Quand les données ne doivent pas quitter votre infrastructure, il faut un modèle dont vous pouvez télécharger et exécuter les poids.
3 modèles remplissent les conditions, classés par coût mensuel pour cet usage.
| Modèle | Score Arena | Classe | Contexte | Images | Entrée $/1M | Sortie $/1M | Mensuel |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Llama 4 Maverick Coût le plus bas | 1 327 | Intermédiaire | 128K | ✓ | 0,19 $ | 0,65 $ | 27 $ |
| Qwen3.8-27B | 1 436 | Intermédiaire | 262K | ✓ | 0,15 $ | 1,88 $ | 42 $ |
| DeepSeek V4 Pro | 1 465 | Raisonnement | 1M | — | 0,66 $ | 1,98 $ | 89 $ |
Pour cet usage, le modèle le moins cher coûte 27 $ par mois et le plus cher 89 $, soit environ 3,3 fois plus. Le prix n’est qu’un critère : testez les meilleurs candidats sur vos propres exemples.
Licences : DeepSeek V4 Pro sous MIT, Qwen3.8-27B sous Apache 2.0, Llama 4 Maverick sous la Llama Community License, qui a ses propres conditions. Lisez la licence avant un usage commercial. Les prix API de Llama et Qwen viennent d’hébergeurs tiers.
Score Arena : LMArena (texte, contrôle du style), issu de votes humains, publié le 28 oct. 2026, CC BY 4.0.
Un modèle à poids ouverts peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel : vos données ne quittent pas vos serveurs, ce que les règles de confidentialité ou les contrats exigent parfois. Ouvert ne veut pas toujours dire libre pour tout usage : chaque modèle a une licence, indiquée dans la note sous le tableau.
Les prix d’API du tableau servent de repère, car ces modèles sont aussi vendus par des hébergeurs. Les exécuter vous-même, c’est payer les GPU, l’électricité, le temps d’ingénierie et la capacité inutilisée. À faible volume, une API chez un hébergeur de confiance coûte souvent moins cher ; l’auto-hébergement devient rentable avec un volume élevé et régulier ou des règles strictes sur les données. Les grands modèles demandent plusieurs GPU : vérifiez le matériel avant de planifier.
Seulement avec un volume élevé et régulier, ou quand des règles imposent que vos données restent chez vous. À volume faible ou irrégulier, vous payez du matériel qui reste inactif.
Cela dépend de la licence. Certaines sont permissives, comme MIT ou Apache 2.0 ; d’autres, comme Llama, ont leur propre licence communautaire avec des conditions. La note sous le tableau indique la licence de chaque modèle de cette page.
Cela dépend de la taille du modèle. Les petits tournent sur un GPU ; les plus grands en demandent plusieurs, avec beaucoup de mémoire. Consultez la fiche du modèle que vous choisissez.
Nos tests comparatifs pour cette tâche sont en cours. En attendant, essayez 10 à 20 de vos propres exemples réels sur deux ou trois candidats avant de choisir.
Classements indépendants : LMArena · Artificial Analysis
Comment cette liste est construite : les modèles des classes adaptées à la tâche qui remplissent ses conditions (lecture d’images, taille de contexte, poids ouverts), classés par prix. Un prix plus bas ne veut pas dire une meilleure qualité.