Meilleurs LLM à poids ouverts en octobre 2026 : Meta Muse Spark Open et 6 autres

Octobre 2026 est le mois le plus chargé depuis longtemps pour les modèles à poids ouverts. En une seule semaine, Meta a publié Muse Spark Open, DeepSeek a livré une nouvelle version de V4.1 Flash, MiniMax a lancé M3.1 Flash et publié ses poids, et Reflection, un nouveau laboratoire américain, a mis son premier modèle, Beam, sur Hugging Face.

Les poids ouverts comptent pour une raison pratique : vous n'êtes pas lié à l'API d'une seule entreprise. Vous pouvez faire tourner le modèle vous-même, choisir le fournisseur qui l'héberge dans la région dont vous avez besoin, ou changer de fournisseur quand les prix bougent. Ce guide présente les sept LLM à poids ouverts à connaître aujourd'hui, ce que chacun fait bien, sous quelle licence, et où l'utiliser, y compris en Europe.

En un coup d'œil

1. Meta Muse Spark Open

Publié le 15 octobre 2026, Muse Spark Open est la version à poids ouverts de Muse Spark, le modèle de Meta pour les agents. C'est un modèle à mélange d'experts de 816 milliards de paramètres, dont environ 42 milliards actifs par token, avec une fenêtre de contexte d'un million de tokens, et du texte, de l'image, de la vidéo et de l'audio en entrée. Artificial Analysis lui attribue un score de 39 sur son Intelligence Index, ce qui en fait le meilleur modèle américain à poids ouverts sur cet indice à son lancement.

Meta l'a entraîné pour le travail agentique de longue haleine, comme le code ou les agents de service client, et les premiers utilisateurs saluent ses appels d'outils : choisir le bon outil suivant, enchaîner des appels en plusieurs étapes ou en parallèle, et produire des sorties structurées propres. Il est aussi étonnamment portable pour sa taille : Meta l'a validé sur des puces NVIDIA, AMD, Intel et Apple, jusqu'à une paire de Mac Studio.

Deux points avant de l'adopter. La licence est la Muse Model License de Meta, pas une licence open source standard : lisez-la avant de l'intégrer dans un produit. Et si vous n'avez pas besoin des poids eux-mêmes, l'API de Meta sert aussi les modèles fermés Muse Spark et Muse Wonder, son modèle le plus performant, lancé le 12 octobre.

Sur Eden AI, Muse Spark Open tourne chez Nebius, Together AI et Fireworks AI, et les modèles Muse Spark et Muse Wonder de l'API Meta tournent en région UE.

2. Kimi K3

Kimi K3, de Moonshot AI, est l'un des meilleurs modèles à poids ouverts depuis sa sortie en juin, et il reste une référence. Dans le comparatif publié par Reflection avec Beam, Kimi K3 obtient les meilleurs scores parmi les modèles à poids ouverts sur SWE Bench Pro v2-Hard (88,2) et BrowseComp avec gestion du contexte (91,2).

C'est aussi le modèle qui offre le plus de choix de routes européennes. Sur Eden AI, vous pouvez l'utiliser notamment chez TensorX, qui exploite ses propres datacenters à Dublin et Helsinki, chez GreenPT, chez sference, qui calcule dans l'EEE selon sference, et chez Arkane Cloud. Kimi K3 n'est pas bon marché pour un modèle à poids ouverts : gardez-le pour les tâches où sa qualité fait la différence.

3. GLM-5.3

GLM-5.3, de Z.ai, sorti en août, est un favori pour le code agentique et l'usage d'outils : dans le tableau de Reflection, il obtient 84,2 sur MCP Atlas et 88,2 sur Terminal Bench v2.1. Sa petite version, GLM-5.3 Flash, est publiée sous licence MIT, ce qui en fait l'un des modèles les plus simples à adopter de cette liste.

GLM-5.3 a plus de routes sur Eden AI que tout autre modèle de ce guide, et beaucoup sont européennes : l'API de Mistral, TensorX, GreenPT, Greenference, Scaleway et Arkane Cloud le servent tous depuis l'UE. sference le sert aussi. Si l'hébergement en Europe est une exigence, GLM-5.3 est le point de départ le plus sûr.

4. DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek a publié une nouvelle version de V4.1 Flash le 17 octobre, sous licence MIT. C'est le meilleur rapport qualité-prix de cette liste : à partir de 0,097 $ par million de tokens en entrée, avec de solides résultats agentiques, dont 90,6 sur Terminal Bench v2.1 et 74,2 sur DeepSWE dans le comparatif de Reflection. Les notes de benchmark de sference sur cette nouvelle version font état de 20 à 30 % d'effort de raisonnement en moins pour la même justesse.

On le trouve aussi partout. Sur Eden AI, il tourne sur une vingtaine de routes, de FlexAI, sference et TensorX à GreenPT, Greenference, Scaleway et Google Vertex en UE. C'est le modèle de cette liste qu'il est le plus facile de déplacer d'un fournisseur à l'autre selon le prix ou la région.

5. MiniMax M3.1 Flash

MiniMax a lancé M3.1 Flash le 19 octobre et publié ses poids le 23 octobre. Il est conçu pour le travail agentique rapide et bon marché : MiniMax annonce une inférence près de trois fois plus rapide et un coût d'usage inférieur de 70 % à la génération précédente, à partir de 0,15 $ par million de tokens en entrée. Artificial Analysis lui attribue un score de 42 sur son Intelligence Index.

