LLM open source : équilibrage entre coût, confidentialité et performances pour les entreprises
Cet article évalue plusieurs modèles linguistiques de grande taille (LLM) open source pour les applications d'entreprise, en se concentrant sur le coût, la confidentialité et les performances. En utilisant le benchmark BASIC, les modèles ont été évalués sur la précision, la vitesse, le rapport coût-efficacité, l'exhaustivité et la limitation. Llama 3.2 a offert un bon équilibre entre précision et coût ; Qwen 2.5 a excellé en termes de rentabilité ; et Gemma 2 était le plus rapide, bien qu'un peu moins précis. Bien que les LLM open source soient encore en retard sur les modèles propriétaires comme GPT-4o en termes de performances, ils offrent des avantages significatifs en matière de confidentialité des données et de contrôle des coûts, et deviennent de plus en plus viables pour les tâches critiques des entreprises à mesure qu'ils continuent de s'améliorer.