivi d'instructions supérieur
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 est la version mise à jour du mode non-réfléchissant de Qwen3-30B-A3B. C'est un modèle Mixture-of-Experts (MoE) avec un total de 30,5 milliards de paramètres et 3,3 milliards de paramètres activés. Cette version présente des améliorations clés, y compris des progrès significatifs dans les capacités générales telles que le suivi d'instructions, le raisonnement logique, la compréhension de texte, les mathématiques, la science, le codage et l'utilisation d'outils. Il montre également des gains substantiels dans la couverture des connaissances à longue traîne dans plusieurs langues et offre un alignement nettement meilleur avec les préférences de l'utilisateur dans les tâches subjectives et ouvertes, permettant des réponses plus utiles et une génération de texte de meilleure qualité. De plus, ses capacités de compréhension du contexte long ont été améliorées à 256K. Ce modèle ne prend en charge que le mode non-réfléchissant et ne génère pas de blocs `
Avantages
- Suivi d'instructions et adhésion aux prompts exceptionnels.
- Fenêtre de contexte améliorée de 256K pour les prompts complexes.
- Alignement supérieur avec les préférences de l'utilisateur.
Inconvénients
- Ne prend pas en charge le mode de réflexion pour le raisonnement étape par étape.
- Nécessite une conception de prompt minutieuse pour maximiser l'efficacité.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre des capacités exceptionnelles de suivi d'instructions avec une compréhension améliorée du contexte, ce qui le rend parfait pour créer et exécuter des prompts complexes avec des résultats cohérents et de haute qualité.
zai-org/GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Air est un modèle fondamental spécifiquement conçu pour les applications d'agents IA, construit sur une architecture Mixture-of-Experts (MoE) avec un total de 106 milliards de paramètres et 12 milliards de paramètres actifs. Extrêmement optimisé pour l'utilisation d'outils, la navigation web, le développement logiciel et le développement front-end, il emploie une approche de raisonnement hybride qui s'adapte efficacement à divers scénarios, des tâches de raisonnement complexes aux applications quotidiennes d'ingénierie de prompts.
GLM-4.5-Air : Raisonnement hybride pour des prompts polyvalents
GLM-4.5-Air est un modèle fondamental spécifiquement conçu pour les applications d'agents IA, construit sur une architecture Mixture-of-Experts (MoE) avec un total de 106 milliards de paramètres et 12 milliards de paramètres actifs. Il a été largement optimisé pour l'utilisation d'outils, la navigation web, le développement logiciel et le développement front-end, permettant une intégration transparente avec des agents de codage tels que Claude Code et Roo Code. GLM-4.5 emploie une approche de raisonnement hybride, lui permettant de s'adapter efficacement à un large éventail de scénarios d'application, des tâches de raisonnement complexes aux cas d'utilisation quotidiens. Cette polyvalence le rend exceptionnel pour l'ingénierie de prompts, où différentes tâches nécessitent différents niveaux de profondeur de raisonnement. Avec sa fenêtre de contexte de 131K et son optimisation pour les flux de travail d'agents, il excelle dans la compréhension et l'exécution d'instructions multi-étapes intégrées dans des prompts sophistiqués.
Avantages
- Le raisonnement hybride s'adapte à diverses complexités de prompts.
- Optimisé pour l'utilisation d'outils et les applications d'agents.
- Grande fenêtre de contexte de 131K pour des prompts complets.
Inconvénients
- Peut nécessiter un réglage fin pour des tâches très spécialisées.
- Niveau de prix plus élevé par rapport aux modèles plus petits.
Pourquoi nous l'aimons
- Son approche de raisonnement hybride et sa conception optimisée pour les agents le rendent incroyablement polyvalent pour l'ingénierie de prompts à travers diverses applications, des requêtes simples aux flux de travail complexes multi-outils.
