Comparatif des 9 principaux fournisseurs d'IA

L'écosystème d'infrastructure d'IA croît rapidement, avec des fournisseurs proposant des approches diverses pour la construction, l'hébergement et l'accélération de models. Bien que tous visent à alimenter les applications d'IA, chacun se concentre sur une couche différente de la pile.

Nous avons benchmarké les fournisseurs les plus utilisés sur OpenRouter : Cerebras, DeepInfra, Fireworks AI, Groq, Nebius et SambaNova, en utilisant le model GPT-OSS-120B. Nous avons évalué chaque fournisseur à l'aide du même dataset de 108 questions, comprenant 35 questions de connaissances du monde réel et 73 problèmes de raisonnement mathématique.

Benchmark de précision des fournisseurs d'IA

Nous envoyons 108 questions (35 questions de connaissances basées sur des articles + 73 problèmes mathématiques) à chaque fournisseur toutes les 5 minutes tout au long de la journée et calculons les moyennes quotidiennes de précision. Parallèlement à ces questions, nous envoyons à chaque fois une question de référence spécifique pour mesurer les métriques de latence FTL et E2E.

Nous avons testé GPT-OSS-120B sur une instance RunPod H200 GPU, et il a atteint une précision de 98 % sur le dataset utilisé dans notre benchmark. Lire notre méthodologie de benchmark.

Benchmark de latence des fournisseurs d'IA

Les jours où la latence augmentait pour Fireworks, il y a eu une interruption d'une minute, mais tout au long de la journée, il a répondu à la plupart des questions en environ 10 minutes chacune pour des raisons inconnues.

Comparaison de la latence et des coûts

Nous avons identifié les models les plus utilisés qui sont aussi les plus couramment proposés chez les fournisseurs d'IA, puis nous avons recueilli les prix combinés des fournisseurs par 1M de tokens d'entrée/sortie et leurs métriques de latence au premier token.

Fournisseurs d'IA : comparaison détaillée

Intégration des pipelines de données et de ML

CoreWeave Forge

CoreWeave Forge, anciennement Weights & Biases (W&B), combine le suivi d'expériences, l'évaluation de model et l'observabilité des applications avec une infrastructure gérée d'entraînement et d'inférence. W&B est né comme un système d'enregistrement pour les workflows de ML. CoreWeave a acquis W&B et a transféré ses produits dans Forge, la plateforme de développement d'IA de CoreWeave.

Capacités

• Suit les expériences, hyperparamètres, métriques, datasets et artefacts pour soutenir la reproductibilité et la comparaison entre les models et l'infrastructure.
• Fournit un registre de model, CoreWeave Registry, avec gestion des versions, promotion, rollback et lignage reliant les models aux données et aux exécutions d'entraînement.
• Propose des services gérés d'entraînement et de fine-tuning, y compris du calcul GPU serverless pour l'apprentissage par renforcement et les workloads d'IA générative.
• Prend en charge l'inférence hébergée via CoreWeave Serverless Inference (models ouverts, facturés par token) et Dedicated Inference (poids de model personnalisés sur les GPU choisis par le client).
• Permet une observabilité au niveau des requêtes pour les applications LLM via Weave, en capturant les prompts, les réponses, la latence et les scores d'évaluation.
• Prend en charge l'évaluation et le benchmarking automatisés et avec intervention humaine sur les models, prompts et fournisseurs.
• S'intègre aux fournisseurs d'IA tiers, aux GPU autohébergés et aux API externes en plus de sa propre infrastructure.

Limites

Forge couvre l'inférence serverless et dédiée, ainsi que le fine-tuning et l'apprentissage par renforcement serverless. L'entraînement de model à grande échelle ou personnalisé nécessite d'autres infrastructures, telles que la CoreWeave Cloud Platform, un produit distinct de CoreWeave.

Cas d'utilisation : Idéal pour les équipes d'IA qui ont besoin d'une visibilité de bout en bout sur l'expérimentation, l'entraînement, l'évaluation et le déploiement, en particulier lorsqu'elles comparent plusieurs models ou fournisseurs et maintiennent une observabilité de niveau production sans dépendance totale vis-à-vis d'un fournisseur.

Databricks

Databricks fournit une plateforme unifiée combinant analyse de données, apprentissage automatique et gestion de model.

