Les 10 meilleurs grands modèles linguistiquesLLMs en 2025

Chaque jour, un nouveau modèle d'IA apparaît sur mon fil X. Il suffit de cligner des yeux pour manquer la prochaine chute "poids ouvert, GPT- niveau".

Je me souviens de la sortie de LLaMA, qui a été ressentie comme une grande affaire. Vicuna a suivi. Puis tout s'est brouillé. Hugging Face est devenu la page d'accueil de l'IA du jour au lendemain.

Si vous construisez avec ce matériel, il est difficile de ne pas se demander : suis-je censé me tenir au courant de tout cela ? Ou simplement en choisir un qui fonctionne et prier pour qu'il ne se casse pas ?

J'ai essayé la plupart d'entre eux à l'intérieur de produits réels. Certains sont excellents pour le chat. D'autres s'effondrent dès qu'on les utilise avec des agents ou des chaînes d'outils.

Qu'est-ce qu'un grand modèle linguistique ?

Les grands modèles de langageLLMs sont des systèmes d'intelligence artificielle formés pour comprendre et générer du langage humain dans un large éventail de tâches.

Ces modèles sont entraînés sur des quantités massives de textes - des livres et des sites web au code et aux conversations - afin d'apprendre comment la langue fonctionne dans la pratique.

Vous les avez vus à l'œuvre lorsqu'un chatbot d'IA comprend ce que vous demandez, même après un suivi, parce qu'il comprend le contexte.

LLMs maîtrisent des tâches telles que résumer des documents, répondre à des questions, écrire du code, traduire d'une langue à l'autre et s'engager dans des conversations cohérentes.

Les recherches de plus en plus nombreuses sur des concepts tels que la chaîne de pensée ont également permis de transformer les LLMs en agents d'intelligence artificielle.

Les 7 meilleurs fournisseurs de LLM

Avant de présenter les meilleurs modèles, il convient de savoir qui les fabrique.

Chaque fournisseur a une approche différente de la conception du modèle - certains se concentrent sur l'échelle brute, d'autres sur la sécurité ou la multimodalité, et d'autres encore prônent le libre accès.

Comprendre l'origine d'un modèle permet de se faire une idée plus précise de son comportement et de son destinataire.

OpenAI

OpenAI est l'entreprise à l'origine de ChatGPT et de la série GPT . La plupart des équipes qui construisent aujourd'hui avec des LLMs utilisent directement leurs modèles ou les concurrencent. 

OpenAI fonctionne à la fois comme un laboratoire de recherche et une plateforme commerciale, proposant ses modèles par le biais d'API et d'intégrations de produits.

OpenAI se concentre sur la construction de modèles de chatbotGPT polyvalents dotés de capacités étendues, comme le GPT. Il continue de façonner une grande partie du paysage actuel de l'IA commerciale et de l'IA destinée aux développeurs.

Anthropic

Anthropic est une entreprise d'IA basée à San Francisco, fondée en 2021 par un groupe d'anciens chercheurs d'OpenAI , dont les frères et sœurs Dario et Daniela Amodei.

L'équipe se concentre sur la construction de modèles linguistiques sûrs, orientables, interprétables et fiables dans les conversations de longue durée.

La famille Claude est connue pour son aptitude à suivre les instructions et à retenir le contexte, des valeurs qui se manifestent clairement dans la manière dont les modèles gèrent les invites nuancées et les conversations à plusieurs tours.

Google DeepMind

DeepMind est la division de recherche en IA de Google, connue à l'origine pour ses percées dans le domaine des jeux et de l'apprentissage par renforcement.

C'est désormais l'équipe qui est à l'origine de la famille de modèles Gemini, qui alimente de nombreux produits d'intelligence artificielle de Google.

Les modèles Gemini sont conçus pour le raisonnement multimodal et les tâches à contexte long, et sont déjà intégrés dans leur écosystème comme Search, YouTube, Drive et Android.

Méta

Meta est la société à l'origine des modèles LLaMA - certains des LLMs à poids ouvert les plus puissants disponibles aujourd'hui.

Bien que l'accès soit soumis à une licence, les modèles sont entièrement téléchargeables et couramment utilisés pour les déploiements privés et l'expérimentation.

Meta a mis l'accent sur la publication de modèles capables que la communauté élargie peut affiner, héberger ou intégrer dans des systèmes sans dépendre d'API externes.

