Top 50 LLM
Classé par ToolRank — le moteur de traction propriétaire de ToolPotion
N°1 actuelModèle IA GPT-5.575Fort- mesurés
- 93
- signal moyen
- 35.6/100
- audience cumulée
- 62.8M
ToolRank
ToolRank est le moteur de classement propriétaire de ToolPotion.
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Parmi les LLM, DeepSeek mène de loin, avec des modèles open source comme DeepSeek-R1 et une API compatible avec les formats OpenAI et Anthropic. Choisissez Code Llama pour le code seul et GPT-5.6 pour le code plus le travail de connaissance. — Verdict de la rédaction
Sélection rapide
1 sur 3
- # 1Meilleur choixModèle IA GPT-5.5GPT-5.5 est le dernier modèle d'OpenAI conçu pour des tâches complexes telles que la programmation, la recherche et l'analyse de données. Il offre une efficacité et une intelligence améliorées, le rendant idéal pour le travail professionnel et scientifique.75ToolRankFort
- # 2Deuxième place
DeepSeekDeepSeek est une entreprise de recherche en IA dédiée au développement de l'intelligence artificielle générale. Elle propose des LLM de pointe en open source tels que DeepSeek-V4, DeepSeek-R1 et DeepSeek-Coder, permettant aux utilisateurs de discuter avec l'IA ou de s'intégrer via API pour diverses applications.72ToolRankFort
- # 3Troisième place
Hugging FaceHugging Face est une plateforme dédiée à l'avancement et à la démocratisation de l'intelligence artificielle grâce à l'open source et à la science ouverte. Elle propose une large gamme de modèles et d'outils d'IA pour les développeurs et les chercheurs.71ToolRankFort
- 4
Modèle Command R+Command R+ est le modèle de langage large de Cohere, optimisé pour l'interaction conversationnelle et les tâches à long contexte. Il excelle dans les flux de travail RAG complexes et l'utilisation d'outils en plusieurs étapes, offrant des performances élevées pour les environnements de production.55ToolRankSolide - 5
Kimi K3.1 ProKimi K3.1 Pro est un modèle agentique multimodal à poids ouvert, doté de 2,8 trillions de paramètres, conçu pour des applications avancées. Il dispose d'une fenêtre de contexte d'un million de tokens et offre des améliorations significatives en matière de codage, de création 3D, de recherche financière et d'exactitude factuelle. Ce modèle est le premier de la série K3.1, post-entraîné avec un apprentissage par renforcement conjoint à grande échelle dans divers domaines.54ToolRankSolide - 6
Mistral Large 4Mistral Large 4 est un modèle puissant, nativement multimodal Mixture-of-Experts avec 1 trillion de paramètres, conçu pour des charges de travail IA complexes. Il excelle dans le suivi d'instructions, le raisonnement, la programmation et les flux de travail agentiques, offrant de solides performances dans la cybersécurité, la finance et le droit. Le modèle prend en charge plus de 160 langues et dispose d'une longueur de contexte de 1M, ce qui le rend adapté à diverses applications.53ToolRankSolide - 7
Codestral AI PlatformCodestral est un modèle d'IA générative à poids ouvert conçu pour les tâches de génération de code. Il prend en charge plus de 80 langages de programmation, aidant les développeurs à écrire et interagir avec le code de manière efficace. Avec un modèle de 22 milliards de paramètres, il offre des capacités avancées de complétion de code et de réduction des erreurs.48ToolRankSolide - 8
DeepSeek-V4.1-Flash-1017DeepSeek-V4.1-Flash-1017 est une version mise à jour du modèle DeepSeek, améliorant le raisonnement, la programmation et les benchmarks visuels. Il réduit le temps d'exécution des tâches et la longueur des sorties, offrant des solutions plus rapides et rentables pour les utilisateurs.48ToolRankSolide - 9
Mistral Medium 3.5Mistral Medium 3.5 est un modèle multimodal de classe frontier optimisé pour des cas d'utilisation agentiques et de codage. Il est publié avec des poids ouverts sous une licence MIT modifiée, offrant des capacités avancées pour diverses applications.47ToolRankSolide - 10
