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Le domaine des grands modèles linguistiques (LLM) continue d'évoluer rapidement, de nouveaux modèles étant publiés fréquemment, offrant des capacités de raisonnement, de connaissances, de multimodalité et de codage améliorées. En février 2025, les principaux candidats à l'espace LLM comprenaient la série « o3 » d'OpenAI, les modèles Gemini de Google, Claude 3.5 d'Anthropic et des alternatives open source telles que DeepSeek et Mistral.
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Le paysage des grands modèles linguistiques (LLM) de premier plan évolue rapidement, plusieurs acteurs clés repoussant les limites des capacités de l'IA.
Ces modèles avancés présentent des performances exceptionnelles dans un large éventail de tâches, notamment la compréhension du langage naturel, la génération de code, la précision des faits et le raisonnement complexe.
Pour vous aider dans votre processus de prise de décision, nous avons dressé une liste complète des meilleurs grands modèles linguistiques (LLM) actuellement disponibles. Chacun de ces modèles est spécifiquement conçu pour relever un large éventail de défis dans le domaine de l'IA, et ils excellent chacun dans des domaines distincts.
En comprenant leurs points forts et leurs spécialisations, vous pourrez choisir le modèle qui correspond à vos besoins et objectifs spécifiques.
Pour évaluer objectivement ces modèles, divers points de référence évaluent leurs performances dans différents domaines, tels que le raisonnement, les connaissances générales et le codage. Cet article compare et classe les meilleurs LLM en fonction de trois critères clés :
Les LLM (Large Language Models) sont des systèmes d'intelligence artificielle entraînés sur de grandes quantités de données textuelles. Ils génèrent un texte semblable à celui d'un humain, répondent à des questions, écrivent du code et effectuent des tâches de raisonnement. Ces modèles s'appuient sur des architectures d'apprentissage profond, généralement basées sur des transformateurs, pour traiter et générer du texte à des échelles sans précédent.
Les derniers modèles repoussent les limites en termes de longueur du contexte (gestion de millions de jetons), de multimodalité (traitement simultané des images, du son et du texte) et de rentabilité (optimisation de la qualité à un prix d'inférence inférieur).
L'analyse comparative des LLM garantit une comparaison objective de leurs capacités. Les organisations, les chercheurs et les entreprises utilisent ces évaluations pour choisir le modèle adapté à leurs besoins. Chaque point de référence met en évidence différents points forts, qu'il s'agisse du raisonnement logique, de l'exactitude des faits ou de la maîtrise du codage.
Vous trouverez ci-dessous une compilation soigneusement organisée qui rassemble une sélection de certains des grands modèles de langage les plus avancés, présentant leurs performances selon les trois critères de référence clés : MMLU, GPQA et HumanEval.
En consolidant ces divers paramètres d'évaluation, cette liste fournit un aperçu complet du paysage actuel des capacités LLM, en mettant en évidence les performances des différents modèles dans une gamme de tâches critiques de compréhension du langage et de résolution de problèmes :
Le benchmark MMLU Pro mesure la capacité des modèles à gérer des tâches de raisonnement complexes dans de multiples domaines, tels que les mathématiques, la logique et la résolution de problèmes basée sur les connaissances. Voici les meilleurs artistes :
Open Source — Disponible sur Eden AI - MMLU Pro : 84 %
DeepSeek est devenu l'un des principaux fournisseurs d'IA open source, mettant des modèles de pointe gratuitement à la disposition de la communauté des développeurs.
DeepSeek-R1 est très apprécié pour ses capacités de raisonnement logique et de résolution de problèmes, égalant ou surpassant souvent les alternatives propriétaires.
Il s'agit d'un choix intéressant pour les ingénieurs en IA qui préfèrent les modèles ouverts pour un réglage personnalisé et un déploiement dans diverses applications.
Multimodal — Disponible sur Eden IA - MMLU Pro : 77,6 %
La Claude 3.5 d'Anthropic s'appuie sur les versions précédentes en améliorant les mesures de sécurité et la compréhension du contexte.
Il est particulièrement apprécié par les développeurs travaillant sur des applications nécessitant un mélange de raisonnement et de capacités multimodales.
Bien qu'il n'ait pas le contexte le plus long, il fournit des réponses hautement cohérentes et humaines à diverses tâches.
Multimodal - Disponible sur Eden AI — MMLU Pro : 76,4 %
Gemini 2.0 Flash de Google est conçu pour être rapide et efficace, ce qui en fait un excellent choix pour les applications en temps réel.
Sa forte capacité de raisonnement est associée à une focalisation sur l'optimisation de la latence, ce qui lui permet de gérer de manière fluide les interactions en direct avec l'IA.
