10+ Exemples de Large Language Models
Nous avons rassemblé des benchmarks open-source pour comparer les principaux large language models propriétaires et open-source. Choisissez votre cas d'usage pour trouver le bon model.
Comparer les principaux exemples de large language models
Vous pouvez évaluer les large language models en examinant leurs performances de benchmark et leur latence réelle (disponible en cliquant sur le nom de chaque model dans le tableau), et en examinant leurs tarifs pour évaluer l'efficacité globale et le rapport coût-efficacité.
Pour vous aider à estimer les coûts, notre LLM API Calculateur de prix vous permet de saisir vos besoins en volume de tokens et de trier les résultats par coût d'entrée, coût de sortie et coût total. Cet outil fournit une ventilation claire des prix en fonction de l'utilisation, permettant une prise de décision éclairée.
Pour plus d'informations, lisez large multimodal models.
Analyse détaillée des models populaires
1. OpenAI’s GPT-5
GPT-5, sorti en août 2025, est le model de raisonnement unifié d'OpenAI. Il bascule automatiquement entre réponses rapides et raisonnement approfondi, selon la tâche. Il est disponible sur les différentes offres ChatGPT, avec un raisonnement étendu inclus dans l'accès Pro.
Fonctionnalités principales :
- Combine une réponse rapide et un raisonnement étendu grâce au routage en temps réel.
- Gère jusqu'à 400K tokens, permettant l'analyse de grands documents et de données multimodales.
- Réduit les hallucinations et les erreurs factuelles par rapport aux models précédents.
Points forts de performance :
- Obtient des scores élevés en mathématiques, en programmation, dans les tâches multimodales et les domaines de la santé.
- Utilise moins de tokens pour le raisonnement complexe, ce qui améliore l'efficacité.
- Offre un support de programmation plus solide pour le débogage, la génération front-end et la logique de conception.
- Produit un texte plus cohérent et structuré avec un meilleur contrôle du ton.
Variantes pour différents besoins :
- Pro (thinking) : mode de raisonnement étendu pour les tâches professionnelles complexes.
- Standard : option équilibrée pour un usage général.
- Mini : model économique pour les tâches courantes.
- Nano : version légère pour les applications à volume élevé ou embarquées.
OpenAI GPT-5.2
La version d'OpenAI GPT-5.2 met l'accent sur des performances renforcées sur les tâches complexes et multi-étapes telles que la création de feuilles de calcul et de présentations, la programmation, la compréhension d'images, le raisonnement à contexte long et l'utilisation fiable d'outils.
OpenAI indique que GPT-5.2 obtient des résultats à la pointe de la technologie sur de nombreux benchmarks, y compris GDPval, où il bat ou égale des professionnels humains sur une grande partie des tâches professionnelles réelles.
Le model offre également des performances d'ingénierie logicielle améliorées (par exemple, SWE-Bench Pro et SWE-Bench Verified), des taux d'hallucination plus faibles et des gains majeurs en compréhension de documents longs. Avec ces évolutions, GPT-5.2 devient plus adapté à l'analyse de contrats, de rapports et de projets multi-fichiers.
GPT-5.2 améliore également les capacités de vision pour interpréter des graphiques et des interfaces, et atteint une grande fiabilité dans les benchmarks d'appel d'outils, prenant en charge l'automatisation de bout en bout dans des workflows comme le support client et l'analyse de données.1
2. Claude 4.6
Anthropic a présenté Claude Sonnet 4.6, son model Sonnet le plus avancé à ce jour en février 2026. Il apporte de larges améliorations en programmation, raisonnement à contexte long, planification d'agents, utilisation d'ordinateurs et travail de connaissances :
- Fenêtre de contexte : Le model dispose d'une fenêtre de contexte de 1M tokens (bêta) et devient l'option par défaut pour les utilisateurs Free et Pro sur Claude.ai, avec une tarification inchangée par rapport à Sonnet 4.5.
- Performance : Anthropic affirme que Sonnet 4.6 comble la majeure partie de l'écart avec les models de classe Opus, offrant des performances proches du niveau frontière pour des tâches économiquement intéressantes tout en restant plus rentable.
- Capacités d'utilisation d'ordinateur : Il permet à Claude d'utiliser des logiciels par des clics et la saisie plutôt que par des APIs, et il démontre une plus grande résistance aux attaques par injection de prompt.
Les autres mises à jour de la plateforme incluent une meilleure utilisation des outils, la compaction de contexte et des intégrations élargies, telles que les connecteurs MCP dans Claude pour Excel, permettant des workflows plus automatisés dans les systèmes d'entreprise.