DeepSeek

DeepSeek est une société d'IA basée en Chine qui a rapidement attiré l'attention en publiant des modèles ouverts compétitifs axés sur le raisonnement et la recherche.

Leurs modèles sont populaires parmi les développeurs qui recherchent la transparence et le contrôle dans la manière dont leurs systèmes sont construits et déployés.

xAI

xAI est une société d'IA qui se positionne comme un groupe de R&D indépendant travaillant en étroite collaboration avec X (anciennement Twitter).

Ses modèles Grok sont intégrés dans les produits X et visent à combiner les capacités de conversation avec l'accès aux données en temps réel.

Mistral

Mistral est une startup d'IA basée à Paris, connue pour ses modèles performants et ouverts.  

Leur travail se concentre sur l'efficacité et l'accessibilité, avec des modèles souvent utilisés dans des déploiements locaux ou à faible latence.

Les 10 meilleurs modèles de grandes langues

La plupart d'entre nous ne choisissent pas des modèles à partir d'un tableau de classement - nous choisissons ce qui nous semble juste. 

Et "meilleur" ne signifie pas le plus grand modèle ou le meilleur score sur une échelle quelconque. Cela signifie : Est-ce que je l'utiliserais pour alimenter un agent, gérer mes pipelines de codage, répondre à un client ou passer un appel dans le cadre d'une tâche à fort enjeu ?

J'ai choisi des modèles qui le sont :

• activement entretenu et disponible dès maintenant
• testée dans des applications réelles
• véritablement doué pour quelque chose : conversation, raisonnement, rapidité, ouverture ou profondeur multimodale

Certes, de nouveaux modèles verront le jour. Mais ceux-ci ont déjà fait leurs preuves dans la nature - et si vous construisez aujourd'hui, ce sont ceux qu'il vaut la peine de connaître.

Les meilleurs LLMs conversationnels

Les meilleurs modèles de conversation conservent le contexte au fil des tours, s'adaptent à votre ton et restent cohérents même lorsque la conversation change ou revient en arrière.

Pour figurer sur cette liste, un modèle doit donner l'impression d'être engagé. Il doit pouvoir gérer les phrases désordonnées, se remettre gracieusement des interruptions et répondre d'une manière qui donne l'impression que quelqu'un l'écoute.

1. GPT4o

Tags : IA conversationnelle, voix en temps réel, saisie multimodale, Closed-Source

GPT est le dernier modèle phare d'OpenAI, publié en mai 2024 - et il représente un saut majeur dans la manière dont LLMs gèrent l'interaction multimodale en temps réel.

Il peut recevoir du texte, des fichiers, des images et du son en entrée, et répondre dans n'importe lequel de ces formats.

J'ai récemment utilisé les connaissances linguistiques étendues deGPT pour pratiquer le français, et il est difficile de faire mieux.

Les réponses vocales sont quasi instantanées (environ 320 ms) et reflètent même le ton et l'humeur d'une manière étonnamment humaine.

Tout en étant l'un des chatbots les plus adoptés sur Internet, c'est aussi celui que les entreprises préfèrent en raison des fonctionnalités et des outils supplémentaires qu'offre l'éco-système OpenAI . 

2. Claude 4 Sonnet

Tags : IA conversationnelle, mémoire à long terme, prêt pour l'entreprise, source fermée

Claude Sonnet 4 est le dernier modèle d'IA conversationnelle d'Anthropic, sorti en mai 2025.

Il est conçu pour des conversations naturelles qui semblent réfléchies sans sacrifier la rapidité, et il est particulièrement efficace dans les environnements de chat d'entreprise.

Il conserve bien le contexte au cours de longs échanges, suit les instructions de manière fiable et s'adapte rapidement aux changements de sujet ou d'intention de l'utilisateur.

Par rapport aux versions précédentes comme Claude 3.7, Sonnet 4 produit des réponses plus ciblées et exerce un contrôle plus strict sur la verbosité, sans perdre en cohérence.

3. Grok 3 (xAI)

Tags : IA conversationnelle, Conscience en temps réel, Humour, Closed-Source

Grok 3 donne l'impression d'être un mec qui est resté en ligne trop longtemps. Connecté à X, il n'a pas vraiment besoin d'être relié à une API Internet pour suivre l'actualité.