DeepSeek-V4-Pro-0813DeepSeek-V4-Pro-0813 est un modèle de langage avancé conçu pour améliorer les capacités agentiques et les performances dans les environnements de production. Il s'appuie sur le modèle DeepSeek-V4-Pro (Preview) avec des fonctionnalités de décodage et de raisonnement améliorées, le rendant compétitif par rapport aux modèles propriétaires de premier plan.47ToolRankSolide - 11
Nemotron 3 Nano OmniNemotron 3 Nano Omni est un modèle de raisonnement omni-modal développé par NVIDIA qui traite des images, des vidéos, de la parole et du texte. Il offre des capacités d'IA polyvalentes pour diverses applications.47ToolRankSolide
- 12
NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74BNVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B est un modèle de langage de grande taille conçu pour la personnalisation et le post-entraînement. Il prend en charge les entrées de texte, d'image et de vidéo, ce qui le rend polyvalent pour diverses applications.46ToolRankSolide - 13
Qwen3-Coder-NextQwen3-Coder-Next est un modèle de langage à poids ouvert conçu pour les agents de codage et le développement local. Il excelle dans l'entraînement agentique, offrant de fortes capacités de codage avec des coûts d'inférence réduits.45ToolRankSolide - 14
North Mini CodeNorth Mini Code est un modèle de 30B-A3B paramètres conçu pour la génération de code et l'ingénierie logicielle agentique. Développé par Cohere Labs, il prend en charge les capacités d'utilisation d'outils et offre une mise en œuvre efficace de l'attention pour des tâches de codage améliorées.45ToolRankSolide - 15
Qwen3.8-2.4T-A95BQwen3.8-2.4T-A95B est un modèle de langage causal conçu pour des tâches complexes, offrant des capacités améliorées en codage, travail professionnel et recherche. Il prend en charge des longueurs de contexte étendues et s'intègre à des frameworks populaires pour une inférence efficace.44ToolRankSolide - 16
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VLNVIDIA Nemotron 3.5 Super VL est un modèle de langage de grande taille conçu pour le traitement de texte, d'images et de vidéos. Il dispose d'une architecture hybride Mamba-2–Transformer et est particulièrement adapté à la personnalisation, à l'adaptation au domaine et à l'évaluation en pleine précision.43ToolRankSolide - 17
Granite Switch 4.1 8BGranite Switch 4.1 8B est un LLM modulaire qui intègre un modèle de base, plusieurs adaptateurs et un encodeur pour fournir des réponses en langage naturel, des capacités de prise de décision et de conversion de la parole en texte à partir d'un seul point de terminaison.43ToolRankSolide - 18
Kimi K2.7 CodeKimi K2.7 Code est un modèle agentique axé sur la programmation qui améliore les flux de travail en ingénierie logicielle. Il améliore l'efficacité des tokens et l'achèvement des tâches, offrant des avancées substantielles par rapport à son prédécesseur, Kimi K2.6.34ToolRankÉmergent - 19
Solar Open 2Solar Open 2 est un grand modèle de langage développé par Upstage, conçu pour des cas d'utilisation agentiques tels que la productivité de bureau et la programmation. Il dispose d'une architecture Mixture-of-Experts à attention hybride, offrant une inférence efficace et un support multilingue.33ToolRankÉmergent - 20
Kolibri 1Kolibri 1 est un modèle de langage multilingue développé par Aleph Alpha. Il excelle dans le raisonnement en plusieurs étapes, la génération augmentée par récupération et les tâches de codage, prenant en charge les langues allemande et anglaise. Le modèle est conçu pour des tâches complexes avec une grande fenêtre de contexte et est disponible sous la licence Apache 2.0.33ToolRankÉmergent - 21
DeepSeek-V4-Flash-0731DeepSeek-V4-Flash-0731 est un modèle de langage avancé qui améliore les capacités agentiques. Il surpasse les versions précédentes et est compétitif par rapport aux meilleurs modèles propriétaires, offrant des performances améliorées sur divers benchmarks.31ToolRankÉmergent - 22
Inkling-SmallInkling-Small est un modèle multimodal polyvalent qui traite des entrées textuelles, d'images et audio pour générer des sorties textuelles. Il aide les développeurs à créer des applications d'IA telles que des chatbots et des assistants de codage, avec des poids ouverts pour la recherche et l'intégration.31ToolRankÉmergent - 23
