Quelle est la différence entre un modèle de fondation et une application construite sur celui-ci ?

Un modèle de fondation est le système entraîné sous-jacent — les poids, le checkpoint ou l'API qui génère du texte, des images ou d'autres sorties. Les applications construites par-dessus ajoutent une interface utilisateur, des invites spécifiques et une logique de flux de travail pour un cas d'usage particulier. Cette catégorie de 268 références couvre les modèles eux-mêmes, tels que DeepSeek-R1, GPT-5 et Stable Diffusion XL, plutôt que les applications construites autour d'eux.

Que sont les modèles à poids ouverts et en quoi diffèrent-ils des API propriétaires ?

Les modèles à poids ouverts comme DistilGPT2 et DeepSeek-R1 publient leurs poids entraînés publiquement, permettant aux développeurs de télécharger, d'affiner et d'héberger le modèle sans dépendre d'une API externe. Les modèles propriétaires comme ceux d'OpenAI sont accessibles via une API où vous payez par token sans jamais accéder aux poids sous-jacents. Les modèles à poids ouverts offrent plus de contrôle et des coûts courants plus faibles à grande échelle, tandis que les API propriétaires sont plus faciles à prendre en main et reçoivent des mises à jour continues.

En quoi les modèles multimodaux vision-langage diffèrent-ils des LLM textuels uniquement ?

Les modèles multimodaux acceptent à la fois des images et du texte en entrée — vous pouvez montrer au modèle une photo et lui poser des questions à ce sujet, lui demander de décrire une image, ou utiliser un contexte visuel en complément d'instructions écrites. Les LLM textuels uniquement traitent et génèrent uniquement du langage. De nombreux modèles de pointe accessibles via des API prennent désormais en charge les entrées multimodales, bien que la qualité de la compréhension visuelle varie selon les modèles.

Comment choisir le bon LLM pour une tâche spécifique ?

Le bon choix dépend du type de tâche (raisonnement, codage, écriture créative, vision), des exigences de latence, de la taille de la fenêtre de contexte, du coût par token et de la nécessité de régler finement le modèle ou de l'héberger soi-même. Des outils comme Roboflow Computer Vision et Firecrawl dans cette catégorie illustrent des modèles spécialisés ou des infrastructures répondant à des cas d'usage spécifiques pour les développeurs. Évaluer les modèles sur un échantillon représentatif de votre tâche réelle est plus fiable que de se fier uniquement aux scores de benchmarks.

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