Que sont les LLM Open Source pour RAG ?
Les grands modèles linguistiques open source pour la génération augmentée par récupération (RAG) sont des modèles d'IA spécialisés qui combinent la puissance de la récupération d'informations avec des capacités avancées de génération de texte. Ces modèles excellent dans la compréhension du contexte à partir de sources de connaissances externes, le traitement de documents volumineux et la génération de réponses précises et bien informées basées sur les informations récupérées. Ils permettent aux développeurs de construire des systèmes intelligents capables d'accéder et de synthétiser des connaissances à partir de vastes bases de données, ce qui les rend idéaux pour des applications telles que les systèmes de questions-réponses, les assistants de recherche et les plateformes de gestion des connaissances.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 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 intégré 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 : Raisonnement avancé pour les tâches RAG complexes
DeepSeek-R1-0528 est un modèle de raisonnement alimenté par l'apprentissage par renforcement (RL) avec 671 milliards de paramètres et une longueur de contexte de 164K, ce qui le rend exceptionnel pour les applications RAG complexes. Le modèle résout les problèmes de répétition et de lisibilité tout en offrant des performances comparables à celles d'OpenAI-o1 pour les tâches de mathématiques, de code et de raisonnement. Sa fenêtre de contexte massive et ses capacités de raisonnement sophistiquées le rendent idéal pour le traitement de grandes collections de documents et la génération de réponses complètes et bien raisonnées dans les systèmes RAG.
Avantages
- Capacités de raisonnement exceptionnelles avec optimisation RL.
- Longueur de contexte massive de 164K pour le traitement de documents volumineux.
- Performances comparables à celles d'OpenAI-o1 dans les tâches complexes.
Inconvénients
- Exigences computationnelles plus élevées en raison de ses 671 milliards de paramètres.
- Le prix premium reflète ses capacités avancées.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre des performances de raisonnement de pointe avec une fenêtre de contexte étendue, ce qui le rend parfait pour les applications RAG sophistiquées qui nécessitent une compréhension approfondie et une synthèse d'informations complexes.
Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 est la version mise à jour du mode non-réfléchissant 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.
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 : Traitement RAG efficace à long contexte
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 est un modèle Mixture-of-Experts (MoE) avec un total de 30,5 milliards de paramètres et 3,3 milliards de paramètres activés, offrant une efficacité exceptionnelle pour les applications RAG. Avec sa longueur de contexte impressionnante de 262K et ses capacités améliorées en matière de suivi d'instructions, de raisonnement logique et de compréhension de texte, ce modèle excelle dans le traitement de vastes collections de documents. La couverture des connaissances à longue traîne du modèle dans plusieurs langues et son alignement supérieur avec les préférences de l'utilisateur le rendent idéal pour divers cas d'utilisation RAG nécessitant une compréhension complète des documents.
Avantages
- Longueur de contexte exceptionnelle de 262K pour le traitement de documents volumineux.
- Architecture MoE efficace avec seulement 3,3 milliards de paramètres actifs.
- Capacités améliorées de suivi d'instructions et de raisonnement logique.
Inconvénients
- Mode non-réfléchissant uniquement, sans chaînes de raisonnement.
- Peut nécessiter une optimisation pour des connaissances spécifiques à un domaine.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre l'équilibre parfait entre efficacité et capacité avec une fenêtre de contexte ultra-longue, ce qui le rend idéal pour les applications RAG qui doivent traiter des collections de documents massives tout en maintenant la rentabilité.
openai/gpt-oss-120b
gpt-oss-120b est le grand modèle linguistique à poids ouverts d'OpenAI avec environ 117 milliards de paramètres (5,1 milliards actifs), utilisant une conception Mixture-of-Experts (MoE) et une quantification MXFP4 pour fonctionner sur un seul GPU de 80 Go. Il offre des performances de niveau o4-mini ou supérieures dans les benchmarks de raisonnement, de codage, de santé et de mathématiques, avec un support complet de la chaîne de pensée (CoT), de l'utilisation d'outils et un déploiement commercial sous licence Apache 2.0.
openai/gpt-oss-120b : Excellence en poids ouverts pour les applications RAG
openai/gpt-oss-120b est le grand modèle linguistique à poids ouverts d'OpenAI avec environ 117 milliards de paramètres (5,1 milliards actifs), spécifiquement conçu pour un déploiement efficace et des performances RAG exceptionnelles. Utilisant une conception Mixture-of-Experts (MoE) avec une quantification MXFP4, il peut fonctionner sur un seul GPU de 80 Go tout en offrant des performances de niveau o4-mini. Avec des capacités complètes de chaîne de pensée (CoT), un support d'utilisation d'outils et une licence Apache 2.0, ce modèle est parfait pour les déploiements RAG commerciaux qui nécessitent un raisonnement fiable et une synthèse complète des connaissances.
Avantages
- Déploiement efficace sur un seul GPU de 80 Go avec une conception MoE.
- Performances de niveau o4-mini en raisonnement et benchmarks.
- Capacités complètes de chaîne de pensée et d'utilisation d'outils.
Inconvénients
- Longueur de contexte plus petite par rapport aux modèles spécialisés à long contexte.
- Peut nécessiter un réglage fin pour les applications RAG spécifiques à un domaine.
Pourquoi nous l'aimons
- Il combine l'architecture éprouvée d'OpenAI avec la flexibilité de l'open source, offrant d'excellentes performances RAG avec des options de déploiement efficaces et une liberté de licence commerciale.
Comparaison des modèles LLM RAG
Dans ce tableau, nous comparons les principaux LLM open source de 2025 pour les applications RAG, chacun avec des atouts uniques. DeepSeek-R1 offre des capacités de raisonnement inégalées avec la plus longue fenêtre de contexte, Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 permet un traitement efficace de documents massifs, et openai/gpt-oss-120b offre des performances éprouvées avec une flexibilité commerciale. Cette vue côte à côte vous aide à choisir le bon modèle pour vos besoins spécifiques d'implémentation RAG.
| Numéro | Modèle | Développeur | Sous-type | Tarification (SiliconFlow) | Force principale |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Modèle de raisonnement | $2.18/$0.5 per M tokens | Contexte 164K + raisonnement avancé |
| 2 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | Qwen | Mixture-of-Experts | $0.4/$0.1 per M tokens | Contexte 262K + efficacité |
| 3 | openai/gpt-oss-120b | OpenAI | Mixture-of-Experts | $0.45/$0.09 per M tokens | Licence commerciale + CoT |
Foire aux questions
Nos trois meilleurs choix pour les applications RAG en 2025 sont DeepSeek-R1, Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 et openai/gpt-oss-120b. Chacun de ces modèles excelle dans différents aspects du RAG : capacités de raisonnement avancées, traitement efficace de contextes longs et flexibilité de déploiement commercial, respectivement.
Pour un raisonnement complexe sur de grands documents, DeepSeek-R1 excelle avec ses capacités de raisonnement avancées et son contexte de 164K. Pour un traitement rentable de collections de documents massives, Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 offre le meilleur rapport qualité-prix avec une longueur de contexte de 262K. Pour les déploiements commerciaux nécessitant une fiabilité éprouvée, openai/gpt-oss-120b offre l'équilibre idéal entre performances et flexibilité de licence.