Il y a un bémol : VentureBeat fait état d'un taux d'hallucination élevé. Utilisez-le pour des tâches dont la réponse peut être vérifiée, comme du code avec des tests ou de l'extraction selon un schéma, avant de lui confier des questions ouvertes. Sur Eden AI, il tourne sur l'API de MiniMax, chez Nebius et Together AI, sans route européenne pour l'instant.

6. Reflection Beam 1.0

Beam est le premier modèle de Reflection, un nouveau laboratoire américain. Il compte 501 milliards de paramètres dont 23 milliards actifs, un contexte de 256K entraîné pour s'étendre jusqu'à un million de tokens, et il est publié sous Apache 2.0, la licence la plus permissive parmi les grands modèles de cette liste.

Le comparatif de Reflection est honnête : Beam reste derrière GLM-5.3, Kimi K3 et DeepSeek V4.1 Flash sur la plupart des benchmarks de code, mais tient son rang sur GPQA Diamond (90,5) et AIME 2026 (97,8). Choisissez-le quand la licence compte autant que les scores. Sur Eden AI, il tourne chez Nebius et Together AI, à partir de 0,25 $ par million de tokens en entrée.

7. Apertus v1.5 70B

Apertus vient de l'initiative Swiss AI, un effort de recherche public, et il est publié sous Apache 2.0. Avec 70 milliards de paramètres, il ne rivalise pas avec les géants ci-dessus en capacité brute, mais il répond à une autre question : un modèle que l'on peut auditer, servi depuis la Suisse.

Sur Eden AI, Apertus tourne chez Infomaniak, en région suisse, aux côtés d'autres modèles ouverts qu'Infomaniak y héberge.

Comment choisir

• Le meilleur pour les agents : Muse Spark Open ou Kimi K3, selon que vous privilégiez les appels d'outils ou les scores bruts en code.
• Le meilleur rapport qualité-prix : DeepSeek V4.1 Flash, avec le plus large choix de fournisseurs.
• Hébergement en Europe : GLM-5.3, Kimi K3 ou DeepSeek V4.1 Flash, qui ont tous plusieurs routes UE.
• La licence la plus permissive à grande échelle : Beam (Apache 2.0) ou DeepSeek V4.1 Flash (MIT).
• Hébergement suisse et ouverture totale : Apertus v1.5.
• Le prix le plus bas pour des tâches vérifiables : MiniMax M3.1 Flash, avec une étape de vérification.

Où les utiliser en Europe

sference sert aussi Kimi K3, GLM-5.3 et DeepSeek V4.1 Flash sur du calcul situé dans l'EEE, selon sference.

Changer de modèle tient en une chaîne de caractères

Sur Eden AI, tous les modèles de ce guide sont derrière la même API et la même clé : en essayer plusieurs sur vos propres prompts revient à changer un seul champ. Envoyer les appels vers l'endpoint européen les garde sur des routes UE :

import requests

for model in [
    "meta/muse-spark-1.3",
    "tensorx/moonshotai/kimi-k3",
    "mistral/zai-glm-5-3",
    "greenpt/deepseek-v4.1-flash",
]:
    response = requests.post(
        "https://api.eu.edenai.run/v3/chat/completions",
        headers={"Authorization": "Bearer YOUR_EDENAI_API_KEY"},
        json={
            "model": model,
            "messages": [{"role": "user", "content": "Summarise this ticket in one line: ..."}],
        },
    )
    print(model, response.json()["choices"][0]["message"]["content"])

L'endpoint européen refuse un modèle qui n'a pas de route UE au lieu de le servir ailleurs : une règle de résidence tient même quand quelqu'un change le nom du modèle.

FAQ

Quel est le meilleur LLM à poids ouverts en octobre 2026 ?

Cela dépend de la tâche. Meta Muse Spark Open est le meilleur modèle américain à poids ouverts sur l'Intelligence Index d'Artificial Analysis, Kimi K3 mène plusieurs benchmarks de code et de recherche, et DeepSeek V4.1 Flash offre le meilleur rapport qualité-prix.

Meta Muse Spark Open est-il open source ?

Ses poids sont publics, mais sous la Muse Model License de Meta plutôt qu'une licence open source standard. Beam et Apertus utilisent Apache 2.0, DeepSeek V4.1 Flash et GLM-5.3 Flash la licence MIT.

Peut-on utiliser ces modèles dans l'UE ?

Oui pour la plupart. Sur Eden AI, Kimi K3, GLM-5.3 et DeepSeek V4.1 Flash ont chacun plusieurs routes UE, les modèles Muse de l'API Meta tournent en région UE, et Apertus tourne en Suisse. MiniMax M3.1 Flash et Beam n'ont pas encore de route européenne.

Quel modèle à poids ouverts est le moins cher ?

DeepSeek V4.1 Flash, à partir de 0,097 $ par million de tokens en entrée sur Eden AI, suivi de MiniMax M3.1 Flash à 0,15 $.

Faut-il ses propres GPU pour utiliser des modèles à poids ouverts ?

Non. Vous pouvez télécharger les poids et les faire tourner vous-même, ou les appeler via un fournisseur qui les héberge. Sur Eden AI, les sept sont disponibles via une seule API.