Modèles et laboratoires

Quel modèle à poids ouverts pouvez-vous vraiment faire tourner, et qu’avez-vous légalement le droit d’en faire?

Publié le · Par Robert Scales, avec l’aide d’outils d’IA · 8 min de lecture

Réponse courte

Sur un seul ordinateur, les options réalistes sont aujourd’hui de petits modèles comme Gemma 4, Qwen3.8-27B, gpt-oss-20b ou Nemotron 3.5 Lightning. Au-delà d’environ 300 milliards de paramètres, il faut un serveur ou un service hébergé. Légalement, Apache 2.0, MIT et OpenMDW imposent peu de conditions, alors que les licences maison de nombreux modèles phares ajoutent des règles d’attribution et pour la vente d’accès au modèle.

« Ouvert » vous dit une chose : vous pouvez télécharger le fichier. Cela ne dit pas si votre machine peut le contenir, ni si votre entreprise a le droit de l’utiliser. Ce sont deux vérifications distinctes, qui pointent souvent dans des directions opposées, car les plus grands modèles demandent le plus de matériel et portent souvent le plus de conditions.

Cette page compare les modèles en date du 2 novembre 2026, à partir de leurs fiches techniques, de leurs fichiers de licence et des tailles de fichiers sur Hugging Face. Pour les bases de l’ouvert et du fermé, voyez notre explication des licences.

Trois chiffres à lire sur toute fiche

Le total des paramètres regroupe tous les nombres appris du fichier, et il détermine en grande partie la mémoire nécessaire. Les paramètres actifs sont ceux utilisés par jeton (un petit morceau de texte) dans un modèle à mixture of experts (mélange d’experts), où seules certaines sections travaillent à chaque étape. Ils déterminent en grande partie le calcul, donc la vitesse et le coût d’exploitation.

Le troisième est le nombre de bits par paramètre, fixé par la quantification, qui stocke les nombres de façon plus compacte. Mille milliards de paramètres occupent environ 2 To sur 16 bits, 1 To sur 8 bits et environ 500 Go sur 4 bits. Voilà pourquoi le nombre de paramètres d’une fiche ne donne jamais la mémoire à lui seul. La mémoire de travail pour votre contexte s’ajoute aussi à la taille du fichier, et une séance d’un million de jetons peut en ajouter beaucoup.

Les modèles qu’une personne peut vraiment faire tourner

Ceux-ci tiennent sur un seul bon ordinateur, ou sur une carte graphique pour les plus gros. Les tailles viennent de la bibliothèque Ollama ou de Hugging Face.

ModèleParamètresTaille pratiqueLicence
Gemma 4 E2B / E4B2 et 4 milliards effectifsEnviron 5 à 10 GoApache 2.0
Gemma 4 12B12 milliardsEnviron 8 GoApache 2.0
Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B74 milliards, 9 actifsGGUF de 24 Go; recettes à partir de 28 Go de mémoireOpenMDW 1.1
gpt-oss-20b21 milliards, 3,6 actifs14 GoApache 2.0
Muse Glimmer 30BEnviron 30 milliards16,8 Go (visez 24 Go de mémoire)Apache 2.0
Qwen3.8-27B27 milliards18 GoApache 2.0
Gemma 4 26B / 31B26 milliards (4 actifs), 31 milliardsDe 16 à 19 Go pour 26BApache 2.0
Nemotron 3.5 Lightning30 milliards, 3 actifsEnviron 22 Go en NVFP4; un DGX Spark ou une H100OpenMDW 1.1

Remarquez la souplesse des licences à ce bout de l’échelle. Pour la plupart des petits projets, la question est la qualité sur vos tâches, pas le risque juridique.

Les modèles pour un serveur

Ceux-ci demandent des GPU de centre de données ou une très grande mémoire unifiée. Les tailles sont les totaux des fichiers sur Hugging Face, dans le format officiel le plus compact indiqué.

ModèleTotal / actifsFichiersMatériel nommé par le créateurLicence
gpt-oss-120b117 milliards / 5,1 milliards65 Go (Ollama)Un GPU de 80 GoApache 2.0
Kolibri-178 milliards / 3,46 milliardsEnviron 79 GoUne H200 ou B200, ou 2 H100Apache 2.0, poids seulement
Nemotron 3.5 Super VL120 milliards / 12 milliardsEnviron 75 GoUne H200 ou un DGX Spark, ou 2 H100OpenMDW 1.1
Qwen3.8-Flash-NextEnviron 180 milliardsEnviron 360 Go en BF16; une version FP8 plus petite existePlusieurs GPU en BF16Qwen Community 1.0
MiniMax M3.1-Flash428 milliards / 23 milliardsEnviron 252 GoPlusieurs GPUMiniMax Community
Beam501 milliards / 23 milliardsEnviron 294 GoPlusieurs GPUApache 2.0
GLM-5.3-Flash320 milliards / 18 milliardsEnviron 328 GoPlusieurs GPUMIT

Les conceptions clairsemées montrent ici leur valeur. Le téléchargement de Beam est modeste pour 501 milliards de paramètres, car il existe sur 4 bits et peu de paramètres travaillent sur chaque jeton.