Mellum2.1 ThinkingMellum2.1 Thinking est un modèle de langage de grande taille conçu pour des tâches complexes en codage, mathématiques et raisonnement. Il excelle dans les tâches agentiques telles que le travail dans des dépôts et l'utilisation d'outils, grâce à un apprentissage par renforcement étendu.31ToolRankÉmergent - 24
Code LlamaCode Llama est la famille de modèles de langage de grande taille de Meta, spécialisée dans le code, construite en formant davantage Llama 2 sur des données riches en code. Il génère du code et des explications en langage naturel sur le code, complète et remplit du code, et suit des instructions de codage dans un format de chat, avec des variantes dédiées pour le code général, Python et le suivi d'instructions.30ToolRankÉmergent - 25
Hy3Hy3 est un modèle Mixture-of-Experts de 295 milliards de paramètres développé par l'équipe Hy de Tencent. Il excelle dans les tâches de raisonnement, d'agentivité et de long contexte, offrant des performances fiables dans divers scénarios de productivité.30ToolRankÉmergent - 26
LiquidAI LFM2.5-2.6BLiquidAI LFM2.5-2.6B est un modèle hybride conçu pour le déploiement sur appareil, offrant une inférence efficace et des capacités agentiques. Il prend en charge plusieurs langues et est optimisé pour diverses plateformes, ce qui le rend polyvalent pour des applications variées.30ToolRankÉmergent - 27
Nemotron-Labs-Audex-2BNemotron-Labs-Audex-2B est un modèle de langage large unifié audio-texte conçu pour des tâches audio telles que la compréhension, la reconnaissance et la traduction. Il prend en charge les modes de réflexion et d'instruction, offrant une solution compacte et efficace pour diverses applications audio et textuelles.30ToolRankÉmergent - 28
AliceAI-Foundation-80B-A3B-BaseAliceAI-Foundation-80B-A3B-Base est un modèle de langage fondamental avec une architecture hybride et des couches MoE, comportant 80 milliards de paramètres. Il excelle dans les tâches de connaissance factuelle, en particulier en russe, et prend en charge une longueur de contexte allant jusqu'à 262 144 tokens.30ToolRankÉmergent - 29
Spark-X2.5-4BSpark-X2.5-4B est un modèle de langage compact et polyvalent conçu pour l'efficacité et l'accessibilité. Il prend en charge plus de 200 langues et excelle dans des tâches telles que la conversation, l'écriture et la programmation, avec une fenêtre de contexte allant jusqu'à 1 million de tokens.29ToolRankÉmergent - 30
NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF16NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF16 est un modèle de langage de grande taille en boucle conçu pour le raisonnement général. Il présente une architecture normalisée-GPT avec attention à fenêtre glissante, offrant un traitement efficace des tokens et une gestion de la mémoire.29ToolRankÉmergent - 31
Nanbeige4.2-3BNanbeige4.2-3B est un modèle agentique compact conçu pour des capacités de raisonnement et d'alignement solides. Il excelle dans les tâches d'agent général et d'agent de code, surpassant des modèles plus grands tout en maintenant une taille de paramètre réduite.29ToolRankÉmergent - 32
Laguna S 2.1Laguna S 2.1 est un modèle Mixture-of-Experts conçu pour le codage agentique et les tâches à long terme. Il dispose de 118 milliards de paramètres et offre des capacités de raisonnement avancées, ce qui le rend adapté aux applications complexes en ingénierie logicielle.29ToolRankÉmergent - 33
Agents-A1Agents-A1 est un modèle Mixture-of-Experts de 35 milliards conçu pour étendre les capacités agentiques à travers plusieurs domaines. Il excelle dans la recherche à long terme, l'ingénierie, la recherche scientifique et le suivi d'instructions, offrant des performances robustes face à des systèmes de pointe.29ToolRankÉmergent - 34
Hy4 PreviewHy4 Preview est un modèle de nouvelle génération Mixture-of-Experts développé par l'équipe Hy de Tencent. Il dispose de 770 milliards de paramètres et est conçu pour améliorer la productivité dans divers domaines, y compris l'ingénierie logicielle, le développement de jeux et la recherche scientifique.29ToolRankÉmergent - 35
