Modèles d'IA
Les modèles d'IA prédisent des résultats à partir de leurs données d'entraînement. Ils peuvent fonctionner dans tous les domaines, tels que les nombres, le texte ou le multimédia.
- LLMComparaison des Fonctionnalités14 oct
Meilleurs outils LLMOps et comparaison avec les MLOPs
Les plateformes LLMOps gèrent le côté opérationnel de l’exécution des modèles de langage de grande taille : déploiement, surveillance, évaluation et gestion des coûts. Nous avons examiné les meilleurs outils LLMOps, leurs fonctionnalités principales, leurs modèles de tarification et leurs différences afin d’identifier la solution la mieux adaptée à différents cas d’usage. Une description de…
- LLMAnalyse13 oct
LLM Part de marché: comparer l'utilisation et l'adoption
Nous avons analysé la part de marché des LLM en combinant des données basées sur l'utilisation et des estimations de visites web pour montrer comment la demande de grands modèles de langage est répartie entre les laboratoires d'IA et les applications d'IA. Lisez la méthodologie pour voir comment nous avons mesuré et calculé ces résultats.…
- LLMComparaison des Fonctionnalités13 oct
Cloud LLM vs local LLMs: exemples & avantages
Les LLMs cloud, alimentés par des modèles avancés comme GPT-5.5 et Claude Opus 4.7, offrent évolutivité et accessibilité. Inversement, les LLMs locaux, pilotés par des modèles open source tels que Llama 4, DeepSeek V4 et Qwen3.6-Plus, garantissent une confidentialité et une personnalisation renforcées. Découvrez ce que sont les LLMs cloud, leurs forces et faiblesses, les…
- LLMBenchmark13 oct
LLM Benchmark de latence par cas d'utilisation
Vous trouverez ici des détails sur la façon dont nous avons mesuré la latence. Nous présentons séparément les models de raisonnement et les models sans raisonnement. Les models de raisonnement passent plusieurs secondes à réfléchir avant la première réponse visible, il serait donc trompeur de les comparer directement aux models sans raisonnement sur la latence.…
- LLMBenchmark6 oct
Large Language Models en cybersécurité
Nous avons évalué 7 large language models dans 9 domaines de cybersécurité à l’aide de SecBench, un benchmark à grande échelle et multi-format pour les tâches de sécurité. Nous avons testé chaque model sur 44 823 questions à choix multiples (MCQs) et 3 087 questions à réponse courte (SAQs), couvrant la sécurité des données, la gestion des…
- LLMComparaison des Fonctionnalités6 oct
LLM Tarification: comparatif des 15+ principaux fournisseurs
Nous suivons les prix de lancement de plus de 160 LLMs, depuis GPT-3.5 Turbo en mars 2023 jusqu’aux dernières sorties, regroupés par classe de taille. Nous comparons également les prix des API des modèles actuels avec leurs résultats de référence et passons en revue les plans d’abonnement des principaux fournisseurs. Les prix sont indiqués par…
- LLMAnalyse21 sep
LLM Calculateur de VRAM pour l'auto-hébergement
Auto-héberger un LLM signifie exécuter l'inférence sur du matériel contrôlé par l'opérateur plutôt que via une API tierce, ce qui modifie le coût, le contrôle des données et le profil de confidentialité. Qu'un modèle puisse s'exécuter dépend de la mémoire. Le calculateur estime la VRAM ou la mémoire unifiée dont un modèle a besoin pour…
- LLMBenchmark18 sep
IT agentique: les agents IA peuvent-ils concevoir un benchmark ?
Nous avons testé 16 modèles sur une conception de benchmark en text-to-SQL et en appel d'outils. Chaque modèle a construit un benchmark par sujet, pour un total de 32 soumissions. Aucune soumission n'a réussi tous les critères de la grille d'évaluation. Les agents ont pu construire et exécuter des tests, mais aucun n'a démontré à…