Capacités

• Construit sur l'infrastructure Spark, permettant une intégration de bout en bout de la préparation des données, de l'entraînement de model et de l'inférence.
• Utilise MLflow pour le suivi de model, y compris les paramètres, les métriques et l'historique des expériences.
• Unity Catalog garantit la traçabilité des données et la gouvernance pour les pratiques d'IA responsable.
• Solide dans le traitement par lots et la comparaison de models.

Limites

• Non optimisé pour l'inférence en temps réel. La surveillance et les métriques sont conçues pour les traitements par lots, pas pour la latence par requête.
• Mieux adapté à la gestion de processus complexes entre les données et les models qu'aux workloads d'IA où la latence est critique.

Cas d'utilisation : Efficace pour les entreprises qui ont besoin d'intégrer l'IA dans les pipelines de science des données, en particulier pour la modélisation prédictive et les applications d'entreprise où la gouvernance et la traçabilité sont requises.

Plateformes d'hébergement de models

Baseten

Baseten se positionne comme une plateforme d'hébergement de model pour déployer et exécuter des models d'IA, en mettant l'accent sur la fiabilité de production et une observabilité détaillée.

Capacités

• Décompose la durée des appels API en chargement de model, inférence et sérialisation de la réponse, permettant aux développeurs d'identifier les sources de latence.
• Les démarrages à froid sont suivis au niveau des réplicas pour mesurer l'impact sur les performances.
• Les utilisateurs configurent les paramètres d'autoscaling tels que le nombre de réplicas et les seuils de concurrence. Cela offre de la flexibilité mais introduit un risque de mauvaise configuration, conduisant soit à des coûts inutiles, soit à une latence plus élevée.
• Ce système fournit un suivi des coûts par requête lié au type et à l'utilisation du GPU, permettant des comparaisons de performances et de coûts lors du passage entre des matériels tels que les A100 et les H100 GPUs.
• La diffusion de journaux en temps réel est disponible, bien que le filtrage et la recherche soient limités.

Limites

• La surveillance est détaillée au niveau des requêtes, mais la recherche et le filtrage des journaux sont basiques, ce qui complique le débogage de grands workloads.
• Un autoscaling mal configuré peut avoir un impact direct sur les coûts et la latence.

Cas d'utilisation : Baseten est idéal pour les développeurs d'IA qui recherchent une observabilité transparente pour les models d'IA générative dans les environnements de production.

Parasail

Parasail propose un réseau d'inférence d'IA conçu pour une utilisation flexible des GPU et une optimisation des coûts.

Capacités

• Le système prend en charge le basculement entre les types de GPU, avec une allocation automatique des ressources en fonction des besoins de workload.
• Le tableau de bord met en évidence les métriques d'utilisation agrégées, notamment la disponibilité et l'allocation de GPU.
• Il offre une flexibilité tarifaire grâce à différentes classes de GPU, permettant des compromis coût-performance.

Limites

• N'offre pas de traçage au niveau des requêtes. Les développeurs ne peuvent pas analyser le coût ou la performance de requêtes individuelles.
• L'observabilité reste à un niveau agrégé, ce qui limite la profondeur du débogage.

Cas d'utilisation : Parasail est conçu pour les organisations qui privilégient des solutions d'IA flexibles et à faible coût, mais il offre moins de visibilité aux équipes ayant besoin d'une observabilité détaillée.

DeepInfra

DeepInfra fournit un hébergement serverless GPU dans plusieurs régions, permettant un déploiement évolutif de models d'IA sous forme d'APIs.

Capacités

• La prise en charge multirégionale permet une inférence plus proche des utilisateurs finaux, réduisant ainsi la latence.
• Fournit des métriques de latence et de débit au niveau du tableau de bord.
• Propose une tarification à l'usage avec des rapports de coûts agrégés.
• Prend en charge le déploiement de models d'IA générative open source avec des APIs simples.

Limites

• Ne fournit pas de traçage au niveau des requêtes, ce qui rend difficile l'analyse des causes racines.
• La répartition des coûts est agrégée, sans détail par requête ni par région.
• Les mécanismes de versionnage de model et de rollback ne sont pas automatisés et nécessitent une gestion manuelle.