Mage-VLMage-VL est un modèle de fondation multimodal natif codec et de streaming proactif conçu pour une compréhension efficace des images et des vidéos. Il utilise un encodeur visuel unique et un décodeur causal pour améliorer la perception du streaming en temps réel tout en réduisant les exigences computationnelles.28ToolRankÉmergent - 36
GPT-5.6GPT-5.6 est le dernier modèle d'IA d'OpenAI, conçu pour améliorer la productivité et l'efficacité dans diverses tâches. Il offre une performance améliorée par dollar, permettant aux utilisateurs d'accomplir plus avec moins, ce qui le rend idéal pour des flux de travail exigeants en programmation, travail de connaissance et cybersécurité.28ToolRankÉmergent - 37
DeepSeek-V3DeepSeek-V3 est un modèle de langage Mixture-of-Experts avec 671 milliards de paramètres, conçu pour une inférence efficace et un entraînement économique. Il excelle dans divers benchmarks, montrant de solides performances dans les tâches de traitement du langage naturel.27ToolRankÉmergent - 38
Laguna M.1Laguna M.1 est un modèle Mixture-of-Experts de 225 milliards de paramètres conçu pour le codage agentique et les tâches à long terme. Il dispose d'un routage d'experts à haute capacité et d'une architecture d'attention globale, offrant de solides performances sur divers benchmarks.27ToolRankÉmergent - 39
Ling-3.0-flash-FinLing-3.0-flash-Fin est un modèle amélioré pour la finance développé par Ant Group, intégrant une expertise financière avec une inférence efficace pour des flux de travail à long terme. Il offre une recherche financière ancrée dans les sources et un raisonnement multi-documents.27ToolRankÉmergent - 40
Nex-N2.5-miniNex-N2.5-mini fait partie de la famille de modèles agentiques de nouvelle génération de Nex-AGI. Il est conçu pour des tâches à long terme dans des environnements réels, améliorant les capacités d'utilisation de l'ordinateur, de navigation sur le web et de tâches agentiques ancrées visuellement.26ToolRankÉmergent - 41
Ling-3.1-flashLing-3.1-flash est un modèle avancé de raisonnement hybride conçu pour des tâches complexes du monde réel. Il dispose de 560 milliards de paramètres au total et d'une fenêtre de contexte de 1 million de jetons, améliorant les performances dans divers domaines, y compris la santé, la finance et l'ingénierie logicielle.26ToolRankÉmergent - 42
LiquidAI LFM2.5-24B-A2BLiquidAI LFM2.5-24B-A2B est un modèle de raisonnement à 24B de paramètres, optimisé pour des agents rapides et privés sur appareil. Il offre une inférence efficace et prend en charge plusieurs langues, ce qui le rend idéal pour les flux de travail agentiques et l'utilisation d'outils.25ToolRankÉmergent - 43
ALoDLM-8BALoDLM-8B est un modèle de langage de diffusion développé par Amazon, conçu pour générer du texte et du code. Il utilise une computation adaptative pour affiner les états latents, améliorant ainsi l'efficacité et la précision dans les tâches linguistiques. Le modèle fait partie de la famille ALoDLM, qui soutient la recherche non commerciale en modélisation linguistique et en génération de code.25ToolRankÉmergent - 44
InternLMIntern Large Models, développé par le Shanghai AI Laboratory, propose des LLM et MLLM open-source. Leur suite comprend des modèles tels que InternVL et InternLM-XComposer, ainsi qu'une chaîne d'outils pour le développement et l'application, incluant XTuner pour le fine-tuning et LMDeploy pour le déploiement.21ToolRankÉmergent - 45
BloombergGPTBloombergGPT est un modèle de langage de grande taille avec 50 milliards de paramètres, spécifiquement ajusté pour des tâches liées à la finance. Il vise à améliorer le traitement et l'analyse des données financières, fournissant des insights et des prévisions pour les professionnels du secteur financier.21ToolRankÉmergent - 46
Modèle Kimi-K2-InstructKimi-K2-Instruct est un modèle de langage à la pointe de la technologie, basé sur un mélange d'experts, conçu pour des tâches avancées en IA. Il excelle dans le raisonnement, la programmation et l'utilisation d'outils, offrant des performances robustes avec 32 milliards de paramètres activés.20ToolRankÉmergent - 47
