Vous recherchez le meilleur modèle d'IA open-source que vous pouvez utiliser vous-même ? Ce tour d'horizon de 2025 compare la taille, la vitesse, le coût et les besoins en matériel des modèles, afin que vous puissiez choisir le bon.
On peut dire que le paysage de l'IA auto-hébergée est en pleine explosion. Les géants propriétaires dominent toujours les benchmarks, mais les modèles open-source tels que DeepSeek R1, Mistral Small 3.1 et JetMoE offrent des performances impressionnantes, souvent pour une fraction du prix. Voici une analyse honnête de ce qui existe et du modèle qui pourrait le mieux convenir à votre prochain projet.
Ce que signifie réellement l'expression "auto-hébergé
Les modèles d'IA auto-hébergés peuvent être déployés localement : vous téléchargez les poids, exécutez l'inférence sur votre propre matériel et contrôlez tout, de la latence à la confidentialité des données. Cela contraste avec l'appel à une API distante où vous payez par jeton, dépendez du temps de disponibilité du réseau et gérez les frais liés au cloud.
Principaux concurrents en 2025
DeepSeek R1
- Poids libres, licence MIT
- Surpasse le GPT-4o d'OpenAI sur des benchmarks tels que MATH et AIME
- Conçu pour être efficace, il est formé avec beaucoup moins de ressources que ses concurrents.
- Excellent pour les raisonnements complexes et les mathématiques
Mistral Small 3.1 (24B)
- Version open-source robuste
- Analyse les images et gère les longues fenêtres contextuelles (jusqu'à 128K tokens)
- Idéal pour les tâches multimodales et riches en documents
JetMoE-8B
- Modèle de mélange d'experts qui bat LLaMA-2 7B tout en n'utilisant qu'une fraction du calcul.
- Inférence efficace - n'active qu'une partie du modèle complet par jeton
DBRX (Databricks/Mosaic)
- Modèle MoE 132B rivalisant avec ses homologues à code source ouvert
DeepSeek R1
- Vitesse d'inférence : modeste
- Besoins en matériel : GPU modéré ou CPU haut de gamme
- Fenêtre contextuelle : ~128K tokens (estimation)
- Meilleur cas d'utilisation : Charges de travail mathématiques et logiques intensives
- Licence : MIT
Mistral Small 3.1
- Vitesse d'inférence : Rapide sur GPU ou CPU moderne
- Besoins en matériel : Accessible (GPU simple ou CPU puissant)
- Fenêtre contextuelle : 128K jetons
- Meilleur cas d'utilisation : Tâches multimodales, documents longs
- Licence : Apache-2.0
JetMoE-8B
- Vitesse d'inférence : Très efficace grâce au MoE (Mixture-of-Experts)
- Besoins en matériel : Minime (bon pour les configurations avec un seul GPU ou un seul CPU)
- Fenêtre de contexte : Standard (~4K-8K tokens selon la version)
- Meilleur cas d'utilisation : Environnements à ressources limitées
- Licence : Recherche ouverte
DBRX (Databricks)
- Vitesse d'inférence : efficace pour la taille, mais nécessite un matériel solide
- Besoins en matériel : Elevés (souvent >2 GPUs recommandés)
- Fenêtre contextuelle : Standard
- Meilleur cas d'utilisation : Applications générales à grande échelle
- Licence : Databricks Open
DeepSeek's R1 mène sur le raisonnement, Mistral est idéal pour les longs documents ou images, JetMoE est idéal si vous êtes serré sur le GPU, et DBRX cloue les tâches générales mais a besoin d'un matériel fort.
Points de vue de la communauté et de l'industrie
- Yann LeCun, de Meta, a déclaré que DeepSeek R1 montrait que le logiciel libre rattrapait son retard.
- Les utilisateurs de Reddit sur r/LocalLLM préfèrent DeepSeek, Qwen, Janus 7B pour les charges de travail.
- Définissez votre cas d'utilisation - mathématiques, code, chat, images ? Concentrez-vous sur les benchmarks pour ce domaine.
- Vérifiez le matériel - CPU uniquement ? Optez pour Mistral Small ou JetMoE. Vous avez des GPU ? DeepSeek ou DBRX sont parfaits.
- Évaluez les exigences en matière de latence - Si vous avez besoin d'une inférence rapide par jeton, les modèles plus petits ou MoE sont utiles.
- Tenez compte de la fenêtre contextuelle - Une plus grandefenêtre est préférable pour les longues conversations ou les documents.
- Licence et écosystème - Apache/MIT sont faciles à utiliser à des fins commerciales ; MoE/recherche ouverte peut nécessiter un examen.
Recommandation vidéo
Titre : Top AI Models 2025 Compared / What Engineers Need to Know (Comparaison des meilleurs modèles d'IA en 2025 / Ce que les ingénieurs doivent savoir)<br>
Chaîne : Engineered Intelligence<br>
Réflexions finales
En 2025, les modèles d'IA auto-hébergés les plus efficaces ne sont plus des curiosités académiques, mais de véritables outils puissants. DeepSeek R1 est une centrale de logique et de raisonnement, Mistral gère les contextes longs et multimodaux, tandis que JetMoE et DBRX offrent des alternatives efficaces et performantes.
Choisissez celui qui correspond à votre matériel, à votre cas d'utilisation et à vos besoins en termes de performances, et vous n'aurez peut-être plus jamais besoin de payer par jeton ou de compromettre votre vie privée.
