Que sont les LLM pour les fenêtres de contexte long ?
Les LLM pour les fenêtres de contexte long sont des grands modèles linguistiques spécifiquement conçus pour traiter et comprendre de grandes quantités de texte en une seule session. Ces modèles peuvent gérer des longueurs de contexte allant de 100K à plus d'un million de tokens, ce qui leur permet de travailler avec des documents entiers, des bases de code, des articles de recherche et des conversations complexes à plusieurs tours sans perdre le fil des informations précédentes. Cette technologie permet aux développeurs et aux chercheurs d'analyser de grands ensembles de données, d'effectuer une analyse documentaire complète et de maintenir un raisonnement cohérent sur de vastes quantités de texte, ce qui les rend essentiels pour les applications d'entreprise, la recherche et les flux de travail avancés en IA.
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct est le modèle de code le plus agentique publié par Alibaba à ce jour. C'est un modèle Mixture-of-Experts (MoE) avec 480 milliards de paramètres totaux et 35 milliards de paramètres activés, équilibrant efficacité et performance. Le modèle prend en charge nativement une longueur de contexte de 256K tokens, qui peut être étendue jusqu'à 1 million de tokens en utilisant des méthodes d'extrapolation comme YaRN, lui permettant de gérer des bases de code à l'échelle d'un dépôt et des tâches de programmation complexes.
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct : Compréhension de code à l'échelle d'un dépôt
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct est le modèle de code le plus agentique publié par Alibaba à ce jour. C'est un modèle Mixture-of-Experts (MoE) avec 480 milliards de paramètres totaux et 35 milliards de paramètres activés, équilibrant efficacité et performance. Le modèle prend en charge nativement une longueur de contexte de 256K tokens, qui peut être étendue jusqu'à 1 million de tokens en utilisant des méthodes d'extrapolation comme YaRN, lui permettant de gérer des bases de code à l'échelle d'un dépôt et des tâches de programmation complexes. Qwen3-Coder est spécifiquement conçu pour les flux de travail de codage agentique, où il ne génère pas seulement du code, mais interagit également de manière autonome avec les outils et environnements de développement pour résoudre des problèmes complexes.
Avantages
- Architecture MoE massive de 480 milliards de paramètres avec 35 milliards de paramètres actifs.
- Prise en charge native de 256K de contexte, extensible à 1M de tokens.
- Performances de pointe sur les benchmarks de codage et agentiques.
Inconvénients
- Exigences computationnelles élevées en raison du grand nombre de paramètres.
- Tarification premium sur SiliconFlow à 2,28 $ en sortie / 1,14 $ en entrée par M de tokens.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre une compréhension de code inégalée à l'échelle d'un dépôt, avec la capacité de traiter des bases de code entières et des tâches de programmation complexes grâce à des fenêtres de contexte étendues.
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 est le dernier modèle de réflexion de la série Qwen3, publié par l'équipe Qwen d'Alibaba. En tant que modèle Mixture-of-Experts (MoE) avec 30,5 milliards de paramètres totaux et 3,3 milliards de paramètres actifs, il démontre des performances significativement améliorées sur les tâches de raisonnement. Le modèle prend en charge nativement une capacité de compréhension de contexte long de 256K, qui peut être étendue à 1 million de tokens.
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 : Raisonnement avancé à long contexte
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 est le dernier modèle de réflexion de la série Qwen3, publié par l'équipe Qwen d'Alibaba. En tant que modèle Mixture-of-Experts (MoE) avec 30,5 milliards de paramètres totaux et 3,3 milliards de paramètres actifs, il est axé sur l'amélioration des capacités pour les tâches complexes. Le modèle démontre des performances significativement améliorées sur les tâches de raisonnement, y compris le raisonnement logique, les mathématiques, la science, le codage et les benchmarks académiques qui nécessitent généralement une expertise humaine. Le modèle prend en charge nativement une capacité de compréhension de contexte long de 256K, qui peut être étendue à 1 million de tokens. Cette version est spécifiquement conçue pour le 'mode de réflexion' afin de résoudre des problèmes très complexes par un raisonnement étape par étape et excelle également dans les capacités agentiques.