Les modèles qui demandent une grappe ou un fournisseur

ModèleTotal / actifsFichiersÀ quoi s’attendreLicence
DeepSeek-V4.1-Flash552 milliards / 8 et 16 milliardsEnviron 510 GoServeur à plusieurs GPU, exemple sur 8MIT
MiMo-V2.6-Pro1,02 billion / 42 milliardsEnviron 574 GoServeur à plusieurs GPUMIT
Mistral Large 41 000 milliards / 49 milliardsEnviron 610 GoDe 4 à 8 GPU de dernière générationMIT modifiée, licence pour les services
GLM-5.3753 milliardsEnviron 756 GoServeur à plusieurs GPUGLM-5.3 License
Inkling975 milliards / 41 milliardsEnviron 1,9 ToGrappe de GPUApache 2.0
Muse Spark Open816 milliards / 42 milliards700 Go de mémoire en NVFP4Deux Mac Studio de 512 Go, ou des GPU; formulaire requisMuse Model License
Kimi K32,8 billions / 104 milliardsEnviron 1,56 ToAu moins 8 GPU récentsKimi K3 License
Qwen3.8 2.4T-A95B2,4 billions / 95 milliardsEnviron 4,9 To en BF16Plusieurs nœudsQwen3.8-Max License

Muse Spark Open se distingue comme le seul ici à offrir une vraie voie de bureau. Même là, deux Mac Studio haut de gamme sont un achat sérieux.

Pour presque tout le monde, ces modèles se louent au jeton. Avoir les poids garde tout de même une valeur : si un fournisseur change ses conditions ou disparaît, quelqu’un d’autre peut héberger le même modèle.

Ce que vous avez légalement le droit de faire

Vous voulezApache 2.0, MIT, OpenMDWMistral Large 4Kimi K3GLM-5.3Qwen3.8-MaxMuse Spark OpenMiniMax Community
L’utiliser à l’interneOuiOuiOuiOuiOuiOui, avec la politique d’utilisationNon commercial, oui; en entreprise, avis requis
L’intégrer à un produit payantOuiOuiOuiOuiOui, avec des limites pour les assistants de travailOui, afficher « Built with »Oui, afficher « Built with » et envoyer l’avis
L’ajuster finement et le partagerOuiOuiOuiOuiOuiOui, règles sur les dérivésOui, aux mêmes conditions
Vendre un accès APIOuiLicence toujours requiseEntente au-delà de 20 M$ USExamen de sécurité au-delà de 10 G$ USLicence au-delà de 50 M$ USEntente au-delà de 20 M$ USAutorisation au-delà de 20 M$ US
Usage militaireLa licence est muetteLa licence est muetteLa licence est muetteLa licence est muetteLa licence est muetteVérifier la politique d’utilisationInterdit

Ce tableau résume les fichiers de licence à cette date. Ce n’est pas un avis juridique, et les licences peuvent changer d’un modèle à l’autre, comme ce fut le cas pour GLM et Kimi. Le droit d’auteur, la vie privée et les lois commerciales s’appliquent peu importe la licence. Au Canada, une entreprise qui traite des renseignements personnels garde ses obligations, y compris selon la Loi 25 du Québec, peu importe où tourne le modèle.

À essayer : notez la mémoire graphique de votre machine (ou la mémoire unifiée d’un Mac) puis, comme règle générale, prenez le plus grand modèle ci-dessus dont le fichier est au moins 25 % plus petit que ce chiffre. Faites-le tourner avec Ollama ou LM Studio et donnez-lui une tâche que vous faites chaque semaine.

Comment choisir en dix minutes?

Minute 1 : où vos données peuvent-elles aller? Si elles peuvent aller chez un fournisseur, l’accès hébergé ouvre la porte à tous les modèles ci-dessus. Si elles doivent rester sur vos machines, votre matériel fixe la limite.

Minutes 2 et 3 : quelle mémoire avez-vous? Sous 16 Go, commencez par Gemma 4 E2B ou E4B. De 24 à 32 Go, essayez Qwen3.8-27B, Muse Glimmer ou gpt-oss-20b. Avec un GPU de centre de données de 80 Go, gpt-oss-120b convient et, à 160 Go ou plus, vous pouvez faire tourner Kolibri-1 ou Super VL. Au-delà, prévoyez un serveur.

Minutes 4 à 6 : qu’en ferez-vous? Pour votre propre travail, ou un produit où le modèle est intégré, la plupart des licences conviennent. Si vous prévoyez vendre l’accès au modèle lui-même, rayez Mistral Large 4 à moins d’être prêt à parler à Mistral, et vérifiez les seuils des autres.

Minutes 7 et 8 : vous faut-il quelque chose de précis? Pour le français, testez les modèles de Mistral et le soutien multilingue de Gemma. Pour l’allemand, essayez Kolibri. Pour l’audio, regardez les petites tailles de Gemma 4 ou MiMo. Pour les entrées en image, évitez Beam, qui ne traite que le texte. Pour une transparence complète sur les données d’entraînement, regardez Nemotron ou Apertus, le modèle public suisse.

Minutes 9 et 10 : testez. Les tableaux de résultats sont surtout autodéclarés, et chaque laboratoire choisit la configuration qui lui convient. Faites cinq vraies tâches sur vos deux meilleurs candidats chez un hébergeur, notez-les, et seulement alors achetez du matériel.

Sources

  1. gpt-oss-120b model card — OpenAI (Hugging Face), 5 août 2025
  2. Gemma 4 31B model card — Google DeepMind (Hugging Face), 2 avril 2026
  3. qwen3.8 - Ollama library — Ollama

Sources des articles liés dans le texte

Chaque article lié a sa propre page, avec ses sources et sa date.

Tiré du Guide de l’intelligence artificielle, par Robert Scales, publié par Holistic Hybrid inc. Partage et adaptation permis selon la licence CC BY-NC-SA 4.0 : citez le guide, mettez un lien vers https://guidetoartificialintelligence.com/fr/apprendre/quel-modele-poids-ouverts-comparatif/, pas d’usage commercial sans permission, et gardez la même licence.

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