Que sont les modèles Open Source OpenAI ?
Les modèles open source OpenAI sont des modèles de langage avancés à poids ouverts, permettant aux développeurs de les déployer, de les modifier et de les utiliser librement. Ces modèles utilisent des architectures de pointe comme le Mixture-of-Experts (MoE) et des techniques de quantification avancées pour offrir des performances exceptionnelles en matière de raisonnement, de codage, de mathématiques et de tâches liées à la santé. Avec des fonctionnalités telles que le raisonnement Chain-of-Thought, les capacités d'utilisation d'outils et la licence commerciale, ils démocratisent l'accès à l'IA de pointe tout en favorisant l'innovation et la collaboration au sein de la communauté des développeurs.
openai/gpt-oss-120b
gpt-oss-120b est le grand modèle de langage 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 du Chain-of-Thought (CoT), de l'utilisation d'outils et du déploiement commercial sous licence Apache 2.0.
openai/gpt-oss-120b : Une puissance à poids ouverts haute performance
gpt-oss-120b est le modèle de langage phare à poids ouverts d'OpenAI, doté d'environ 117 milliards de paramètres avec 5,1 milliards de paramètres actifs grâce à son architecture Mixture-of-Experts (MoE). Utilisant une quantification MXFP4 avancée, il fonctionne efficacement sur un seul GPU de 80 Go tout en offrant des performances de niveau o4-mini ou supérieures dans les benchmarks de raisonnement, de codage, de santé et de mathématiques. Le modèle prend en charge le raisonnement Chain-of-Thought complet, des capacités d'utilisation d'outils complètes et est livré avec une licence Apache 2.0 pour un déploiement commercial illimité.
Avantages
- Performances exceptionnelles correspondant à o4-mini dans plusieurs domaines
- Architecture MoE efficace avec seulement 5,1 milliards de paramètres actifs
- Fonctionne sur un seul GPU de 80 Go avec quantification MXFP4
Inconvénients
- Nécessite du matériel haut de gamme (GPU de 80 Go) pour des performances optimales
- Tarification SiliconFlow plus élevée à 0,45 $/M de jetons en sortie
Pourquoi nous l'aimons
- Il combine des performances de niveau entreprise avec une accessibilité open source, offrant des capacités de raisonnement de pointe tout en maintenant une utilisation efficace des ressources grâce à une architecture MoE innovante.
openai/gpt-oss-20b
gpt-oss-20b est le modèle léger à poids ouverts d'OpenAI avec environ 21 milliards de paramètres (3,6 milliards actifs), construit sur une architecture MoE et une quantification MXFP4 pour fonctionner localement sur des appareils avec 16 Go de VRAM. Il correspond à o3-mini pour les tâches de raisonnement, de mathématiques et de santé, prenant en charge le CoT, l'utilisation d'outils et le déploiement via des frameworks comme Transformers, vLLM et Ollama.
openai/gpt-oss-20b : Champion du déploiement local efficace
gpt-oss-20b est le modèle léger mais puissant à poids ouverts d'OpenAI, doté d'environ 21 milliards de paramètres avec 3,6 milliards de paramètres actifs grâce à son architecture MoE optimisée. Conçu pour le déploiement local, il utilise la quantification MXFP4 pour fonctionner efficacement sur des appareils avec seulement 16 Go de VRAM tout en égalant les performances de o3-mini dans les tâches de raisonnement, de mathématiques et de santé. Le modèle prend en charge le raisonnement Chain-of-Thought, l'utilisation d'outils et un déploiement transparent via des frameworks populaires, notamment Transformers, vLLM et Ollama.
