Que sont les LLM Open Source pour l'Analyse de Données ?
Les LLM open source pour l'analyse de données sont des grands modèles linguistiques spécialisés, conçus pour traiter, interpréter et extraire des informations à partir de jeux de données complexes, de documents, de graphiques, de tableaux et de contenus multimodaux. Utilisant des architectures d'apprentissage profond avancées, y compris des capacités de raisonnement et de compréhension vision-langage, ils peuvent analyser des données structurées et non structurées, effectuer des calculs mathématiques, générer des visualisations de données et fournir des réponses intelligentes aux requêtes analytiques. Ces modèles démocratisent l'accès à de puissants outils analytiques, permettant aux développeurs et aux scientifiques des données de créer des applications d'analyse de données sophistiquées, d'automatiser la génération de rapports et d'extraire des informations exploitables à partir de diverses sources de données avec une précision et une efficacité sans précédent.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL est un modèle de vision-langage de la série Qwen2.5 qui présente des améliorations significatives à plusieurs égards : il possède de solides capacités de compréhension visuelle, reconnaissant les objets courants tout en analysant les textes, les graphiques et les mises en page dans les images ; il fonctionne comme un agent visuel capable de raisonner et de diriger dynamiquement des outils ; il peut comprendre des vidéos de plus d'une heure et capturer les événements clés ; il localise avec précision les objets dans les images en générant des boîtes englobantes ou des points ; et il prend en charge les sorties structurées pour les données numérisées comme les factures et les formulaires.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct : Analyse de données multimodales complète
Qwen2.5-VL-72B-Instruct est un modèle de vision-langage de la série Qwen2.5 qui présente des améliorations significatives à plusieurs égards : il possède de solides capacités de compréhension visuelle, reconnaissant les objets courants tout en analysant les textes, les graphiques et les mises en page dans les images ; il fonctionne comme un agent visuel capable de raisonner et de diriger dynamiquement des outils ; il peut comprendre des vidéos de plus d'une heure et capturer les événements clés ; il localise avec précision les objets dans les images en générant des boîtes englobantes ou des points ; et il prend en charge les sorties structurées pour les données numérisées comme les factures et les formulaires. Le modèle démontre d'excellentes performances sur divers benchmarks, y compris les tâches d'image, de vidéo et d'agent, avec une longueur de contexte de 131K permettant une analyse approfondie de vastes ensembles de données. Avec 72 milliards de paramètres, ce modèle excelle dans l'extraction d'informations structurées à partir de sources de données visuelles complexes, ce qui le rend idéal pour les flux de travail d'analyse de données complets.
Avantages
- Analyse multimodale puissante des graphiques, tableaux et documents.
- Prend en charge l'extraction de données structurées à partir de factures et de formulaires.
- Longueur de contexte de 131K pour l'analyse de vastes ensembles de données.
Inconvénients
- Exigences computationnelles plus élevées avec 72 milliards de paramètres.
- Nécessite une tarification équilibrée à 0,59 $/M de jetons sur SiliconFlow.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre une analyse de données multimodales de pointe, extrayant sans effort des informations à partir de données visuelles, de graphiques et de documents longs avec une précision exceptionnelle.
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3-0324 utilise une architecture Mixture-of-Experts (MoE) avec un total de 671 milliards de paramètres et intègre des techniques d'apprentissage par renforcement du modèle DeepSeek-R1, améliorant considérablement ses performances sur les tâches de raisonnement. Il a obtenu des scores dépassant GPT-4.5 sur des ensembles d'évaluation liés aux mathématiques et au codage. Le modèle a également connu des améliorations notables dans l'invocation d'outils, le jeu de rôle et les capacités de conversation informelle.
DeepSeek-V3 : Raisonnement avancé pour l'analyse de données complexes
DeepSeek-V3-0324 utilise une architecture Mixture-of-Experts (MoE) avec un total de 671 milliards de paramètres et intègre des techniques d'apprentissage par renforcement du modèle DeepSeek-R1, améliorant considérablement ses performances sur les tâches de raisonnement. Il a obtenu des scores dépassant GPT-4.5 sur des ensembles d'évaluation liés aux mathématiques et au codage. De plus, le modèle a connu des améliorations notables dans l'invocation d'outils, le jeu de rôle et les capacités de conversation informelle. Avec une longueur de contexte de 131K, DeepSeek-V3 excelle dans le raisonnement analytique complexe, ce qui le rend parfait pour les scientifiques des données qui ont besoin d'effectuer des calculs mathématiques sophistiqués, des analyses statistiques et d'extraire des informations à partir de grands ensembles de données. La conception MoE efficace du modèle assure des performances puissantes tout en maintenant des coûts de calcul raisonnables à 1,13 $/M de jetons de sortie et 0,27 $/M de jetons d'entrée sur SiliconFlow.
Avantages
- Capacités de raisonnement exceptionnelles pour l'analyse mathématique.
- Architecture MoE efficace avec 671 milliards de paramètres au total.
- Performances supérieures sur les tâches de codage et de manipulation de données.
Inconvénients
- Principalement axé sur le texte, sans capacités de vision natives.