3. Gemini
Gemini 3 Pro est le model de fondation multimodal de Google DeepMind conçu pour le raisonnement complexe et les tâches de niveau professionnel.
Les capacités incluent :
- Raisonnement et compréhension avancés : Gemini 3 Pro produit des réponses détaillées sur des tâches complexes, allant au-delà des réponses superficielles.
- Intelligence multimodale : Il traite et synthétise nativement des informations provenant de texte, d'images, d'audio, de vidéo et de code.
- Capacités de programmation et agentiques améliorées : Gemini 3 Pro se concentre sur le vibe coding et le coding agentique. Il peut suivre des instructions, écrire du code et s'intégrer aux outils plus efficacement que les générations précédentes, prenant en charge des tâches multi-étapes et des workflows autonomes.
Dans les principales évaluations, Gemini 3 Pro obtient des scores de premier plan par rapport aux autres grands models, démontrant des points forts notables en raisonnement, compréhension multimodale, mathématiques et tâches de programmation.
Il démontre également de solides performances sur les benchmarks de vision et multimodaux, tels que ScreenSpot-Pro et Video-MMMUi, indiquant une meilleure interprétation des images, des vidéos et des données visuelles que de nombreux concurrents.2
4. DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 est le large language model (LLM) axé sur le raisonnement de DeepSeek-IA, construit sur une architecture transformer. Il intègre un entraînement multi-étapes, de l'apprentissage par renforcement (RL) et des données de démarrage à froid pour un raisonnement amélioré.
Versions :
- DeepSeek-R1-Zero : entraîné par RL sans fine-tuning supervisé, excellent en raisonnement mais avec des difficultés de lisibilité.
- DeepSeek-R1 : amélioré avec un entraînement multi-étapes, rivalisant avec les models de niveau GPT-4.
De plus, six models distillés (1.5B–70B paramètres) basés sur Qwen et Llama répondent à différents besoins de calcul.
5. Qwen (Alibaba Cloud)
Les models Qwen augmentent les données et la taille des models pour des applications d'IA avancées. Qwen2.5-Max utilise un Mixture of Experts (MoE) et est pré-entraîné sur plus de 20 billions de tokens avec RLHF et SFT.
Qwen3.5 et Qwen3.5-Plus
Qwen a publié Qwen3.5, en commençant par son premier model open-weight, Qwen3.5-397B-A17B, un model multimodal natif (vision-langage) pour le raisonnement, la génération de code, les workflows d'agents et la compréhension multimodale.
Le model utilise une architecture hybride qui combine une attention linéaire (Gated Delta Networks) avec un Mixture-of-Experts sparse. Qwen a également considérablement élargi la couverture multilingue, faisant passer le support de 119 à 201 langues et dialectes.
Alibaba a également présenté Qwen3.5-Plus, une version hébergée disponible via Alibaba Cloud Model Studio, avec une fenêtre de contexte de 1M tokens et une prise en charge intégrée des outils avec une utilisation adaptative des outils.
Les résultats des benchmarks suggèrent que Qwen3.5-397B-A17B est compétitif par rapport aux models frontières en raisonnement linguistique, suivi d'instructions, programmation, benchmarks d'agents, évaluations multilingues et tâches vision-langage telles que la compréhension de documents, le raisonnement spatial et la compréhension vidéo.
6. Llama 4
Publiée en avril 2025, Llama 4 est la famille de models open-weight nativement multimodale de Meta, construite avec une architecture mixture-of-experts (MoE).
Il présente deux variantes principales :
- Llama 4 Scout, un model à 17B paramètres actifs avec une fenêtre de contexte de 10M tokens record qui tient sur un seul H100 GPU
- Llama 4 Maverick, un model à 17B paramètres actifs avec 128 experts (400B paramètres au total) qui surpasse GPT-4o et Gemini 2.0 Flash en raisonnement, programmation et tâches multimodales.
Ces deux models sont distillés à partir de Llama 4 Behemoth, un model de recherche à 288B paramètres actifs et 2T paramètres au total.
Innovations techniques
- Llama 4 introduit une architecture Mixture-of-Experts (MoE), dans laquelle les tokens activent une fraction des paramètres, améliorant ainsi l'efficacité de l'entraînement et de l'inference grâce à l'utilisation alternée de couches denses et MoE.
- Il est nativement multimodal, utilisant la fusion précoce pour traiter conjointement les tokens de texte, d'image et de vidéo, entraîné sur plus de 30 billions de tokens multimodaux pour le raisonnement intermodal.