Cas d'utilisation : Idéal pour les organisations déployant des workloads d'IA dans plusieurs régions, où la flexibilité des coûts et la couverture géographique priment sur un débogage approfondi.

Together AI

Together AI opère comme un cloud d'accélération d'IA offrant à la fois des capacités d'hébergement de model et d'entraînement.

Capacités

• Fournit des métriques à la fois au niveau agrégé et au niveau des requêtes, notamment des histogrammes de latence et des répartitions d'appels par version.
• La gestion des versions de model et le rollback intégrés permettent de revenir rapidement aux versions précédentes.
• Le fractionnement du trafic permet de réaliser des tests A/B entre les versions de model.
• Prise en charge solide des SDK avec des bibliothèques clientes multilingues.
• Les intégrations CI/CD rendent les pipelines de déploiement plus matures que sur d'autres plateformes d'hébergement.

Limites

• Cette solution offre une maturité opérationnelle supérieure, mais au prix d'une complexité système plus élevée que les plateformes d'hébergement plus légères.

Cas d'utilisation : Together AI convient aux sociétés d'IA et aux cabinets de services professionnels qui ont besoin d'un contrôle de version fiable, d'une surveillance avancée et de l'intégration d'outils d'IA générative dans des workflows structurés.

Infrastructure optimisée pour le matériel / spécialisée

Cerebras

Cerebras se concentre sur une infrastructure d'IA optimisée pour le matériel, construite autour de son wafer-scale engine (WSE).

Capacités

• Le WSE intègre des millions d'unités de traitement sur une seule puce, offrant un débit extrêmement élevé pour les workloads d'IA.
• Les tableaux de bord exposent des métriques standard telles que les tokens par seconde et le débit global.
• Adapté à l'entraînement et à l'inférence sur des models d'IA avancés à grande échelle.

Limites

• Le déploiement n'est pas instantané ; il nécessite une préparation de l'infrastructure.
• Les détails internes du matériel, tels que l'ordonnancement et l'utilisation de la mémoire, sont masqués aux utilisateurs.
• Prise en charge limitée de l'apport de models personnalisés arbitraires.

Cas d'utilisation : Efficace pour les tâches d'apprentissage automatique à grande échelle et à haut débit dans les laboratoires d'IA, l'industrie de la défense ou les agences gouvernementales où le débit prime sur la flexibilité.

Gruve IA Inference Infrastructure Fabric

Gruve fournit une infrastructure d'inférence d'IA distribuée conçue pour des performances prévisibles, une latence plus faible et une montée en capacité plus rapide dans les environnements de production. Son positionnement est plus proche d'une infrastructure fabric que de l'hébergement de model, avec un accent sur l'accès à l'énergie, les emplacements distribués et l'optimisation full stack.

Capacités

• Prend en charge une capacité d'inférence évolutive grâce à une infrastructure distribuée à proximité des villes Tier 1 et Tier 2.
• Utilise de l'énergie délaissée et sous-utilisée pour réduire et stabiliser les coûts de l'infrastructure d'inférence.
• Déploie l'inférence plus près des utilisateurs, des applications et des données pour réduire la latence réseau.
• Propose des clusters d'infrastructure à haute densité, notamment des armoires refroidies par liquide et des sites de plusieurs mégawatts.
• Fournit une infrastructure native d'IA conçue pour prendre en charge l'évolution des exigences de workloads de model, de serving et d'agents.
• Combine l'infrastructure, la fondation de données et les capacités d'agents d'IA dans une stack d'exécution d'IA d'entreprise plus large.
• Comprend des fonctionnalités de fiabilité d'entreprise telles que des opérations 24/7, une sécurité intégrée, une gouvernance et un contrôle opérationnel.

Limites

Il peut être mieux adapté aux organisations ayant besoin d'une infrastructure d'inférence dédiée qu'aux équipes recherchant une plateforme légère d'hébergement de model basée sur API.

Cas d'utilisation : Idéal pour les entreprises et les sociétés d'IA exécutant des workloads d'inférence à l'échelle de la production où l'efficacité des coûts, la disponibilité des capacités, la faible latence et la fiabilité de l'infrastructure sont prioritaires.

SambaNova

SambaNova construit des solutions de matériel d'IA et de logiciels basées sur son architecture dataflow, optimisée au niveau du graphe de calcul.