Les développeurs qui recherchent un mélange de performances et de rentabilité préfèrent souvent ce modèle pour les solutions d'IA évolutives.
Open Source — MMLU Pro : 75,9 %
Une évolution des modèles antérieurs de DeepSeek, DeepSeek-v3 affine encore la résolution de problèmes et le raisonnement informatique.
Il conserve sa réputation de modèle open source de premier plan aux performances robustes, ce qui en fait un choix privilégié pour les entreprises qui ont besoin de transparence et d'adaptabilité dans les déploiements d'IA.
Multimodal - Disponible sur Eden AI - MMLU Pro : 75,8 %
Gemini 1.5 Pro de Google se distingue par sa gestion du contenu long, offrant l'une des plus longues fenêtres contextuelles disponibles.
Les développeurs qui utilisent l'IA pour l'analyse de documents, des recherches approfondies et des interactions complexes trouvent ce modèle indispensable.
Bien qu'il soit légèrement en retard dans le raisonnement, sa polyvalence globale en fait une option convaincante.
MMLU Pro : 75,5 %
L'équipe d'IA de X (anciennement Twitter) a développé Grok-2 en mettant l'accent sur l'IA sociale et conversationnelle.
Bien que ce ne soit pas la solution idéale pour la résolution pure de problèmes, elle excelle dans le raisonnement et les discussions dans le monde réel, ce qui la rend idéale pour les chatbots et les applications gourmandes en dialogues.
Le benchmark GPQA évalue la capacité des modèles à répondre avec précision à des questions de connaissances générales. Voici les modèles les plus performants :
Score GPQA : 87,7 %
Le modèle o3 d'OpenAI est conçu pour une précision factuelle, ce qui en fait l'un des LLM les plus précis pour récupérer et vérifier les connaissances générales.
Il a été optimisé pour minimiser les hallucinations, ce qui le rend idéal pour les applications d'entreprise nécessitant une précision factuelle élevée.
Ce modèle est largement adopté dans les secteurs de la recherche juridique, financière et médicale où la crédibilité et la précision sont essentielles.
Disponible sur Eden AI - Score GPQA : 79,7 %
Le modèle o3-mini d'OpenAI excelle par rapport à la référence GPQA Diamond, démontrant de solides capacités en matière de raisonnement scientifique complexe et d'application des connaissances.
Avec des niveaux d'effort de raisonnement ajustables, o3-mini offre un équilibre entre performances, rapidité et rentabilité.
Il s'agit d'un outil précieux pour la recherche scientifique, l'enseignement et les applications nécessitant des connaissances scientifiques approfondies, en particulier dans les domaines impliquant des questions scientifiques de niveau expert qui ne sont pas facilement disponibles dans les bases de données publiques.
Score GPQA : 79 %
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Le modèle premium de la série « o1 » d'OpenAI, lancé en décembre 2024, est optimisé à la fois pour une précision élevée et un rappel nuancé des connaissances, ce qui le rend parfaitement adapté aux applications de connaissances universitaires et d'entreprise.
Le modèle o1 excelle dans les tâches de raisonnement complexes, utilisant des incitations à la chaîne de pensée pour traiter les informations de manière itérative avant de répondre.
Cette approche permet au modèle de résoudre des problèmes difficiles nécessitant un raisonnement en plusieurs étapes et des stratégies de résolution de problèmes complexes.
Disponible sur Eden AI - Score GPA : 75,7 %
Le modèle o1 d'OpenAI est un système d'IA généraliste robuste doté de solides performances GPQA, excellant dans le raisonnement avancé et la résolution de problèmes complexes, en particulier dans les domaines des STEM. Il affiche des performances exceptionnelles sur des critères de référence difficiles et propose des niveaux de raisonnement ajustables.
Le modèle o1 convient parfaitement aux applications nécessitant des connaissances générales étendues et des capacités de résolution de problèmes nuancées, ce qui en fait un outil précieux pour la recherche universitaire et les entreprises, tout en offrant un équilibre entre fonctionnalités puissantes et rentabilité.
Score GPQA : 74,2 %
Gemini 2.0 Flash Thinking de Google est un modèle spécialisé conçu pour des réponses rapides et des résultats factuels structurés.
Il associe la vitesse de Gemini 2.0 Flash à des fonctionnalités améliorées pour les tâches complexes, telles qu'une longue fenêtre contextuelle, la prise en charge de la saisie multimodale et l'affichage du processus de réflexion en temps réel.
Excellent en mathématiques et en sciences, il offre des réponses rapides et s'intègre aux applications Google, ce qui en fait la solution idéale pour les déploiements d'IA en temps réel nécessitant une précision factuelle et une résolution de problèmes complexes.
