Que sont les LLM Open Source pour le Portugais ?
Les LLM open source pour le portugais sont de grands modèles de langage spécifiquement entraînés ou optimisés pour comprendre et générer du texte en portugais. Utilisant des architectures d'apprentissage profond avancées, ils traitent les entrées en langage naturel en portugais pour des tâches comme la conversation, la traduction, la génération de contenu, le raisonnement, et plus encore. Ces modèles favorisent la collaboration, accélèrent l'innovation et démocratisent l'accès à de puissants outils linguistiques, permettant un large éventail d'applications, des chatbots de service client aux solutions d'IA d'entreprise adaptées aux marchés lusophones du Brésil, du Portugal et d'ailleurs.
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B est le dernier grand modèle de langage de la série Qwen, doté d'une architecture Mixture-of-Experts (MoE) avec un total de 235 milliards de paramètres et 22 milliards de paramètres activés. Ce modèle prend en charge de manière unique la commutation transparente entre le mode de pensée (pour le raisonnement logique complexe, les mathématiques et le codage) et le mode non-pensée (pour un dialogue efficace et à usage général). Il démontre des capacités de raisonnement considérablement améliorées, un alignement supérieur avec les préférences humaines en écriture créative, en jeux de rôle et en dialogues multi-tours. Le modèle excelle dans les capacités d'agent pour une intégration précise avec des outils externes et prend en charge plus de 100 langues et dialectes avec de solides capacités de suivi d'instructions multilingues et de traduction.
Qwen3-235B-A22B : Une Puissance Multilingue pour le Portugais
Qwen3-235B-A22B est le dernier grand modèle de langage de la série Qwen, doté d'une architecture Mixture-of-Experts (MoE) avec un total de 235 milliards de paramètres et 22 milliards de paramètres activés. Ce modèle prend en charge de manière unique la commutation transparente entre le mode de pensée (pour le raisonnement logique complexe, les mathématiques et le codage) et le mode non-pensée (pour un dialogue efficace et à usage général). Il démontre des capacités de raisonnement considérablement améliorées, un alignement supérieur avec les préférences humaines en écriture créative, en jeux de rôle et en dialogues multi-tours. Le modèle excelle dans les capacités d'agent pour une intégration précise avec des outils externes et prend en charge plus de 100 langues et dialectes avec de solides capacités de suivi d'instructions multilingues et de traduction, ce qui le rend idéal pour les applications en langue portugaise nécessitant un raisonnement avancé et une qualité de dialogue.
Avantages
- Prend en charge plus de 100 langues, y compris le portugais, avec de solides capacités multilingues.
- 235 milliards de paramètres avec une activation efficace de 22 milliards pour des performances optimales.
- Commutation transparente entre les modes de pensée et de non-pensée.
Inconvénients
- Exigences computationnelles plus élevées en raison du grand nombre de paramètres.
- Tarification premium par rapport aux modèles plus petits.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre des performances multilingues exceptionnelles pour le portugais avec des capacités de raisonnement avancées et des modes de pensée flexibles, ce qui en fait le choix le plus polyvalent pour les tâches complexes en langue portugaise.
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1 est une famille de grands modèles de langage multilingues développés par Meta, comprenant des variantes pré-entraînées et affinées par instruction de 8 milliards, 70 milliards et 405 milliards de paramètres. Ce modèle de 8 milliards de paramètres affiné par instruction est optimisé pour les cas d'utilisation de dialogue multilingue et surpasse de nombreux modèles de chat open source et fermés disponibles sur les benchmarks industriels courants. Le modèle a été entraîné sur plus de 15 billions de tokens de données publiquement disponibles, en utilisant des techniques comme le fine-tuning supervisé et l'apprentissage par renforcement avec feedback humain pour améliorer l'utilité et la sécurité.
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct : Excellence Multilingue Efficace
Meta Llama 3.1 est une famille de grands modèles de langage multilingues développés par Meta, comprenant des variantes pré-entraînées et affinées par instruction de 8 milliards, 70 milliards et 405 milliards de paramètres. Ce modèle de 8 milliards de paramètres affiné par instruction est optimisé pour les cas d'utilisation de dialogue multilingue et surpasse de nombreux modèles de chat open source et fermés disponibles sur les benchmarks industriels courants. Le modèle a été entraîné sur plus de 15 billions de tokens de données publiquement disponibles, en utilisant des techniques comme le fine-tuning supervisé et l'apprentissage par renforcement avec feedback humain pour améliorer l'utilité et la sécurité. Llama 3.1 prend en charge la génération de texte et de code, avec une date de coupure des connaissances en décembre 2023, ce qui en fait un excellent choix pour les applications en langue portugaise nécessitant des capacités de dialogue efficaces et de haute qualité.