- La capacité de contexte est étendue, Llama 4 Scout prenant en charge jusqu'à 10 millions de tokens, permettant des cas d'usage avancés comme la synthèse multi-documents, l'analyse de codebase et le raisonnement de tâches à long terme.
- Pour l'efficacité de l'entraînement, il exploite la précision FP8, le réglage des hyperparamètres MetaP et un dataset de 200 langues (10 fois plus grand que Llama 3). Les innovations post-entraînement incluent un nouveau pipeline de SFT légère, de RL en ligne et de DPO, combiné à des stratégies de renforcement adaptatives qui renforcent le raisonnement, la programmation et les capacités multimodales tout en préservant la qualité conversationnelle.
7. xAI Grok-4 et Grok-4.1
Les models Grok-4 de xAI et son successeur amélioré Grok-4.1 représentent les large language models frontières les plus avancés de l'entreprise à ce jour en février 2026.
Construits comme des systèmes de raisonnement multimodaux et dotés d'outils, ces models sont conçus pour l'IA conversationnelle, l'exécution de tâches agentiques, le raisonnement à contexte long et la récupération d'informations en temps réel.
xAI a positionné Grok-4.1 comme un perfectionnement optimisé pour la précision, l'alignement et une cohérence étendue des tâches. Des variantes telles que « Fast » et des configurations à contexte long ciblent les déploiements en entreprise et les workflows basés sur des agents.3
8. Mistral Large 3
Mistral Large 3 est le model mixture-of-experts (MoE) phare de Mistral AI. Il est construit avec un grand nombre total de paramètres et un sous-ensemble actif de paramètres plus petit par token, offrant des performances de raisonnement et de programmation de niveau frontière tout en maintenant l'efficacité de l'inference.
Le model prend en charge des fenêtres de contexte étendues et des capacités multimodales natives, lui permettant de traiter des entrées textuelles et visuelles dans un cadre de raisonnement unique. Cela le rend adapté aux workflows documentaires d'entreprise, à la génération de code, à l'analyse de données et aux pipelines d'agents multimodaux.4
9. ByteDance Doubao 2.0 (famille Seed 2.0)
Doubao 2.0, construit sur la famille de models Seed 2.0 de ByteDance, représente une mise à niveau majeure de l'assistant IA largement utilisé en Chine. Conçu explicitement pour les workflows agentiques, le système met l'accent sur le raisonnement multi-étapes, l'exécution autonome de tâches, l'utilisation structurée d'outils et des performances de programmation améliorées.
La famille de models comprend des variantes spécialisées telles que Pro, Lite, Mini et Code, permettant une optimisation coût-performance selon les cas d'usage.
10. Amazon Nova 2
Amazon Nova 2 est la famille de models de fondation de deuxième génération d'Amazon, conçue pour les workloads d'IA d'entreprise. Contrairement aux systèmes d'IA grand public, Nova 2 est principalement positionné comme une infrastructure, intégré à AWS Bedrock et conçu pour un déploiement évolutif dans les environnements d'entreprise.
La gamme Nova 2 comprend des variantes telles que Lite, Pro, Sonic et Omni, couvrant les capacités textuelles, multimodales et de parole à parole.
Les models Nova 2 Pro et Lite se concentrent sur la génération de texte, le raisonnement et l'automatisation des workflows, tandis que Sonic et Omni s'étendent à la parole en temps réel et à l'interaction multimodale. Cette couverture de modalités permet aux entreprises de créer des agents vocaux, des copilotes multimodaux et des systèmes backend entièrement automatisés en utilisant un seul fournisseur cloud.5
Cas d'usage et exemples concrets de large language models
Voici quelques cas d'usage clés des LLM models, ainsi que des exemples pertinents. Pour en savoir plus sur l'IA générative, consultez les applications d'IA générative.
1. Création et génération de contenu
Aide à la rédaction
Les LLMs peuvent aider à rédiger, éditer et améliorer du contenu écrit, des articles de blog aux articles de recherche, en suggérant des améliorations ou en générant du texte à partir de prompts.
Exemple concret : Grammarly utilise des LLMs pour suggérer des améliorations de grammaire, de ponctuation et de style aux utilisateurs, améliorant ainsi la qualité de leur écriture.6
Écriture créative
Génère de la poésie, des histoires ou des scripts à partir de prompts créatifs, aidant les écrivains à réfléchir ou à terminer leurs projets.
Exemple concret : IA Dungeon dispose d'un mode histoire qui permet aux utilisateurs de créer et d'explorer des histoires interactives, offrant des récits créatifs.7
Création de contenu marketing
Créez un contenu marketing convaincant, notamment des descriptions de produits, des publications sur les réseaux sociaux et des publicités, adapté à des audiences spécifiques.