- Tarification modérée pour les charges de travail analytiques étendues.
Pourquoi nous l'aimons
- Il combine un raisonnement de pointe avec des prouesses mathématiques, ce qui en fait le modèle de référence pour l'analyse de données complexes nécessitant un traitement logique approfondi et des calculs statistiques.
GLM-4.5V
GLM-4.5V est le modèle de vision-langage (VLM) de dernière génération publié par Zhipu AI. Construit sur une architecture Mixture-of-Experts (MoE) avec un total de 106 milliards de paramètres et 12 milliards de paramètres actifs, il introduit des innovations comme l'encodage positionnel rotatif 3D (3D-RoPE), améliorant considérablement ses capacités de perception et de raisonnement pour les relations spatiales 3D. Le modèle dispose d'un interrupteur 'Mode de Pensée', permettant aux utilisateurs de choisir de manière flexible entre des réponses rapides et un raisonnement approfondi.
GLM-4.5V : Compréhension intelligente des données multimodales
GLM-4.5V est le modèle de vision-langage (VLM) de dernière génération publié par Zhipu AI. Le modèle est construit sur le modèle de texte phare GLM-4.5-Air, qui compte 106 milliards de paramètres au total et 12 milliards de paramètres actifs, et il utilise une architecture Mixture-of-Experts (MoE) pour atteindre des performances supérieures à un coût d'inférence inférieur. Techniquement, GLM-4.5V introduit des innovations comme l'encodage positionnel rotatif 3D (3D-RoPE), améliorant considérablement ses capacités de perception et de raisonnement pour les relations spatiales 3D. Grâce à l'optimisation à travers les phases de pré-entraînement, de fine-tuning supervisé et d'apprentissage par renforcement, le modèle est capable de traiter divers contenus visuels tels que des images, des vidéos et des documents longs, atteignant des performances de pointe parmi les modèles open source de son échelle sur 41 benchmarks multimodaux publics. De plus, le modèle dispose d'un interrupteur 'Mode de Pensée', permettant aux utilisateurs de choisir de manière flexible entre des réponses rapides et un raisonnement approfondi pour équilibrer efficacité et efficience. Avec une longueur de contexte de 66K et une tarification compétitive à 0,86 $/M de jetons de sortie et 0,14 $/M de jetons d'entrée sur SiliconFlow, GLM-4.5V offre une valeur exceptionnelle pour les tâches d'analyse de données complètes.
Avantages
- Performances de pointe sur 41 benchmarks multimodaux.
- 'Mode de Pensée' flexible pour équilibrer vitesse et profondeur.
- Architecture MoE efficace avec 12 milliards de paramètres actifs.
Inconvénients
- Longueur de contexte plus petite (66K) par rapport aux concurrents.
- Peut nécessiter un changement de mode pour des performances optimales.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre une flexibilité inégalée avec son interrupteur de mode de pensée, permettant aux analystes de données de basculer sans effort entre l'exploration rapide et le raisonnement analytique approfondi sur des ensembles de données multimodaux.
Comparaison des modèles LLM pour l'analyse de données
Dans ce tableau, nous comparons les principaux LLM open source de 2025 pour l'analyse de données, chacun avec des atouts uniques. Qwen2.5-VL-72B-Instruct excelle dans l'analyse de données visuelles multimodales, DeepSeek-V3 offre un raisonnement avancé pour les calculs mathématiques, et GLM-4.5V propose des modes de pensée flexibles pour diverses tâches analytiques. Cette comparaison côte à côte vous aide à choisir le bon modèle pour vos besoins spécifiques en analyse de données.
| Numéro | Modèle | Développeur | Sous-type | Tarification (SiliconFlow) | Force principale |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | Modèle de vision-langage | 0,59 $/M de jetons | Extraction de données multimodales |
| 2 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | Modèle de raisonnement | 1,13 $/M sortie, 0,27 $/M entrée | Raisonnement mathématique avancé |
| 3 | GLM-4.5V | zai | Modèle de vision-langage | 0,86 $/M sortie, 0,14 $/M entrée | Modes de pensée flexibles |
Foire aux questions
Nos trois meilleurs choix pour 2025 sont Qwen2.5-VL-72B-Instruct, DeepSeek-V3 et GLM-4.5V. Chacun de ces modèles s'est distingué par son innovation, ses performances et son approche unique pour résoudre les défis de l'analyse de données, de la compréhension de documents multimodaux au raisonnement mathématique avancé et aux flux de travail analytiques flexibles.
Pour l'analyse de données visuelles, Qwen2.5-VL-72B-Instruct et GLM-4.5V sont les meilleurs choix. Qwen2.5-VL-72B-Instruct excelle dans l'analyse de textes, de graphiques et de mises en page au sein d'images, et prend en charge les sorties structurées pour les données numérisées comme les factures et les formulaires. GLM-4.5V offre des performances de pointe sur les benchmarks multimodaux avec son mode de pensée flexible, ce qui le rend idéal pour diverses tâches d'analyse de données visuelles, y compris les images, les vidéos et les documents longs.