L'humour du LLM est généralement tragique, mais Grok sait au moins qu'il raconte des blagues. Parfois, il atterrit. Parfois, il part en vrille. Quoi qu'il en soit, il continue à parler.

Elle fonctionne le mieux dans les espaces bruyants et réactifs. Des endroits tels que les chats de groupe qui s'effondrent pendant le lancement d'un produit ou les robots des médias qui s'amusent des gros titres en temps réel.

Vous apercevrez parfois Grok - ou son jumeau chaotique, "Gork" - dans les fils de discussion X, aidant quelqu'un à confirmer que la Terre est ronde. Gardez donc l'œil ouvert.

Meilleurs LLMs raisonnement

Certains modèles sont conçus pour la vitesse. Ceux-là sont conçus pour réfléchir. Ils suivent des instructions complexes et restent concentrés sur des tâches longues et complexes.

Cela signifie qu'au lieu de se contenter de générer des réponses, ils suivent ce qui a été fait, s'adaptent en fonction des résultats et planifient l'étape suivante avec intention.

La plupart d'entre eux utilisent des cadres de raisonnement tels que ReAct et CoT, ce qui les rend idéaux pour la construction d'agents d'intelligence artificielle et de problèmes qui nécessitent une structure plutôt qu'une vitesse.

4. OpenAI o3

Tags : Reasoning LLM, Chain-of-Thought, Agent-Ready, Closed-Source

L'o3 d'OpenAI est un modèle axé sur le raisonnement, conçu pour traiter des tâches complexes nécessitant une réflexion structurée.

Elle excelle dans des domaines tels que les mathématiques, le codage et la résolution de problèmes scientifiques, en utilisant des techniques de réflexion en chaîne transmises par l'OpenAI o1 pour décomposer les problèmes en étapes gérables.

OpenAI utilise l'alignement délibératif pour mieux planifier ses actions. Le modèle vérifie ses propres décisions par rapport à un guide de sécurité avant d'aller de l'avant.

D'après ce que nous avons vu, OpenAI est susceptible de fusionner le meilleur des deux en combinant le cerveau d'o3 avec la flexibilité de 4o dans GPT.

5. Claude 4 Opus

Tags : Raisonnement LLM, Mémoire à long contexte, Prêt pour l'entreprise, Closed-Source

Claude 4 Opus est le modèle phare d'Anthropic, mais il est nettement plus lent et plus coûteux que Sonnet.

Comme il s'agit du plus grand modèle qu'Anthropic ait formé jusqu'à présent, le modèle peut rester concentré sur de longues entrées et conserver la logique qui sous-tend chaque étape.

Il fonctionne bien avec les documents denses. Vous pouvez lui confier un rapport complet ou un document de processus, et il s'occupera des détails avec le contexte et les références.

Ce n'est pas rien pour les équipes d'entreprise qui conçoivent des systèmes d'intelligence artificielle capables de raisonner dans d'immenses espaces de travail.

6. Gemini 2.5 Pro

Tags : Raisonnement LLM, tâches en contexte long, capacités de planification, Closed-Source

Gemini 2.5 Pro est le modèle le plus performant de DeepMind, à condition de l'utiliser au bon endroit.

Dans AI Studio avec Deep Research activé, il répond avec des chaînes de raisonnement complètes et expose ses décisions avec une logique claire.

Ce raisonnement lui confère une longueur d'avance dans les flux de travail à plusieurs étapes et les systèmes d'agents.

Gemini 2.5 Pro donne le meilleur de lui-même lorsqu'il dispose d'un espace de réflexion et d'outils. Il s'agit donc d'un choix judicieux pour les équipes qui développent des applications fondées et logiques qui ont besoin d'une structure pour évoluer.

7. DeepSeek R1

Tags : Raisonnement LLM, Long-Contexte, Orienté Recherche, Open-Source

DeepSeek R1 est sorti avec des poids ouverts et a surpassé Claude et o1 sur des benchmarks de raisonnement de base, ce qui a provoqué un véritable moment de panique dans les équipes qui se préparaient à sortir des versions fermées.

Son avantage provient de l'architecture. R1 s'appuie sur la structure en se concentrant sur la gestion propre des jetons et sur un sens clair de la façon dont l'attention doit s'adapter à la longueur de la conversation.