Capacités

• Fournit des plateformes telles que SambaCloud (service cloud), SambaStack (sur site) et SambaManaged (service géré).
• Optimisé pour l'inférence et l'entraînement de models d'IA générative.
• Métriques standard du tableau de bord pour la latence au niveau des tokens et le débit.

Limites

• Le déploiement nécessite une compatibilité du model avec son architecture, ce qui exige une optimisation supplémentaire.
• Les métriques de performance internes, telles que la bande passante mémoire, ne sont pas exposées aux utilisateurs.
• Les déploiements ne sont pas immédiats ; des phases d'implémentation sont nécessaires.

Cas d'utilisation : Adapté aux entreprises qui ont besoin de solutions d'IA combinant matériel et logiciels, en particulier dans les secteurs exigeant une infrastructure informatique contrôlée.

Groq

Groq propose une plateforme d'inférence d'IA propulsée par ses Language Processing Units (LPU).

Capacités

• Optimisé pour la génération séquentielle de tokens avec des réponses en streaming à faible latence.
• Les tableaux de bord exposent le nombre de tokens, la latence et les taux d'erreur.
• Le coût est suivi au niveau du token.

Limites

• Ne prend pas en charge le déploiement de model personnalisés. Les models fournis par Groq sont disponibles.
• Des outils de débogage minimaux sont disponibles ; en cas de problème de performance, l'ouverture d'un ticket de support est requise.
• Le fonctionnement interne des LPU reste opaque.

Cas d'utilisation : Idéal pour les applications où des réponses à très faible latence des LLM sont critiques, comme l'IA conversationnelle ou les algorithmes de prise de décision.

Antimatter

Antimatter fournit une infrastructure d'IA intégrée verticalement qui combine des actifs énergétiques, des centres de données modulaires et des logiciels cloud distribués.

Capacités

• Déploie du calcul sur des sites où il existe de l'énergie renouvelable, sous-utilisée ou délaissée.
• Utilise des unités modulaires Policloud pour mettre en ligne du calcul d'IA haute densité plus rapidement que les constructions traditionnelles de centres de données hyperscale.
• Relie des sites distribués en un seul fabric opérationnel grâce au logiciel Hivenet.
• Fournit des services cloud tels que le calcul, le stockage et le transfert de fichiers via des APIs.
• Prend en charge l'orchestration des workloads entre les sites en fonction de la demande, de la capacité, de la tarification et des contraintes locales.
• Sépare l'infrastructure physique des services destinés aux clients, permettant aux nouveaux sites et services d'évoluer de manière indépendante.
• Utilise une orchestration basée sur Kubernetes, des machines virtuelles, un support bare metal, un stockage distribué, un réseau chiffré, un passthrough GPU et une observabilité centralisée.

Limites

Son model peut être plus pertinent pour les organisations ayant besoin d'une infrastructure d'IA distribuée ou souveraine que pour les équipes recherchant une simple API de model serverless.

Cas d'utilisation : Idéal pour les acheteurs d'infrastructure d'IA en entreprise qui ont besoin d'une capacité d'inférence évolutive à proximité des sources d'énergie, des utilisateurs et des juridictions réglementées, en particulier lorsque la prévisibilité des coûts, la souveraineté et la rapidité de déploiement comptent.

Hébergement basé sur API

Fireworks AI

Fireworks AI fournit un service d'hébergement léger basé sur API pour les models d'IA.

Capacités

• Déploiement rapide de model avec des endpoints API immédiats.
• Prend en charge le fine-tuning de models d'IA générative.
• Les tableaux de bord fournissent des métriques telles que la latence des appels, l'utilisation des tokens, le taux d'erreur et le nombre de requêtes.

Limites

• Le traçage au niveau des requêtes est absent, limitant le débogage détaillé.
• Les données de coûts sont agrégées, sans visibilité par requête.
• Le rollback est manuel ; revenir à des versions antérieures nécessite un redéploiement.

Cas d'utilisation : Adapté aux développeurs d'IA qui ont besoin d'un accès rapide aux capacités d'IA générative sans observabilité profonde ni gestion de déploiement complexe.

Qu'est-ce qu'un fournisseur d'IA ?

