LLM open source : surpassent les modèles fermés en termes de coût et de performance

Si les LLM propriétaires comme GPT, Claude et Gemini dominent le secteur de l’IA de pointe, de nombreuses tâches courantes ne nécessitent pas des capacités de pointe. Cet article révèle que des alternatives open source comme Qwen et Llama égalent ou surpassent souvent les performances des modèles propriétaires pour des tâches telles que la classification, la summarisation et l’extraction de données, tout en réduisant considérablement les coûts. Les comparaisons de référence montrent des économies pouvant atteindre plus de 90 %, notamment avec l’inférence par lots. Un tableau de conversion pratique aide les entreprises à migrer vers l’open source, en maximisant les performances et en minimisant les dépenses.