Qwen, DeepSeek, GLM, Llama : le panorama des meilleurs LLM open source en 2026

L'écosystème open source n'a jamais été aussi riche. Tour d'horizon des familles de modèles qui comptent en 2026 et de leurs cas d'usage respectifs.

L'écart avec les modèles propriétaires continue de se resserrer. Voici les familles de modèles open source qui comptent en ce moment.

Qwen (Alibaba)

Qwen3.8-Max, sorti le 2 août 2026, pèse 2,4 billions de paramètres et progresse nettement en code, recherche et tâches longues. Qwen 3 235B-A22B reste une référence pour le raisonnement général et le code.

DeepSeek

DeepSeek V4 Pro est aujourd'hui le modèle ouvert le plus capable pour les tâches de raisonnement, avec DeepSeek R1 qui domine toujours sur le raisonnement mathématique pur.

GLM (Tsinghua)

La série GLM-5 et GLM-5.1 s'impose comme une alternative sérieuse, particulièrement suivie dans la recherche académique et les déploiements chinois.

Gemma (Google) et Mistral

Gemma reste le choix de référence pour le déploiement embarqué et on-device. Mistral continue de défendre une approche européenne avec de solides capacités multilingues.

Llama (Meta)

Toujours le modèle open source le plus déployé en entreprise, avec Llama 4 Scout qui se distingue par un contexte allant jusqu'à 10 millions de tokens — la référence pour l'analyse de très gros corpus.

Et le multimodal ?

MiniMax H3, un modèle ouvert, comprend un contexte unifié texte/image/vidéo/audio et peut générer jusqu'à 15 secondes de vidéo en 2K avec son stéréo natif.

Comment choisir

Tous ces modèles tournent avec Ollama ou vLLM — aucune excuse pour rester dépendant d'une seule API propriétaire.

Envie d'aller plus loin ? Notre guide LLM en local avec Ollama vous montre comment l'appliquer concrètement.