Exemple concret : La campagne « Refresh Your Holidays » 2025 de Coca-Cola a utilisé OpenAI’s GPT-5 pour produire un remake généré par IA de sa publicité classique « Holidays Are Coming », développé avec le réseau d'agences WPP Open X.
L'entreprise a également créé Fizzion, une plateforme de contenu interne codéveloppée avec Adobe et propulsée par Adobe Firefly, pour générer des éléments conformes à la marque directement dans Creative Cloud.8
Exemple concret : Copy.ai, un générateur de contenu IA, utilise des LLMs pour générer du contenu marketing, notamment des publications sur les réseaux sociaux, des descriptions de produits et des campagnes d'e-mailing.
Traduction linguistique
Traduisez du texte entre différentes langues tout en préservant le contexte et le sens.
Exemple concret : DeepL Translator utilise des models LLM entraînés sur des données linguistiques pour la traduction linguistique9
2. Support client et chatbots
Service client automatisé
Les LLMs alimentent des chatbots capables de traiter les demandes des clients, de résoudre les problèmes et de fournir des recommandations de produits en temps réel.
Exemple concret : Bank of America utilise le chatbot IA Erica, propulsé par des LLMs, pour aider les clients dans des tâches telles que la vérification des soldes, les paiements et la fourniture de conseils financiers.
Assistants virtuels
Les LLMs permettent aux assistants virtuels de répondre aux requêtes des utilisateurs, de gérer des tâches et de contrôler des appareils intelligents.
Exemples concrets : Alexa d'Amazon et Google Assistant utilisent tous deux des LLMs pour engager des conversations bidirectionnelles ; ils sont principalement disponibles sur les appareils de domotique et mobiles.1011
Réponses personnalisées
Générez des réponses personnalisées en fonction de l'historique et des préférences des clients, améliorant ainsi l'expérience client globale.
Exemple concret : Zendesk, une plateforme de service client, utilise des LLMs pour fournir des réponses personnalisées dans le support client.12
3. Développement logiciel
Les language models peuvent aider les développeurs actuels et les personnes qui apprennent à coder sur :
Écriture de code
Aident les développeurs en générant des extraits de code, en fournissant des suggestions et en écrivant des fonctions ou des classes entières à partir de prompts descriptifs.
Exemple concret : Les assistants de programmation agentiques tels que GitHub Copilot, Anthropic’s Claude Code et Cursor génèrent, refactorisent et déboguent du code dans des référentiels entiers plutôt que de compléter des lignes de code isolées.
D'ici 2026, GitHub Copilot avait dépassé 26 millions d'utilisateurs, tandis que Claude Code a atteint un rythme de revenus de 2.5 milliards de dollars dans les neuf mois suivant son lancement.13
Exemple concret : Code Llama est un LLM spécialisé dans le code, construit en s'entraînant sur des datasets spécifiques au code. Il peut générer du code et des prompts en langage naturel. Il peut créer du code en le traitant à l'aide du langage naturel. Si un utilisateur demande : « Écrivez-moi une fonction qui renvoie la suite de Fibonacci. », le LLM créera un code de sortie basé sur le prompt donné.14
Détection et correction de bugs
Analysez le code pour détecter les bugs potentiels et suggérer des corrections, en rationalisant le processus de débogage.
Documentation du code
Générez une documentation technique, y compris des références d'API, des commentaires de code et des manuels d'utilisation, à partir du code source.
Exemple concret : TabNine, un outil de documentation de code par IA, utilise des LLMs pour mettre à jour et réviser la documentation à mesure que le code change.15
4. Business intelligence
Interprétation des données
Interprétez des datasets complexes, en fournissant des synthèses narratives et des informations plus faciles à interpréter pour les parties prenantes non techniques. Les pratiques clés incluent :
- Génération d'insights
- Analyse des données
- Création de récits
Génération de rapports
Générez automatiquement des rapports commerciaux, des synthèses financières et des notes de synthèse pour la direction à partir de données brutes et d'analyses.
Exemple concret : LLM Suite, l'outil interne de JPMorgan Chase, utilisé par plus de 200 000 employés dans environ 100 solutions GenAI de production, génère des documents commerciaux à la demande. LLM Suite peut assembler une présentation soignée en environ 30 secondes, un travail qui nécessitait auparavant des équipes d'analystes.16
Exemple concret : L'approche de Microsoft Research, GraphRAG, utilise le LLM pour créer un graphe de connaissances basé sur un dataset privé, aidant les entreprises à obtenir des insights sans avoir besoin d'une expertise technique approfondie.