Avantages
- Efficacité exceptionnelle, fonctionnant sur des appareils avec 16 Go de VRAM
- Égale les performances de o3-mini dans les benchmarks clés
- Tarification SiliconFlow économique à 0,18 $/M de jetons en sortie
Inconvénients
- Un nombre de paramètres plus petit peut limiter les tâches de raisonnement complexes
- Moins de paramètres actifs par rapport à la variante 120B
Pourquoi nous l'aimons
- Il démocratise l'accès à l'IA de haute qualité en permettant de puissantes capacités de raisonnement sur du matériel grand public tout en maintenant des performances de niveau professionnel.
deepseek-ai/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 incorporé des données de démarrage à froid pour optimiser davantage ses performances de raisonnement. Il atteint des performances comparables à OpenAI-o1 pour les tâches de mathématiques, de code et de raisonnement, et grâce à des méthodes d'entraînement soigneusement conçues, il a amélioré l'efficacité globale.
deepseek-ai/DeepSeek-R1 : Spécialiste du raisonnement avancé
DeepSeek-R1-0528 est un modèle de raisonnement de pointe alimenté par l'apprentissage par renforcement qui aborde spécifiquement les défis de répétition et de lisibilité dans les réponses de l'IA. Doté de 671 milliards de paramètres avec une architecture MoE et une longueur de contexte de 164K, il intègre une optimisation des données de démarrage à froid et des méthodes d'entraînement soigneusement conçues pour atteindre des performances comparables à OpenAI-o1. Le modèle excelle dans les tâches de mathématiques, de codage et de raisonnement complexe, représentant une avancée majeure dans le développement de l'IA axée sur le raisonnement.
Avantages
- Performances comparables à OpenAI-o1 dans les tâches de raisonnement
- L'entraînement RL avancé résout les problèmes de répétition
- Architecture MoE massive de 671 milliards de paramètres
Inconvénients
- Exigences computationnelles plus élevées en raison des 671 milliards de paramètres
- Tarification SiliconFlow premium à 2,18 $/M de jetons en sortie
Pourquoi nous l'aimons
- Il représente le summum de l'IA de raisonnement, combinant une échelle massive avec un entraînement RL sophistiqué pour offrir des performances de niveau OpenAI-o1 dans la résolution de problèmes mathématiques et logiques complexes.
Comparaison des modèles d'IA
Dans ce tableau, nous comparons les principaux modèles open source OpenAI de 2025, chacun optimisé pour différents scénarios de déploiement. Pour les applications d'entreprise haute performance, openai/gpt-oss-120b offre une puissance de raisonnement exceptionnelle. Pour le déploiement local et l'efficacité des coûts, openai/gpt-oss-20b offre l'équilibre parfait. Pour les tâches de raisonnement avancées nécessitant des performances de niveau o1, deepseek-ai/DeepSeek-R1 est en tête. Cette comparaison vous aide à sélectionner le modèle idéal pour vos besoins et votre budget spécifiques.
| Rang | Modèle | Développeur | Architecture | Tarification SiliconFlow | Force principale |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | openai/gpt-oss-120b | OpenAI | MoE (120B paramètres) | 0,09 $/0,45 $ par M de jetons | Performances de niveau o4-mini |
| 2 | openai/gpt-oss-20b | OpenAI | MoE léger (20B) | 0,04 $/0,18 $ par M de jetons | Déploiement local efficace |
| 3 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | DeepSeek AI | Amélioré par RL (671B) | 0,50 $/2,18 $ par M de jetons | Raisonnement de niveau OpenAI-o1 |
Foire Aux Questions
Nos trois meilleurs choix pour 2025 sont openai/gpt-oss-120b, openai/gpt-oss-20b et deepseek-ai/DeepSeek-R1. Chaque modèle a excellé dans différents domaines : gpt-oss-120b pour des performances de niveau entreprise, gpt-oss-20b pour un déploiement local efficace, et DeepSeek-R1 pour des capacités de raisonnement avancées comparables à OpenAI-o1.
Pour les applications d'entreprise nécessitant des performances maximales, openai/gpt-oss-120b offre des capacités de niveau o4-mini. Pour un déploiement soucieux des coûts et l'inférence locale, openai/gpt-oss-20b offre un excellent rapport qualité-prix à 0,18 $/M de jetons en sortie sur SiliconFlow. Pour les tâches de raisonnement avancées nécessitant des performances de niveau o1, deepseek-ai/DeepSeek-R1 est le choix premium malgré des coûts plus élevés.