Un fournisseur d'IA est une entreprise d'intelligence artificielle qui fournit l'infrastructure, les models et les services nécessaires pour que d'autres développent et exécutent des solutions propulsées par l'IA.

Les fournisseurs d'IA sont essentiels car ils :

• Réduisent les obstacles à l'adoption de l'IA, en particulier pour les entreprises sans expertise interne approfondie.
• Assurent l'évolutivité en gérant des processus complexes tels que l'autoscaling et l'entraînement distribué.
• Offrent une efficacité des coûts avec une infrastructure à la demande au lieu d'investissements initiaux dans du matériel d'IA.
• Garantissent des pratiques d'IA responsable grâce à la gouvernance, à la traçabilité et aux fonctionnalités de conformité.

Types de fournisseurs d'IA

Les fournisseurs d'IA peuvent être regroupés en trois grandes catégories :

• Les fournisseurs d'infrastructure d'IA se concentrent sur le matériel d'IA spécialisé, notamment les processeurs personnalisés et les puces haute performance, pour l'entraînement et l'inférence.
• Les plateformes d'hébergement de model donnent accès à des models d'IA générative via des APIs, facilitant l'intégration de l'IA dans les applications. Elles offrent souvent des fonctionnalités telles que l'autoscaling, la surveillance de la latence et le fine-tuning.
• Les plateformes de données et d'apprentissage automatique mettent l'accent sur l'intégration de bout en bout de l'analyse de données, de l'entraînement de model et de la gouvernance, en mettant l'accent sur l'IA responsable.

Fonctionnalités clés des fournisseurs d'IA

Toutes catégories confondues, la plupart des fournisseurs d'IA partagent plusieurs caractéristiques essentielles qui façonnent la manière dont ils créent de la valeur et permettent aux organisations d'adopter efficacement les capacités d'IA :

Accès aux LLM et à d'autres models d'IA générative

Les fournisseurs d'IA offrent un accès direct aux large language models (LLMs) et à une gamme de models d'IA générative pour des tâches telles que la génération de texte, le traitement de la parole et la reconnaissance d'images. Ces models sont généralement proposés via des APIs, ce qui permet aux organisations d'intégrer plus facilement des solutions propulsées par l'IA dans leurs applications sans nécessiter une expertise approfondie en entraînement de model.

Infrastructure d'IA pour gérer les workloads d'IA exigeants

Les fournisseurs proposent des environnements de calcul adaptés aux models d'IA avancés et aux workloads d'IA à grande échelle. Cela inclut la puissance de traitement nécessaire à l'entraînement, au fine-tuning et à l'inférence, souvent conçue pour prendre en charge à la fois les traitements par lots à haut débit et les tâches sensibles à la latence. Une telle infrastructure permet aux entreprises d'exécuter des processus complexes de manière efficace et fiable.

Tableaux de bord de déploiement et de surveillance avec métriques de latence, de débit et de coûts

Les tableaux de bord sont une fonctionnalité standard, offrant une visibilité sur les performances et l'efficacité des systèmes d'IA. Les métriques typiques incluent la latence par requête, le débit global, les taux de traitement des tokens et le nombre d'erreurs. Une visibilité des coûts est également fournie, allant de rapports par requête à des synthèses agrégées. Ces outils favorisent une gestion et une optimisation efficaces des ressources.

Options de fine-tuning et de gestion de model

De nombreuses plateformes incluent la possibilité de fine-tuner des models d'IA générative pour des cas d'usage spécialisés. Cela permet aux organisations d'adapter les models aux besoins sectoriels, tels que la modélisation prédictive dans la chaîne d'approvisionnement ou l'IA conversationnelle dans le support client. Les fonctionnalités de gestion de model incluent souvent le contrôle de version, le rollback et le fractionnement du trafic pour les expérimentations, ce qui contribue à maintenir la fiabilité lors de l'itération sur de nouveaux déploiements.

Flexibilité tarifaire, souvent basée sur le paiement à l'usage ou la consommation de tokens

Au lieu de dépendre de lourds investissements initiaux dans du matériel d'IA, les fournisseurs utilisent généralement une tarification basée sur la consommation. Celle-ci peut être structurée par requête, par token ou par temps de calcul. Une tarification flexible abaisse la barrière à l'entrée pour les organisations qui expérimentent l'adoption de l'IA, tout en permettant aux entreprises d'aligner leurs dépenses sur les exigences de workload et d'optimiser à la fois les coûts et les performances.