Si vous construisez des agents qui ont besoin de logique pour atterrir et d'étapes pour tenir, R1 vous donne la possibilité d'exécuter des performances de niveau fondamental très facilement selon vos propres termes et le matériel étant le seul modèle open-source parmi les modèles de raisonnement.

Meilleurs LLMs légers

Plus le modèle est petit, plus les compromis se font sentir, mais lorsqu'ils sont bien faits, ils ne sont pas négligeables.

La plupart des petits modèles sont issus de versions plus grandes, entraînées à conserver juste assez de l'habileté de l'original tout en réduisant la taille.

Vous les exécutez sur des appareils de pointe, des installations peu sophistiquées, voire sur votre ordinateur portable si nécessaire.

Vous n'êtes pas nécessairement à la recherche d'un raisonnement approfondi ou de longues discussions. Vous recherchez la précision et la rapidité sans avoir à mettre en place un stack cloud computing complet.

8. Gemma 3 (4B)

Tags : LLM léger, utilisation sur l'appareil, Open-Source

Gemma 3 (4B) est issu de la gamme Gemma de Google, réduite à quatre milliards de paramètres afin de pouvoir fonctionner sur du matériel modeste sans connexion au cloud.

Il conserve la discipline de suivi des instructions de son modèle parent tout en répondant avec la rapidité dont vous avez besoin pour les agents mobiles ou les widgets de chat hors ligne.

L'intégrer dans un flux de travail local lui permet de démarrer rapidement et de rester stable dans des conditions de mémoire restreintes.

9. Mistral Small 3.1

Tags : LLM léger, utilisation sur l'appareil, Open-Source

Mistral Small 3.1 s'appuie sur la série Mistral Small précédente, mais reste suffisamment léger pour fonctionner sur un seul GPU grand public, tout en offrant une fenêtre de 128 k-tokens.

Il transmet environ 150 tokens par seconde et gère à la fois le texte et les messages-guides de base, ce qui en fait un choix judicieux pour les couches de chat en périphérie ou les agents intégrés.

10. Qwen 3 (4B)

Tags : LLM léger, multilingue, Open-Source

Qwen 3 4B réduit l'architecture Qwen-3 d'Alibaba en un modèle de quatre milliards de paramètres qui comprend toujours plus de 100 langues et s'intègre parfaitement dans les cadres d'appel d'outils.

Il s'agit d'un poids ouvert sous une licence de type Apache, qui fonctionne sur un GPU modeste, et qui a attiré l'attention sur les tâches d'agent pour lesquelles les développeurs ont besoin d'un raisonnement rapide.

Comment créer un agent à l'aide de votre LLM préféré

Vous avez choisi un modèle ? C'est parfait. Il est maintenant temps de le mettre au travail.

La meilleure façon de savoir si un LLM correspond réellement à votre cas d'utilisation est de l'utiliser - voir comment il gère les entrées réelles et les flux de déploiement.

Pour cette construction rapide, nous utiliserons Botpress - un créateur visuel pour les chatbots et les agents d'IA.

Étape 1 : Définir le champ d'action et le rôle de votre agent

Avant d'ouvrir la plateforme, vous devez définir clairement le rôle que le robot est censé jouer.

Une bonne pratique consiste à commencer par quelques tâches, à vérifier leur viabilité et leur adoption, puis à construire sur cette base.

Commencer par un chatbot FAQ peut vous aider à comprendre comment vos données sont utilisées et comment les paramètres structurés passent d'un LLMs à l'autre ou d'un outil à l'autre.

Étape 2 : Créer un agent de base

Dans le Studio Botpress , ouvrez un nouveau bot et écrivez des instructions claires pour l'agent.

Cela indique au LLM comment il doit se comporter et quelle tâche il essaie d'accomplir. Un exemple de jeu d'instructions pour un chatbot marketing peut être le suivant :

"Vous êtes assistant(e) marketing pour [Entreprise]. Aidez les utilisateurs à découvrir notre produit, répondez aux questions les plus courantes et encouragez-les à réserver une démonstration ou à s'inscrire pour recevoir des mises à jour par courrier électronique. Soyez concis, utile et proactif."

