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Liste non exhaustive des LLM (Avril 2025 – Large Language Model)

Table des matières

  • BitNet b1.58 2B4T (Microsoft)

    Premier modèle LLM open-source en 1-bit natif avec 2 milliards de paramètres, entraîné sur 4 000 milliards de tokens. Il offre une efficacité remarquable en mémoire, énergie et latence, tout en maintenant des performances comparables aux modèles en pleine précision.

    SOURCES : Rapport technique SOURCES : Hugging Face

  • Falcon LLM (Technology Innovation Institute)

    Famille de modèles open-source avec des tailles allant de 1,3B à 180B paramètres, entraînés sur des corpus de haute qualité. Falcon-180B se distingue par ses performances proches des meilleurs modèles propriétaires.

    SOURCES : Site officiel SOURCES : Hugging Face

  • Grok (xAI)

    Assistant conversationnel développé par xAI, avec une personnalité distinctive et des capacités avancées en raisonnement. Grok-3, la dernière version, offre des performances améliorées et est disponible via abonnement sur la plateforme X.

    SOURCES : Site officiel SOURCES : GitHub

Modèles généralistes

  • Llama 3.3 / 3.2 / 3.1 (Meta)

    Famille de modèles open source de Meta (8B à 405B paramètres), multilingues, multimodaux, avec une fenêtre de contexte étendue et des performances state-of-the-art.

    SOURCES : Wikipédia SOURCES : Meta AI (constructeur)

  • Mistral Small 3.1

    Modèle open source SOTA de Mistral AI, multimodal, multilingue, rapide et optimisé pour l’inférence locale avec une fenêtre de contexte jusqu’à 128k tokens.

    SOURCES : Mistral AI (constructeur)

  • Qwen2.5

    Famille de modèles multilingues d’Alibaba, préentraînés sur 18 000 milliards de tokens, spécialisés en suivi d’instructions, code, maths et génération structurée.

    SOURCES : Qwen (constructeur)

  • DeepSeek-R1

    Modèle open source MoE axé sur le raisonnement, les mathématiques et le code, aux performances comparables aux meilleurs modèles propriétaires.

    SOURCES : DeepSeek (constructeur)

  • Gemma 3 (Google)

    Modèle open source léger de Google, inspiré de Gemini, multilingue, multimodal, optimisé pour un seul GPU/TPU, fenêtre de contexte de 128k tokens.

    SOURCES : Blog du Modérateur

  • Phi-4 (Microsoft)

    Petit modèle open source (14B paramètres) performant en raisonnement mathématique et général, surpassant certains modèles plus grands.

    SOURCES : Le Monde Informatique

Modèles spécialisés en code

  • Code Llama (Meta)

    Version spécialisée de Llama 2 pour la génération, complétion et débogage de code, supportant 80+ langages de programmation.

    SOURCES : Wikipédia SOURCES : Le Monde Informatique

  • DeepSeek-Coder-V2

    Modèle open source spécialisé dans la génération de code, surpassant GPT-4 Turbo sur certains benchmarks.

    SOURCES : DeepSeek (constructeur)

  • Qwen2.5-Coder

    Modèle spécialisé entraîné sur 5,5T tokens de code, performant même dans ses versions compactes.

    SOURCES : Qwen (constructeur)

Modèles multimodaux (vision/langage)

  • Llama 3.2 Vision (Meta)

    Version multimodale de Llama 3, capable de traiter texte et images pour le raisonnement visuel.

    SOURCES : Wikipédia

Modèles compacts

  • TinyLlama

    Micro-modèle open source entraîné sur 3 000 milliards de tokens, conçu pour les usages embarqués.

    SOURCES : Wikipédia (famille Llama)

  • Phi-3.5 (Microsoft)

    Micro-modèle performant de Microsoft, adapté aux appareils à ressources limitées.

    SOURCES : Le Monde Informatique

Assistants conversationnels

  • Llama 3 (Meta)

    Utilisé comme base pour de nombreux assistants open source et commerciaux.

    SOURCES : Wikipédia

  • Mistral Small 3.1

    Base idéale pour assistants virtuels multilingues et multimodaux.

    SOURCES : Mistral AI (constructeur)

Autres grands modèles de langage

  • Modèles OpenAI

    OpenAI a lancé plusieurs modèles majeurs en 2024-2025, dont la série « o » (o1, o3, o3-mini, o4-mini), GPT-4.1 (et ses variantes mini/nano) et GPT-4.5. Ces modèles sont en tête des classements, avec des capacités avancées en raisonnement, multimodalité et traitement de contextes longs.

    SOURCES : OpenAI Research

  • Modèles Google Gemini

    Les différentes versions de Gemini (notamment 2.0, 2.5 et leurs variantes Pro/Flash) dominent les classements de performance internationaux, avec des capacités multimodales (texte, image, audio, vidéo) et des fonctions de raisonnement avancé.

    SOURCES : Google DeepMind – Gemini

  • Modèles DeepSeek

    DeepSeek, laboratoire chinois, a marqué le secteur avec R1 et V3, modèles open source très performants, qui rivalisent avec OpenAI en efficacité et coût d’utilisation.

    SOURCES : DeepSeek GitHub

  • Modèles Anthropic

    La série Claude (notamment Claude 3.5) est reconnue pour ses performances en génération de texte et sa conception axée sur la sécurité et l’éthique.

    SOURCES : Anthropic

  • Modèles Alibaba Qwen

    Bien que Qwen2.5 soit listé, la version Max (Qwen 2.5-Max) est l’un des modèles les plus puissants d’Alibaba et se classe dans le top 10 mondial.

    SOURCES : Qwen Blog

  • Autres modèles notables

    GLM-4-Plus (Zhipu AI)
    Modèle chinois performant, notamment dans les tâches multilingues et la génération structurée.

    Step-2.16K-Exp (StepFun)
    Modèle performant, classé dans le top 20 mondial en 2025.

    Yi:Lightning (01.AI)
    Modèle chinois open source, reconnu pour sa rapidité et ses performances.

    SOURCES : Zhipu AI sur Hugging Face, 01.AI sur Hugging Face
Comparaison des principaux LLM (Avril 2025)