Modèle de Langage SmolLM3SmolLM3 est un modèle de langage de 3 milliards de paramètres conçu pour repousser les limites des petits modèles. Il prend en charge le raisonnement en mode double, six langues et le traitement de longs contextes, offrant de solides performances à l'échelle de 3B–4B.20ToolRankÉmergent - 48
MiniMax M3 - Codage & Frontière AgentiqueMiniMax M3 est un modèle d'IA avancé excelling dans les tâches de codage et agentiques. Il dispose d'une fenêtre de contexte de 1M et d'une compréhension multimodale native, alimentée par l'architecture MSA. Le modèle offre des capacités à poids ouverts, en faisant un outil polyvalent pour les développeurs et les chercheurs.19ToolRankNaissant
- 49
Modèles Multilingues BERTBERT propose deux modèles multilingues : Cased et Uncased, prenant en charge plus de 100 langues. Le modèle Cased est recommandé pour les alphabets non latins et l'usage général, tandis que le modèle Uncased est une version plus ancienne. Ces modèles sont conçus pour les tâches de compréhension du langage naturel et peuvent être affinés pour des applications spécifiques.19ToolRankNaissant - 50
WeVisOne-VLWeVisOne-VL est un modèle unifié de vision-langage développé par WeChat Vision, Tencent Inc. Il intègre la perception au niveau des objets et au niveau des pixels pour des tâches telles que la détection d'objets et le matting d'images, conçu à des fins de recherche.19ToolRankNaissant
Sélection rapide
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Bilan de la rédaction
Ce classement réunit les grands modèles de langage, des sorties de pointe aux petits modèles ouverts que vous pouvez exécuter vous-même. DeepSeek mène de loin avec un ToolRank de 70. Il propose des modèles open source comme DeepSeek-V4, DeepSeek-R1 et DeepSeek-Coder, et son API accepte les formats OpenAI comme Anthropic. Code Llama est deuxième à 28, la famille de Meta axée sur le code, construite sur Llama 2. GPT-5.6 est troisième à 26, le modèle d'OpenAI pour le code, le travail de connaissance et la cybersécurité.
Les options à poids ouverts remplissent le milieu du classement. DeepSeek-V3 est un modèle Mixture-of-Experts de 671 milliards avec 37 milliards de paramètres actifs et un contexte de 128K. Kimi-K2-Instruct Model monte jusqu'à 1 000 milliards de paramètres au total et cible le codage et l'usage d'outils. InternLM, du Shanghai AI Laboratory, ajoute des modèles multimodaux et de raisonnement mathématique. GLM-5.2 s'étend jusqu'à un contexte de 1 million de jetons sous licence MIT.
Certaines entrées comblent une niche. BloombergGPT est un modèle de 50 milliards de paramètres ajusté pour la finance. BERT Multilingual Models couvre plus de 100 langues pour la classification et l'analyse de sentiment. SmolLM3 Language Model est le choix compact, avec 3 milliards de paramètres et six langues. Mistral-7B-Instruct-v0.3 et Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 prennent tous deux en charge l'appel de fonctions.
Choisissez selon l'endroit où le modèle tournera. Une API comme celle de DeepSeek vous met en ligne le plus vite, tandis qu'un modèle à poids ouverts vous donne le contrôle de l'hébergement.
Comment choisir LLM
API ou auto-hébergé
DeepSeek et GPT-5.6 proposent des API, pour démarrer rapidement. Les modèles à poids ouverts comme SmolLM3 et GLM-5.2 vous permettent d'héberger le modèle sur votre propre matériel.
Vérifiez la fenêtre de contexte
Les documents longs ont besoin d'un contexte long. GLM-5.2 gère 1 million de jetons, DeepSeek-V3 et Kimi-K2-Instruct atteignent 128K, et Falcon3-10B-Instruct s'arrête à 32K.
Adaptez la taille au matériel
Plus gros n'est pas toujours pratique. SmolLM3 a 3 milliards de paramètres, tandis que DeepSeek-V3 en a 671 milliards au total, alors choisissez une taille que vos serveurs peuvent vraiment servir.
Cherchez l'appel de fonctions
Les agents ont besoin d'un modèle capable d'appeler des fonctions externes. Mistral-7B-Instruct-v0.3 et Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 mentionnent tous deux la prise en charge de l'appel de fonctions.