Que sont les grands modèles linguistiques open source ?
Les grands modèles linguistiques open source (LLM) sont des systèmes d'IA avancés entraînés sur de vastes quantités de données textuelles pour comprendre et générer un langage similaire à celui des humains. Ces modèles utilisent des architectures de transformeurs et l'apprentissage profond pour traiter les invites en langage naturel et produire des réponses cohérentes et contextuellement pertinentes. Les LLM open source démocratisent l'accès à de puissantes capacités d'IA, permettant aux développeurs, chercheurs et entreprises de déployer, personnaliser et innover sans restrictions propriétaires. Ils prennent en charge un large éventail d'applications, de l'assistance au codage et des tâches de raisonnement à la communication multilingue et à la génération de contenu créatif.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 est un modèle de raisonnement alimenté par l'apprentissage par renforcement (RL) qui résout les problèmes de répétition et de lisibilité. Avant le RL, DeepSeek-R1 a incorporé des données de démarrage à froid pour optimiser davantage ses performances de raisonnement. Il atteint des performances comparables à celles d'OpenAI-o1 pour les tâches de mathématiques, de code et de raisonnement, et grâce à des méthodes d'entraînement soigneusement conçues, il a amélioré son efficacité globale.
DeepSeek-R1 : Une puissance de raisonnement avancée
DeepSeek-R1 est un modèle de raisonnement alimenté par l'apprentissage par renforcement (RL) qui résout les problèmes de répétition et de lisibilité. Avec un total de 671 milliards de paramètres dans une architecture MoE et une longueur de contexte de 164K, il atteint des performances comparables à celles d'OpenAI-o1 pour les tâches de mathématiques, de code et de raisonnement. Grâce à des méthodes d'entraînement soigneusement conçues incorporant l'optimisation des données de démarrage à froid, il a amélioré son efficacité globale dans des scénarios de raisonnement complexes.
Avantages
- Performances comparables à celles d'OpenAI-o1 dans les tâches de raisonnement.
- Optimisation avancée par apprentissage par renforcement.
- Architecture MoE massive de 671 milliards de paramètres.
Inconvénients
- Exigences computationnelles élevées pour le déploiement.
- Coûts d'inférence plus élevés en raison du grand nombre de paramètres.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre des performances de raisonnement de pointe comparables aux principaux modèles propriétaires tout en restant open source et accessible aux chercheurs et développeurs.
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B est le dernier grand modèle linguistique 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 réflexion (pour le raisonnement logique complexe, les mathématiques et le codage) et le mode non-réflexion (pour un dialogue généraliste efficace).
Qwen3-235B-A22B : Excellence polyvalente en matière de raisonnement
Qwen3-235B-A22B présente une architecture MoE sophistiquée avec un total de 235 milliards de paramètres et 22 milliards de paramètres activés. Il prend en charge de manière unique la commutation transparente entre le mode de réflexion pour le raisonnement logique complexe, les mathématiques et le codage, et le mode non-réflexion pour un dialogue efficace. Le modèle démontre un alignement supérieur avec les préférences humaines en matière d'écriture créative et de jeux de rôle, avec d'excellentes capacités d'agent pour l'intégration d'outils et la prise en charge de plus de 100 langues.
Avantages
- Fonctionnement bi-mode pour la flexibilité et l'efficacité.
- Support multilingue supérieur (plus de 100 langues).
- Excellentes capacités d'agent pour l'intégration d'outils.
Inconvénients
- L'architecture complexe nécessite une planification de déploiement minutieuse.
- Exigences en ressources plus élevées que les modèles plus petits.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre une flexibilité inégalée avec un fonctionnement bi-mode, combinant des capacités de dialogue efficaces avec un raisonnement avancé, ce qui le rend idéal pour diverses applications d'IA.
moonshotai/Kimi-Dev-72B
Kimi-Dev-72B est un nouveau grand modèle linguistique de codage open source atteignant 60,4 % sur SWE-bench Verified, établissant un résultat de pointe parmi les modèles open source. Optimisé par un apprentissage par renforcement à grande échelle, il corrige de manière autonome des bases de code réelles dans Docker et ne gagne des récompenses que lorsque toutes les suites de tests sont réussies.
Kimi-Dev-72B : Excellence de pointe en matière de codage
Kimi-Dev-72B est un modèle de codage spécialisé de 72 milliards de paramètres qui atteint 60,4 % sur SWE-bench Verified, établissant un résultat de pointe parmi les modèles open source. Optimisé par un apprentissage par renforcement à grande échelle, il corrige de manière autonome des bases de code réelles dans des environnements Docker et ne gagne des récompenses que lorsque toutes les suites de tests sont réussies. Cela garantit que le modèle fournit des solutions correctes, robustes et pratiques, alignées sur les normes d'ingénierie logicielle du monde réel.
Avantages
- Performances de pointe de 60,4 % sur SWE-bench Verified.
- Capacités de correction de bases de code réelles.
- Optimisation par apprentissage par renforcement pour des solutions pratiques.
Inconvénients
- Spécialisé principalement pour les tâches de codage.
- Nécessite un environnement Docker pour des performances optimales.
Pourquoi nous l'aimons
- Il établit de nouvelles normes pour les modèles de codage open source en atteignant des performances de pointe sur des tâches d'ingénierie logicielle du monde réel avec des solutions pratiques et déployables.
Comparaison des LLM Open Source
Dans ce tableau, nous comparons les principaux LLM open source de 2025, chacun avec des atouts uniques. Pour les tâches de raisonnement avancées, DeepSeek-R1 offre des performances inégalées comparables à celles d'OpenAI-o1. Pour les applications polyvalentes nécessitant à la fois raisonnement et dialogue, Qwen3-235B-A22B offre une flexibilité bi-mode. Pour les tâches de codage spécialisées, Kimi-Dev-72B offre des capacités d'ingénierie logicielle de pointe. Cette comparaison vous aide à choisir le bon modèle pour vos besoins spécifiques en développement d'IA.
| Numéro | Modèle | Développeur | Sous-type | Tarification SiliconFlow | Force principale |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Modèle de raisonnement | Entrée : 0,50 $/M | Sortie : 2,18 $/M | Capacités de raisonnement avancées |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | Modèle de raisonnement MoE | Entrée : 0,35 $/M | Sortie : 1,42 $/M | Flexibilité bi-mode |
| 3 | Kimi-Dev-72B | moonshotai | Modèle de codage | Entrée : 0,29 $/M | Sortie : 1,15 $/M | Performances de codage de pointe |
Foire aux questions
Nos trois meilleurs choix pour 2025 sont DeepSeek-R1, Qwen3-235B-A22B et moonshotai/Kimi-Dev-72B. Chacun de ces modèles s'est distingué par son innovation, ses performances et son approche unique pour résoudre les défis en matière de raisonnement, de dialogue et de tâches de codage respectivement.
Notre analyse montre différents leaders pour des besoins spécifiques. DeepSeek-R1 excelle dans les tâches de raisonnement complexes, comparable à OpenAI-o1. Qwen3-235B-A22B est idéal pour les applications nécessitant à la fois raisonnement et dialogue efficace avec un support multilingue. Kimi-Dev-72B est le meilleur choix pour l'ingénierie logicielle et les tâches de codage avec des performances de pointe sur SWE-bench.