Avantages
- Conception MoE efficace avec 30,5 milliards de paramètres totaux et 3,3 milliards de paramètres actifs.
- Prise en charge native de 256K de contexte, extensible à 1M de tokens.
- Mode de réflexion spécialisé pour les tâches de raisonnement complexes.
Inconvénients
- Nombre de paramètres actifs plus petit par rapport aux modèles plus grands.
- Axé principalement sur le raisonnement plutôt que sur les tâches générales.
Pourquoi nous l'aimons
- Il combine des capacités exceptionnelles de contexte long avec un raisonnement avancé grâce à son mode de réflexion, ce qui le rend parfait pour les tâches analytiques complexes nécessitant un traitement d'entrée étendu.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 est un modèle de raisonnement alimenté par l'apprentissage par renforcement (RL) qui aborde les problèmes de répétition et de lisibilité. Il atteint des performances comparables à celles d'OpenAI-o1 sur les tâches de mathématiques, de code et de raisonnement, et prend en charge une fenêtre de contexte de 164K. Le modèle intègre des données de démarrage à froid pour optimiser les performances de raisonnement et offre une efficacité globale améliorée grâce à des méthodes d'entraînement soigneusement conçues.
DeepSeek-R1 : Centrale de raisonnement premium à long contexte
DeepSeek-R1-0528 est un modèle de raisonnement alimenté par l'apprentissage par renforcement (RL) qui aborde 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 sur les tâches de mathématiques, de code et de raisonnement, et grâce à des méthodes d'entraînement soigneusement conçues, il a amélioré son efficacité globale. Avec sa fenêtre de contexte de 164K et son architecture MoE de 671 milliards de paramètres, il représente l'un des modèles de raisonnement à long contexte les plus performants disponibles.
Avantages
- Architecture MoE massive de 671 milliards de paramètres pour des performances supérieures.
- Fenêtre de contexte de 164K pour un traitement documentaire étendu.
- Performances comparables à OpenAI-o1 dans les tâches de raisonnement.
Inconvénients
- Tarification la plus élevée sur SiliconFlow à 2,18 $ en sortie / 0,5 $ en entrée par M de tokens.
- Nécessite des ressources computationnelles importantes pour des performances optimales.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre des performances de raisonnement de niveau OpenAI-o1 avec une fenêtre de contexte substantielle de 164K, ce qui en fait le choix premium pour les tâches de raisonnement complexes à long contexte.
Comparaison des LLM à long contexte
Dans ce tableau, nous comparons les principaux LLM de 2025 pour les fenêtres de contexte long, chacun excellant dans différents aspects du traitement des entrées étendues. Pour la compréhension de code à l'échelle d'un dépôt, Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct offre des capacités inégalées. Pour un raisonnement avancé sur de longs contextes, Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 offre d'excellentes capacités en mode de réflexion, tandis que DeepSeek-R1 offre des performances de raisonnement premium. Cette vue côte à côte vous aide à choisir le bon outil pour vos besoins spécifiques de traitement à long contexte.
| Numéro | Modèle | Développeur | Longueur de contexte | Tarification (SiliconFlow) | Force principale |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct | Qwen | 262K tokens | $2.28/$1.14 par M de tokens | Codage à l'échelle d'un dépôt |
| 2 | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | Qwen | 262K tokens | $0.4/$0.1 par M de tokens | Raisonnement à long contexte |
| 3 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 164K tokens | $2.18/$0.5 par M de tokens | Performances de raisonnement premium |
Foire aux questions
Nos trois meilleurs choix pour 2025 sont Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct, Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 et DeepSeek-R1. Chacun de ces modèles s'est distingué par ses capacités exceptionnelles de contexte long, avec des fenêtres de contexte allant de 164K à 262K tokens, et des approches uniques pour gérer le traitement des entrées étendues.
Notre analyse montre des leaders clairs pour différents besoins. Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct est le premier choix pour la compréhension de code à l'échelle d'un dépôt avec un contexte natif de 262K. Pour un raisonnement complexe sur de longs documents, Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 offre d'excellentes capacités en mode de réflexion. Pour des performances de raisonnement premium avec un contexte substantiel, DeepSeek-R1 offre des capacités de niveau OpenAI-o1 avec une fenêtre de contexte de 164K.