Qwen/Qwen3-14B
Qwen3-14B est le dernier grand modèle de langage de la série Qwen avec 14,8 milliards de paramètres, prenant en charge de manière unique le basculement transparent entre le mode de réflexion pour le raisonnement logique complexe et le mode non-réfléchissant pour un dialogue efficace. Il démontre des capacités de raisonnement considérablement améliorées, excelle dans l'alignement des préférences humaines pour l'écriture créative et les dialogues multi-tours, et prend en charge plus de 100 langues avec un fort suivi d'instructions multilingue.
Qwen3-14B : Raisonnement flexible pour des prompts dynamiques
Qwen3-14B est le dernier grand modèle de langage de la série Qwen avec 14,8 milliards de paramètres. Ce modèle prend en charge de manière unique le basculement transparent entre le mode de réflexion (pour le raisonnement logique complexe, les mathématiques et le codage) et le mode non-réfléchissant (pour un dialogue efficace et généraliste). Il démontre des capacités de raisonnement considérablement améliorées, surpassant les modèles d'instruction QwQ et Qwen2.5 précédents en mathématiques, génération de code et raisonnement logique de bon sens. Le modèle excelle dans l'alignement des préférences humaines pour l'écriture créative, les jeux de rôle et les dialogues multi-tours. De plus, il prend en charge plus de 100 langues et dialectes avec de fortes capacités de suivi d'instructions multilingues et de traduction. Pour l'ingénierie de prompts, cette capacité bi-mode est inestimable : les ingénieurs peuvent créer des prompts qui déclenchent un raisonnement approfondi si nécessaire ou obtenir des réponses rapides pour des tâches plus simples, le tout au sein d'un cadre de modèle unique avec une fenêtre de contexte de 131K.
Avantages
- Fonctionnement bi-mode pour une ingénierie de prompts flexible.
- Fortes capacités de raisonnement dans les deux modes.
- Excellent support multilingue (plus de 100 langues).
Inconvénients
- Nombre de paramètres inférieur à celui des modèles phares.
- Le changement de mode nécessite une conception de prompt explicite.
Pourquoi nous l'aimons
- Sa capacité unique à basculer entre les modes de réflexion et non-réflexion offre une flexibilité inégalée aux ingénieurs de prompts qui ont besoin à la fois d'un raisonnement approfondi et de réponses rapides dans leurs flux de travail.
Comparaison des LLM pour l'ingénierie de prompts
Dans ce tableau, nous comparons les principaux LLM open source de 2025 optimisés pour l'ingénierie de prompts. Chaque modèle apporte des atouts uniques : Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 excelle dans le suivi d'instructions et la compréhension de contexte long, GLM-4.5-Air offre un raisonnement hybride pour les applications d'agents, et Qwen3-14B propose un fonctionnement bi-mode flexible. Cette comparaison côte à côte vous aide à sélectionner le bon modèle en fonction de vos exigences spécifiques en matière d'ingénierie de prompts, de vos besoins en contexte et de vos considérations budgétaires.
| Numéro | Modèle | Développeur | Sous-type | Tarification (SiliconFlow) | Force principale |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | Qwen | Chat | $0.4/$0.1 per M tokens | Suivi d'instructions supérieur |
| 2 | GLM-4.5-Air | zai | Chat | $0.86/$0.14 per M tokens | Raisonnement hybride pour les agents |
| 3 | Qwen3-14B | Qwen3 | Chat | $0.28/$0.07 per M tokens | Fonctionnement bi-mode flexible |
Foire aux questions
Nos trois meilleurs choix pour 2025 sont Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, zai-org/GLM-4.5-Air et Qwen/Qwen3-14B. Chacun de ces modèles excelle dans le suivi d'instructions, les capacités de raisonnement et la gestion du contexte, des qualités essentielles pour des flux de travail d'ingénierie de prompts efficaces.
Pour l'ingénierie de prompts, des fenêtres de contexte plus grandes offrent des avantages significatifs. Nos meilleurs choix proposent des longueurs de contexte allant de 131K à 262K tokens, permettant aux ingénieurs de créer des prompts système complets, d'inclure des exemples étendus et de maintenir l'historique des conversations. Des modèles comme Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 avec un contexte de 256K sont particulièrement précieux pour la compréhension à l'échelle d'un dépôt et les interactions multi-tours complexes.