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Que sont les passerelles d'IA ?

Une passerelle d'IA est une plateforme middleware qui gère l'intégration, le routage et la gouvernance des models et services d'IA dans les environnements d'entreprise. Au lieu de fournir les models eux-mêmes, les passerelles d'IA agissent comme un point d'entrée unifié entre les applications et plusieurs outils d'IA, notamment les large language models, les systèmes de reconnaissance d'images et d'autres services d'IA générative.

Elles gèrent des fonctions telles que la standardisation des API, l'orchestration de model, la surveillance, l'application de la sécurité et le suivi des coûts, permettant aux organisations de contrôler la manière dont les workloads d'IA sont consultés et utilisés chez divers fournisseurs.

Différences clés entre les passerelles d'IA et les fournisseurs d'IA

Fonction

• Les fournisseurs d'IA fournissent l'infrastructure d'IA, les models d'IA et la puissance de calcul nécessaire pour les exécuter.
• Les passerelles d'IA gèrent et orchestrent les interactions avec ces models, offrant cohérence et gouvernance.

Position dans la pile

• Les fournisseurs d'IA opèrent au niveau de l'infrastructure et du model, fournissant les capacités d'IA réelles.
• Les passerelles d'IA se situent au-dessus des fournisseurs, reliant les applications à un ou plusieurs models via une couche de contrôle unique.

Portée de responsabilité

• Les fournisseurs d'IA se concentrent sur l'entraînement, le fine-tuning, l'hébergement et le serving de models.
• Les passerelles d'IA se concentrent sur l'unification des API, le routage des workloads, l'observabilité et l'application des politiques entre les models.

Gouvernance et sécurité

• Les fournisseurs d'IA mettent en œuvre la gouvernance de leurs propres models, comme le contrôle de version et le suivi des coûts.
• Les passerelles d'IA fournissent une gouvernance centralisée, permettant la conformité, le contrôle d'accès et la protection des données entre plusieurs models et fournisseurs.

Approche de déploiement

• Les fournisseurs d'IA offrent divers choix d'infrastructure, notamment des APIs cloud, des clusters dédiés et du matériel sur site.
• Les passerelles d'IA fournissent des models de déploiement (global, multi-cloud, sidecar ou micro-gateway) qui optimisent le routage du trafic entre les applications et les models.

Méthodologie du benchmark

Dans ce benchmark, GPT-OSS-120B, le model open source le plus utilisé sur la plateforme OpenRouter, a été analysé sélectionné. Avant de procéder au benchmark, les performances de base du model GPT-OSS-120B ont été établies. Le model a été testé dans un environnement autohébergé sur une instance RunPod H200 GPU et a atteint une précision de 98 % sur le dataset de 108 questions utilisé dans le benchmark (35 questions basées sur des articles + 73 problèmes mathématiques).

Avant de lancer le benchmark, les données de parts de marché sur OpenRouter ont été analysées pour identifier les six principaux fournisseurs d'IA ayant la part la plus élevée, et ces fournisseurs ont été utilisés dans le test. Toutes les requêtes API ont été envoyées via le même endpoint OpenRouter API pour garantir la cohérence des conditions de test.

Dataset et processus de test

Le dataset du benchmark se compose d'un total de 108 questions. Parmi ces questions, 35 sont des questions de connaissances du monde réel tirées d'articles de CNN News et associées à une vérité terrain vérifiée. L'objectif de cette section est de mesurer si le model se souvient avec précision des informations numériques telles que les pourcentages, les dates et les quantités, et d'évaluer sa tendance aux hallucinations. Les 73 questions restantes consistent en des problèmes de raisonnement mathématique et testent la cohérence numérique, l'inférence logique et la précision de calcul du model.

Les 108 questions utilisées dans le processus de test sont des questions auxquelles le model répond systématiquement correctement. L'objectif de ce test est d'observer la dégradation des performances et de la qualité du model à des moments précis de la journée ou lors de changements de charge du système.