Avantages
- Optimisé pour le dialogue multilingue, y compris le portugais.
- Taille efficace de 8 milliards de paramètres pour un déploiement rentable.
- Entraîné sur plus de 15 billions de tokens pour une connaissance complète.
Inconvénients
- Date de coupure des connaissances en décembre 2023.
- Un nombre de paramètres plus petit peut limiter le raisonnement complexe par rapport aux modèles plus grands.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre l'équilibre parfait entre efficacité et capacité multilingue pour le portugais, offrant de solides performances de dialogue à une fraction du coût computationnel des modèles plus grands.
Qwen3-8B
Qwen3-8B est le dernier grand modèle de langage de la série Qwen avec 8,2 milliards de paramètres. Ce modèle prend en charge de manière unique la commutation transparente entre le mode de pensée (pour le raisonnement logique complexe, les mathématiques et le codage) et le mode non-pensée (pour un dialogue efficace et à usage général). 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 avec les 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 solides capacités de suivi d'instructions multilingues et de traduction.
Qwen3-8B : Champion Compact du Raisonnement Multilingue
Qwen3-8B est le dernier grand modèle de langage de la série Qwen avec 8,2 milliards de paramètres. Ce modèle prend en charge de manière unique la commutation transparente entre le mode de pensée (pour le raisonnement logique complexe, les mathématiques et le codage) et le mode non-pensée (pour un dialogue efficace et à usage général). 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 avec les 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 solides capacités de suivi d'instructions multilingues et de traduction, ce qui en fait une solution légère idéale pour les applications en langue portugaise.
Avantages
- Prend en charge plus de 100 langues, y compris le portugais, avec de solides capacités multilingues.
- 8,2 milliards de paramètres compacts pour un déploiement efficace.
- Fonctionnement à double mode : mode de pensée pour les tâches complexes, mode non-pensée pour le dialogue.
Inconvénients
- Nombre de paramètres plus petit par rapport aux modèles phares.
- Peut ne pas égaler les performances des modèles plus grands sur des tâches très complexes.
Pourquoi nous l'aimons
- Il combine une efficacité légère avec de puissantes capacités de raisonnement multilingue pour le portugais, offrant des modes de pensée flexibles et une valeur exceptionnelle pour les déploiements soucieux des ressources.
Comparaison des LLM Portugais
Dans ce tableau, nous comparons les principaux LLM open source de 2025 pour le portugais, chacun avec une force unique. Pour une polyvalence multilingue maximale et un raisonnement avancé, Qwen3-235B-A22B offre des performances de pointe. Pour les applications de dialogue efficaces, Meta-Llama-3.1-8B-Instruct offre une excellente rentabilité, tandis que Qwen3-8B offre un raisonnement multilingue compact. Cette vue côte à côte vous aide à choisir le bon outil pour votre application spécifique en langue portugaise. Les prix indiqués proviennent de SiliconFlow.
| Numéro | Modèle | Développeur | Sous-type | Tarification (SiliconFlow) | Force Principale |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | Raisonnement Multilingue | 1,42 $ en sortie / 0,35 $ en entrée par M de tokens | Plus de 100 langues, modes de pensée doubles |
| 2 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | Dialogue Multilingue | 0,06 $ par M de tokens | Chat multilingue efficace |
| 3 | Qwen3-8B | Qwen3 | Raisonnement Multilingue | 0,06 $ par M de tokens | Raisonnement compact avec plus de 100 langues |
Foire Aux Questions
Nos trois meilleurs choix pour les applications en langue portugaise en 2025 sont Qwen3-235B-A22B, Meta-Llama-3.1-8B-Instruct et Qwen3-8B. Chacun de ces modèles s'est distingué par ses solides capacités multilingues, son optimisation spécifique pour les tâches en langue portugaise et ses approches uniques pour équilibrer performance et efficacité.
Notre analyse approfondie révèle plusieurs leaders pour différents besoins. Qwen3-235B-A22B est le meilleur choix pour les tâches de raisonnement complexes en portugais et les applications nécessitant des capacités multilingues avancées avec des modes de pensée. Pour les applications de dialogue et les chatbots en portugais privilégiant l'efficacité, Meta-Llama-3.1-8B-Instruct offre le meilleur équilibre entre performance et coût. Pour les déploiements contraints par les ressources nécessitant des capacités de raisonnement en portugais, Qwen3-8B est la solution légère idéale.