5. Finance
Analyse de l'évaluation des risques financiers
Aident à évaluer le risque financier en analysant les données historiques, en identifiant des schémas et en prédisant d'éventuels replis du marché.
Exemple concret : Bloomberg GPT est un LLM spécifiquement entraîné sur des données financières, aidant les analystes à générer des informations sur les risques et des prévisions à partir de rapports financiers.17
Détection de la fraude
Aident à identifier les activités frauduleuses en analysant les schémas de transaction et en générant des alertes en cas de comportement suspect.
Exemple concret : Feedzai utilise des LLMs pour analyser les schémas de transaction et détecter les activités frauduleuses.18
6. Santé et médecine
Réponse aux questions médicales
Les LLMs peuvent aider au triage des patients en répondant à des questions médicales.
Exemple concret : Med-PaLM, un LLM développé par Google Research, est conçu pour aider les lecteurs à analyser les résultats des tests de patients. Ainsi, le lecteur peut sélectionner la réponse la plus appropriée pour la maladie, le test ou le traitement.19
Recherche pharmaceutique
Analysez et résumez la littérature scientifique dans les domaines pharmaceutique et médical.
Exemple concret : BenevolentAI, une entreprise de découverte et de développement de médicaments basée sur l'IA, utilise des LLMs pour analyser la littérature scientifique et identifier des médicaments candidats potentiels.20
7. Juridique et conformité
Analyse de contrats
Examinez et analysez des documents juridiques, en identifiant les clauses clés, les risques potentiels et les points nécessitant une attention.
Exemple concret : Kira Systems utilise des LLMs pour analyser et extraire des informations importantes de contrats juridiques.21
Conformité réglementaire
Automatisez la surveillance de la conformité aux réglementations en analysant et en résumant les textes juridiques pertinents.
Exemple concret : Compliance.ai exploite des LLMs pour surveiller l'environnement réglementaire à la recherche de changements pertinents et les mettre en correspondance avec vos politiques, procédures et contrôles internes.22
Recherche juridique
Résumez la jurisprudence, les lois et les avis juridiques pour aider les avocats et les professionnels du droit à mener leurs recherches.
Exemple concret : CARA de Casetext utilise des LLMs pour fournir une jurisprudence et des précédents juridiques pertinents en fonction des documents que les avocats téléchargent. Certaines pratiques incluent :
- Trouver des affaires pertinentes concernant vos faits et questions juridiques
- Vérifier vos documents à la recherche d'affaires manquantes
- Trouver des affaires juridiques que l'avocat adverse a manquées
8. Éducation et formation
Tutorat personnalisé
Les LLMs agissent comme des tuteurs IA, fournissant des explications étape par étape et des retours personnalisés aux étudiants.
Exemple concret : Khanmigo de la Khan Academy utilise GPT-4 pour aider les étudiants à résoudre des problèmes de mathématiques, à rédiger des dissertations et à pratiquer la pensée critique.23
Formation et intégration en entreprise
Les LLMs génèrent du contenu de formation, des quiz et des parcours d'apprentissage adaptatifs pour les employés.
9. Ressources humaines et recrutement
Présélection des CV et mise en correspondance des candidats
Les LLMs analysent les descriptions de poste et les CV pour recommander les meilleurs candidats.
Exemple concret: HiredScore utilise l'IA pour améliorer le recrutement en présélectionnant les CV et en identifiant des correspondances de poste complexes.24
Enquêtes d'engagement des employés
Les LLMs résument les réponses ouvertes aux enquêtes et fournissent des informations sur le ressenti des employés.
10. Commerce de détail et eCommerce
Recommandations de produits
Les LLMs analysent le comportement des clients et génèrent des suggestions d'achat personnalisées.
Analyse du sentiment client
Les models d'IA traitent les avis clients pour identifier les tendances et éclairer les stratégies d'inventaire et de marketing.
Exemple concret : L'assistant d'achat IA générative d'Amazon, Rufus, résume et interprète les avis clients, en accordant plus de poids au sentiment récent pour faire ressortir les forces et les plaintes récurrentes lors de la génération de recommandations de produits pour les acheteurs.
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11 mises à jourAjout d'exemples réels de Coca-Cola, JPMorgan Chase, Amazon Rufus et d'assistants de codage agentiques dans les sections de cas d'usage des LLM.
Ajout d'une phrase concernant l'affichage du graphique des prix dans la section Comparaison des modèles de langage les plus populaires.
Liens de référence
Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.
Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.
Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.
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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