Le processus de test se déroule comme suit :

• Les 108 questions sont envoyées individuellement à intervalles de 5 minutes, et ce processus se poursuit en continu.
• Les réponses Vrai/Faux obtenues pour chaque question sont utilisées dans les calculs de précision.
• Simultanément, à chaque envoi, une question de référence fixe est également envoyée à tous les fournisseurs. Les métriques mesurées à partir de cette question de référence sont :
  • First Token Latency (FTL) : le temps écoulé entre l'envoi de la requête et la production du premier token par le model.
  • End-to-End Latency (E2E latency) : le temps nécessaire au model pour générer complètement la réponse.

Les requêtes sont envoyées simultanément à tous les fournisseurs pour le même model et via le même endpoint API. Le système de benchmark fonctionne de manière cyclique ; à la fin de chaque journée, les valeurs de précision obtenues à partir des 108 questions et les moyennes quotidiennes des valeurs de latence FTL/E2E mesurées à partir de la question de référence fixe sont reflétées dans les graphiques.

Détails du test de référence autohébergé

Le test de performance de référence a été réalisé en exécutant le model openai/gpt-oss-120b dans un environnement autohébergé sur une instance RunPod H200 GPU. L'environnement de test a été construit à l'aide du modèle RunPod PyTorch, avec le moteur d'inférence vLLM (version 0.10.2) installé comme bibliothèque de serving principale. Un composant critique de la stack logicielle était le SDK openai-harmony, obligatoire pour encoder correctement les prompts et décoder les réponses de la série de models GPT-OSS. Le moteur vLLM a été configuré avec gpu_memory_utilization=0.85 et max_model_len=4096 pour répondre à la quantification MXFP4 et aux exigences de contexte du model. Pour optimiser les performances, la bibliothèque flashinfer a également été installée, offrant une accélération significative de l'inférence sur le matériel H200.

Le benchmark a été exécuté à l'aide du script test_baseline_harmony_correct.py, qui traite un dataset consolidé de 108 questions (35 questions basées sur des articles et 73 problèmes mathématiques). Pour chaque question, un prompt était construit de manière programmatique à l'aide du SDK openai-harmony. Cela impliquait de créer un objet Conversation avec des messages distincts Role.SYSTEM, Role.DEVELOPER et Role.USER ; le DeveloperContent incluait spécifiquement l'instruction « Reasoning: high » pour obtenir des réponses détaillées. Cet objet était converti en IDs de tokens à l'aide de l'encodage HarmonyEncodingName.HARMONY_GPT_OSS. L'inférence a été réalisée avec des paramètres d'échantillonnage déterministes (temperature=0.0) et max_tokens=2048 pour capturer le raisonnement complet. Les stop_token_ids ont été fournis directement par la méthode stop_tokens_for_assistant_actions() de l'encodage harmony. Enfin, les tokens de sortie du model ont été analysés par le SDK harmony pour extract la réponse structurée, qui a ensuite été normalisée et validée par rapport à la vérité terrain pour calculer la précision.

Citez ce benchmark

Choisissez le format qui correspond à votre lieu de publication. Coller la version avec lien dans votre CMS préserve le lien retour.

@misc{ermut2026,
  author = {Ermut, Sıla and Şipi, Nazlı},
  title  = {{Comparatif des 9 principaux fournisseurs d'IA}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-providers}},
  note   = {AIMultiple. Consulté le 18 mai 2026}
}

Journal des modifications

4 mises à jour

Toutes4Général3Méthodologie1

20262025

1. 18 mai

   Ajout de Gruve AI et Antimatter comme sections complètes de fournisseurs dans la comparaison.

Sıla Ermut

Analyste sectorielle

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Sıla Ermut est analyste sectorielle chez AIMultiple, couvrant les modèles d’IA, l’infrastructure d’IA, la gouvernance de l’IA et les applications d’IA d’entreprise. Ses recherches portent principalement sur l’utilisation de l’IA dans le marketing, la santé, les chaînes d’approvisionnement et le développement durable.
Elle a précédemment travaillé comme recruteuse dans des cabinets de gestion de projet et de conseil. Sıla est titulaire d’un master en psychologie sociale et d’une licence en relations internationales.

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Recherche effectuée par

Nazlı Şipi

Chercheuse en IA

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Nazlı est analyste de données chez AIMultiple. Elle a une expérience préalable en analyse de données dans divers secteurs, où elle a travaillé à transformer des datasets complexes en informations exploitables.

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