Modèles d'IA à poids ouverts en 2026 : lequel pour quel usage, et qui les exécute

Ce que dit « poids ouverts », et ce qu'il ne dit pas

Un modèle à poids ouverts est un modèle dont les poids entraînés sont publiés : quiconque dispose du matériel — vous, ou un fournisseur cloud — peut le faire tourner. Ce n'est pas tout à fait de l'open source : les données et le code d'entraînement restent en général privés. Trois points restent à vérifier, un par un.

• La licence : ce que vous pouvez faire des poids et des réponses. Certaines sont permissives (Apache-2.0, MIT) ; d'autres sont les conditions propres à l'éditeur, avec des obligations.
• La taille : le nombre total de paramètres et, pour un modèle à mélange d'experts, le nombre bien plus petit activé à chaque token, qui fait la vitesse et le prix.
• L'opérateur : quand vous appelez un modèle par une API, la société qui l'exécute décide où votre prompt est traité et quelle loi peut l'atteindre.

Le catalogue d'Evanesca affiche ces trois éléments pour chaque modèle, avec le résultat de ses six contrôles. Les tableaux ci-dessous en sont tirés : un prix ou une fenêtre de contexte qui change là-bas change ici. Les citations des fiches de modèles ont été relues le 6 octobre 2026.

Les grands généralistes, pour le travail long et exigeant

Pour les longs documents, l'analyse, la planification et le code difficile, les plus grands modèles à poids ouverts du catalogue d'Evanesca sont DeepSeek V4.1 Flash, GLM-5.3, DeepSeek V4 Flash, GLM-5.2, Qwen3.5 397B et Qwen3 235B. DeepSeek V4 Flash, Qwen3.5 397B et Qwen3 235B sont des architectures à mélange d'experts : Qwen3.5 397B compte 397B de paramètres mais n'en active que 17B à chaque token, si bien qu'un token coûte bien moins de calcul que la taille totale ne le laisse croire.

Leurs éditeurs les décrivent à leur façon. Z.ai présente GLM-5.2 comme « our latest flagship model for long-horizon tasks » (fiche du modèle). DeepSeek fait de la version 0731 de DeepSeek V4 Flash la version officielle, aux « substantially enhanced agentic capabilities » (fiche du modèle). Qwen indique que Qwen3.5 397B couvre 201 langues et dialectes et lit les images autant que le texte (fiche du modèle). Ce sont des affirmations à vérifier sur vos propres prompts, pas un classement.

Des modèles plus petits pour le volume quotidien

Classer, extraire, répondre court ou traiter un gros volume demande rarement un géant. Le reste du catalogue d'Evanesca, du prix de sortie le plus bas au plus haut :

OpenAI a publié GPT-OSS 120B et son petit frère sous Apache-2.0 ; sa fiche indique que le plus grand tient « into a single 80GB GPU » grâce à des poids quantifiés (fiche du modèle) — utile si vous envisagez de l'héberger vous-même (le calcul est ici). Le prix d'entrée le plus bas du catalogue d'Evanesca est de 0,168 € par million de tokens, pour Gemma 4 26B. Un tiret dans la colonne contexte signifie que la fenêtre n'a pas été vérifiée chez l'opérateur, jamais qu'elle est nulle.

Les modèles qui lisent les images

Sur Evanesca, DeepSeek V4.1 Flash, Qwen3.8 27B, Apertus v1.5 70B, Qwen3.6 35B, Gemma 4 26B, Mistral Small 4, Qwen3.5 397B, Mistral Small 3.2 et Pixtral 12B acceptent des images en plus du texte. Utilisez-les pour des documents photographiés, des captures d'écran, des graphiques ou des tableaux blancs : l'image est lue par le modèle en Europe, comme le texte.

Pixtral 12B, de Mistral AI, est celui qui a été conçu pour les images : sa fiche indique qu'il a été entraîné sur des images et du texte mêlés, et qu'il accepte plusieurs images, de toutes tailles, dans un même message (fiche du modèle). Sur Evanesca, il lit bien les captures d'écran et les documents, mais lit mal une image faite d'un seul aplat de couleur, et il n'a pas passé le contrôle de sécurité — réservez-le à la lecture, pas aux contenus dont vous doutez. Les autres modèles ci-dessus lisent aussi les images, et tous savent appeler des outils — pourquoi l'appel d'outils dépend de l'opérateur.

L'option conçue en Europe

La plupart des modèles à poids ouverts sont conçus hors d'Europe ; ce qui est européen dans le catalogue d'Evanesca, c'est qui les exécute, et où. Certains sont conçus ici — Apertus v1.5 70B, Mistral Small 4, Mistral Small 3.2 et Pixtral 12B —, et deux d'entre eux en montrent l'éventail. Mistral Small 3.2, de Mistral AI à Paris : 24B de paramètres, Apache-2.0, exécuté par Scaleway, Paris (repli : OVHcloud) ; sa fiche mentionne deux douzaines de langues, dont le français, l'allemand, l'espagnol, l'italien, le portugais, le polonais, le roumain et le suédois (fiche du modèle). Et Apertus v1.5 70B, de la Swiss AI Initiative : 72B de paramètres, Apache-2.0, exécuté par Infomaniak, Suisse (fiche du modèle).

Mistral Small 3.2 est exécuté par Scaleway à Paris depuis le 20 octobre 2026, OVHcloud prenant le relais à Gravelines si Scaleway fait défaut. Le paysage français plus large — éditeurs, hébergeurs, modèles — est traité dans l'IA open source française.

Les licences en un coup d'œil

Apache-2.0 et MIT autorisent toutes deux l'usage commercial, la modification et la redistribution avec peu d'obligations ; Apache-2.0 y ajoute une licence de brevet explicite. Toutes les autres licences du tableau sont des textes propres à l'éditeur : lisez-les avant de bâtir un produit sur le modèle.

Les six contrôles, modèle par modèle

Chaque modèle du catalogue d'Evanesca montre six contrôles — licence, provenance, sécurité, RGPD, benchmarks et test réel (comment chaque contrôle est mené) —, avec ceux qu'il a passés et ceux qui lui manquent ou n'ont pas encore été menés. Parmi les modèles à poids ouverts d'Evanesca, DeepSeek V4.1 Flash, GLM-5.3, Qwen3.8 27B, DeepSeek V4 Flash, GLM-5.2, Qwen3.6 35B, Gemma 4 26B et Qwen3.5 397B les passent tous.

Apertus v1.5 70B, Mistral Small 4, GPT-OSS 120B, Qwen3 Coder 30B, Qwen3 235B, Mistral Small 3.2, Llama 3.3 70B et Pixtral 12B n'ont pas le tampon sécurité : ils n'ont pas réussi l'ensemble des tests d'injection, de contournement, de fuite, d'exfiltration et de demandes dangereuses. Ils restent disponibles, et le passeport sous chacune de leurs réponses nomme le tampon manquant.

Questions fréquentes

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