Le benchmark HumanEval évalue la capacité des modèles à générer des solutions de code pour les problèmes de programmation. Voici les principaux modèles :
Disponible sur Eden AI - Valeur humaine : 93,7 %
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Claude 3.5 Sonnet affiche des performances impressionnantes sur le benchmark HumanEval, indiquant de solides capacités en matière de génération de code, de correction de syntaxe et de résolution logique de problèmes.
Le modèle excelle dans la compréhension des exigences de codage complexes, la génération de code fonctionnel avec une meilleure gestion des erreurs et la décomposition des défis complexes en étapes gérables.
Ces caractéristiques font de Claude 3.5 Sonnet un outil idéal pour le développement de logiciels et les tâches d'automatisation. Cependant, il est important de noter que d'autres modèles fonctionnent également bien dans ce domaine et que le choix du modèle doit être basé sur les exigences et les cas d'utilisation spécifiques du projet.
Open Source — Valeur humaine : 92,7 %
Qwen2.5-Coder est une série de modèles de langage spécialisés qui excelle dans les tâches de programmation. Il prend en charge plus de 40 langages de programmation, y compris des langages de niche, et est puissant en termes de génération, de complétion, de révision, de débogage et de réparation de code.
Grâce à un raisonnement mathématique avancé et à la prise en charge de contextes longs contenant jusqu'à 128 000 jetons, Qwen2.5-Coder offre une flexibilité adaptée à différents besoins de calcul.
Sa capacité à générer des sorties structurées telles que JSON améliore son application dans le monde réel, tandis que ses performances de référence de codage de pointe en font une avancée majeure dans la programmation assistée par IA.
Disponible sur Eden AI - Valeur humaine : 92,4 %
L'o1-mini d'OpenAI est un modèle compact, rentable mais puissant conçu pour des applications de codage efficaces. Il obtient un score impressionnant de 92,4 % sur le benchmark HumanEval, démontrant de solides capacités de génération de code et de résolution de problèmes.
Ce modèle offre un équilibre entre performances et efficacité de calcul, ce qui le rend idéal pour les développeurs et les petites équipes qui ont besoin de l'assistance de l'IA pour des tâches de programmation sans avoir à utiliser toutes les ressources requises pour les modèles plus volumineux.
Open Source — Valeur humaine : 92,0 %
Mistral Large 2 est un modèle de langage open source avancé qui démontre des performances exceptionnelles dans la génération de code et les tâches de résolution de problèmes. Il possède de solides capacités de raisonnement algorithmique et de synthèse de code.
Le modèle excelle dans de nombreux langages de programmation, notamment Python, C++, Java et autres. Mistral Large 2 offre un équilibre entre hautes performances et accessibilité ouverte, ce qui en fait un choix populaire auprès des développeurs pour diverses applications de codage.
Son support multilingue solide et ses capacités de raisonnement avancées dans les domaines mathématiques et scientifiques renforcent encore sa polyvalence pour les tâches complexes de résolution de problèmes.
Open-Source — Disponible sur Eden AI - Valeur humaine : 89,0 %
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DeepSeek-v2.5 est un puissant modèle de langage open source qui excelle dans les tâches de codage. Il combine les atouts de DeepSeek-V2-Chat et DeepSeek-Coder-V2-Instrut, offrant des fonctionnalités améliorées pour les applications générales et spécifiques au codage.
Avec une longueur de contexte de 128 000 jetons, il gère efficacement les tâches de codage complexes et excelle dans divers langages de programmation.
L'alignement amélioré du modèle avec les préférences humaines le rend idéal pour le développement de logiciels, la génération de code et la résolution de problèmes. Ses performances robustes et sa nature open source font de DeepSeek-v2.5 un outil précieux pour les développeurs qui recherchent une assistance fiable en matière d'IA pour le codage.
Le coût est un facteur clé lors du choix d'un LLM, en particulier pour les applications à grande échelle. Voici comment les meilleurs modèles se comportent dans le benchmark GPQA en tenant compte du coût par million de jetons d'entrée :
La longueur du contexte joue un rôle crucial dans l'efficacité avec laquelle un LLM traite et conserve les informations. Voici les principaux modèles qui offrent un équilibre entre des performances de haute qualité et une gestion complète du contexte :
Eden AI simplifie l'intégration du LLM pour des secteurs tels que les réseaux sociaux, la vente au détail, la santé, la finance et le droit, en offrant un accès à plusieurs fournisseurs sur une seule plateforme afin d'optimiser les coûts, les performances et la fiabilité.
Classement LLM : https://llm-stats.com/
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