Étape 3 : Ajouter des documents et des sites web clés

Téléchargez ou écrivez des informations dans la base de connaissances, afin que le chatbot soit en mesure de répondre, quelque chose comme :

• Comparaison des produits
• Ventilation des prix
• URL de la page d'atterrissage
• Principaux CTA (démo, essai, liens vers le formulaire de contact)

Plus le contenu est aligné sur votre entonnoir, plus le robot est performant.

Étape 4 : Passez au LLM votre choix

Une fois que le chatbot général a été configuré, vous pouvez maintenant modifier les LLMs qui sont utilisés pour des opérations spécifiques dans le chatbot.

Vous pouvez basculer de l'un à l'autre en vous rendant dans les Paramètres du robot, sur le côté gauche du tableau de bord.

Cliquez sur Options LLM pour choisir le LLM qui vous convient le mieux.

Botpress supporte OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, DeepSeek, et d'autres - vous pouvez donc équilibrer la performance et le budget comme vous le souhaitez.

Étape 5 : Déploiement sur le canal de votre choix

Après avoir choisi le LLM idéal pour votre agent d'IA, vous pouvez déployer le chatbot tel quel sur différentes plateformes en même temps.

Le chatbot peut être très facilement transformé en chatbotWhatsapp ou en chatbotTelegram pour commencer à aider les utilisateurs dans n'importe quel domaine.

Déployer un agent LLM dès aujourd'hui

Exploitez LLMs dans votre travail quotidien grâce à des agents d'intelligence artificielle personnalisés.

Avec la pléthore de plateformes de chatbot, il est facile de mettre en place un agent d'intelligence artificielle pour répondre à vos besoins spécifiques. Botpress est une plateforme d'agent IA extensible à l'infini.

Avec une bibliothèque d'intégrations prédéfinies, des flux de travail par glisser-déposer et des didacticiels complets, il est accessible aux créateurs à tous les niveaux d'expertise.

Branchez n'importe quel LLM pour alimenter votre projet d'IA dans n'importe quel cas d'utilisation.

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Questions fréquemment posées

1. Quelles sont les différences entre les LLMs hébergés et les LLMs open-source au-delà de l'infrastructure ?

La différence entre les LLMs hébergés et les LLM open-source va au-delà de l'infrastructure : les LLMs hébergés (comme GPT ou Claude 3.5) offrent une facilité d'utilisation via des API, mais ils sont fermés et limitent la personnalisation. LLMs open-source (comme LLaMA 3 ou Mistral) offrent un contrôle total, ce qui les rend idéaux pour les entreprises qui ont besoin de conformité ou d'un déploiement sur site.

2. Puis-je affiner les LLMs hébergés tels que GPT ou Claude 3.5 pour mes propres données ?

Il n'est pas possible d'affiner complètement les LLMs hébergés avec des poids personnalisés, mais vous pouvez adapter leur comportement à l'aide d'outils tels que les invites du système, l'appel de fonction, les embeddings et la RAG (retrieval-augmented generation), qui vous permettent d'injecter des connaissances pertinentes sans modifier le modèle sous-jacent.

3. Comment les LLMs se comparent-ils aux systèmes NLP traditionnels basés sur des règles ?

Les LLMs diffèrent des systèmes NLP traditionnels basés sur des règles car ils génèrent des réponses basées sur des modèles statistiques appris à partir de vastes ensembles de données, ce qui les rend flexibles et capables de gérer l'ambiguïté. Les systèmes basés sur des règles suivent une logique stricte et s'interrompent en cas d'entrée inattendue.

4. Les LLMs conservent-ils la mémoire des interactions précédentes, et comment cela est-il géré ?

Par défaut, la plupart des LLMs sont sans état et ne se souviennent pas des conversations précédentes. La mémoire doit être simulée à l'aide de l'injection de contexte (par exemple, avec l'historique des conversations stocké dans les sessions), bien que certaines plateformes comme OpenAI offrent désormais des fonctions de mémoire natives pour une personnalisation persistante.

5. Quels sont les paramètres les plus importants lors de l'évaluation d'un LLM à des fins professionnelles ?

Lors de l'évaluation d'un LLM pour un usage professionnel, il convient de donner la priorité à la précision (exactitude des résultats), à la latence (rapidité de réponse), au coût (en particulier pour une utilisation en grande quantité) et à la sécurité (capacité à éviter les hallucinations ou les contenus préjudiciables). D'autres considérations incluent les capacités multilingues et la flexibilité de l'intégration.