LLM open source

Choisir entre ouvert et fermé n'est presque jamais une question de puissance. C'est la combinaison de quatre prémisses : les données peuvent-elles sortir du réseau, l'équipe sait-elle exploiter une infrastructure, le volume d'appels restera-t-il élevé, et quel est l'écart réel avec la solution actuelle ? Sur des données sensibles ou réglementées, les poids ouverts et le déploiement interne sont à peu près la seule option. À l'inverse, avec de faibles volumes et des besoins qui changent chaque semaine, la souplesse d'une API hébergée vaut davantage. Le coût caché se situe dans l'exploitation : service d'inférence, réglage des performances, montées de version et gestion des incidents — l'open source ne s'arrête pas au téléchargement. Le périmètre de l'ouverture varie aussi. Qwen3-Omni publie ses variantes Instruct, Thinking et Captioner sous Apache-2.0 ; MiniMax M2.1 adopte une licence Modified-MIT, vise le code et les agents et annonce des scores comme SWE-bench Verified ; d'autres sorties ne livrent que les poids, sans données d'entraînement ou avec des limites d'usage. Lire la licence avant de signer importe plus que de suivre le classement.