Llm

Outils d'IA avec l'étiquette Llm.

200+ outils · choisis à la main

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open-code-review La CLI de revue de code d'Alibaba, qui lit les diffs git et poste des commentaires ligne par ligne via un agent LLM.

Baidu ERNIE La famille de chatbot et de grands modèles de langage de Baidu

Crusoe Cloud GPU et data centers d'IA

LMArena Classement voté par la foule, qui range les modèles d'IA face à face

AstaBrief 8B AstaBrief 8B transforme une question de recherche et un jeu d'articles en un rapport avec citations

Beam Beam est le modèle ouvert à mélange d'experts parcimonieux de Reflection : 501B au total et 23B actifs, sous Apache 2.0

Claude Haiku 5.5 Anthropic a publié Claude Haiku 5.5 le 7 octobre 2026, pour le travail à fort volume et sensible au coût

DeepSeek V4.1 Flash Cyber DeepSeek V4.1 Flash Cyber est une variante de V4.1 Flash tournée vers la cybersécurité, sortie le 29 octobre 2026

Gemini 4 Carbon Gemini 4 Carbon vise la défense en cybersécurité et les tâches à long horizon

GPT-6 Rosalind Research GPT-6 Rosalind Research, sorti le 30 octobre 2026 pour la recherche en sciences de la vie en plusieurs étapes, sur le raisonnement de GPT-6

GPT-6.1 Terra Le modèle rapide et économe de la famille GPT-6 d'OpenAI, avec raisonnement visuel et computer use

Kimi K3.1 Pro Moonshot AI a sorti Kimi K3.1 Pro le 23 octobre 2026

Kolibri Kolibri est le mélange d'experts ouvert d'Aleph Alpha pour l'anglais et l'allemand, avec 78 milliards de paramètres au total, 3 milliards actifs et jusqu'à 1 million de tokens de contexte

Ling-3.1-flash Ling-3.1-flash est un modèle de raisonnement hybride d'InclusionAI, avec 560 milliards de paramètres au total, environ 25 milliards actifs et une fenêtre de contexte d'un million de tokens

Mercury 3 Mercury 3 est un modèle de langage à diffusion d'Inception Labs, avec une fenêtre de contexte d'un million de tokens

MiMo V2.6 Flash Version d'accompagnement moins chère de Xiaomi pour MiMo V2.6 Pro

Muse Spark Open Muse Spark Open est un modèle à mélange d'experts nativement multimodal de Meta, avec 816 milliards de paramètres au total, 42 milliards actifs et une fenêtre de contexte d'un million de tokens

Nemotron 3.5 Bolt E4B Nemotron 3.5 Bolt E4B est un petit modèle qui tient dans 4 GB, conçu pour des agents conversationnels, avec usage d'outils sur plusieurs tours et un raisonnement configurable

Qwen3.6 27B Qwen3.6 27B est un modèle de 27 milliards de paramètres de l'équipe Qwen d'Alibaba, sorti le 21 octobre 2026

Step 5 Preview Le modèle Step 5 en aperçu de StepFun, listé chez des agrégateurs d'API en octobre 2026

Claude Opus 5.5 Le modèle Opus le plus capable d'Anthropic, moins cher à faire tourner qu'Opus 5

Claude Sonnet 5.5 Modèle Sonnet plus rapide pour le code et les documents du quotidien

Gemini 4 Argon Le premier modèle Gemini 4 de Google, limité à un groupe de préversion pour la cyberdéfense

GLM-5.3-FlashX Variante de service à haut débit de GLM-5.3-Flash

GPT-6 Luna Le modèle GPT-6 d'OpenAI à bas coût, pour les tâches à fort volume

GPT-6 Sol Le modèle GPT-6 intermédiaire d'OpenAI, pour le code et le travail agentique

Grok 4.7 Dernier modèle de xAI pour le code et le travail intellectuel, avant Grok 5

Qwen3.8-Omni-Flash Le modèle omni any-to-text d'Alibaba, qui couvre le texte, l'image, l'audio et la vidéo

Xiaomi MiMo-V2.6-Pro Modèle phare de Xiaomi mis en open source, avec une variante d'inférence plus rapide

TypingMind Interface de chat sur mesure pour GPT et Claude, qui tourne avec ta propre clé d'API

Atria Dawn Preview Le modèle agentique à poids ouverts du Shanghai AI Laboratory, pour la recherche et l'ingénierie

Claude Mythos 5.1 La variante à accès contrôlé de Fable 5.1, pour la recherche en cybersécurité et en sciences de la vie

DeepSeek-V4.1-Flash La suite moins chère de V4-Flash, capable de vision, avec une tarification de pointe par paliers

Fugu Max Le système d'orchestration de modèles de Sakana AI, optimisé pour le coût

Fugu Ultra v2 Le système d'orchestration de modèles phare de Sakana AI, réglé pour le raisonnement visuel

Gemini 3.8 Flash Le successeur de Gemini 3.7 Flash chez Google, sorti trois semaines plus tard avec des gains sur les agents

Hy4 Preview Modèle phare à poids ouverts de Tencent Hunyuan, conçu avec ses propres outils de développement

Kimi K2.8 Preview Modèle de milieu de gamme de Moonshot, qui réduit l'écart avec le Kimi K3 phare

Ling-3.0-Flash-Fin Modèle Ling d'Ant Group ajusté pour la finance, pour la recherche et les flux de valorisation

Mercury 2.5 Preview Modèle de langage à diffusion d'Inception Labs, fait pour générer des tokens en parallèle

Claude Fable 5.1 La version ponctuelle de Fable 5 par Anthropic, avec un cache de prompts 75 % moins cher

GPT-6 Astra Le nouveau modèle phare d'OpenAI, qui raisonne avec une technique en boucle, le recurrent depth

Muse Glimmer Le modèle agentique ouvert de Meta pour l'appareil, distillé de Muse Spark

Muse Spark 1.3 Le modèle de raisonnement de frontière de Meta, qui réduit l'écart avec OpenAI et Anthropic

Qwen3.8-Flash-Next L'aperçu à poids ouverts, par Alibaba, de l'architecture Qwen4 de prochaine génération

GLM-5.2 Turbo La variante plus rapide de GLM-5.2 chez Zhipu, ajustée pour les longs flux de travail d'agents

GLM-5.3-Flash Le premier modèle GLM-5 nativement multimodal de Zhipu, révélé après être devenu viral sous le nom « Ox Alpha »

Grok 4.6 Modèle phare de xAI pour les agents de code de longue durée et le travail visuel interactif

Gemini 3.7 Flash Le successeur de Gemini 3.6 Flash chez Google, sorti trois semaines plus tard avec une sortie moins chère

GLM-5.3 La mise à jour de Zhipu orientée code de GLM-5.2, fortement ajustée sur la recherche de vulnérabilités

Qwen3.8-27B Le modèle multimodal à poids ouverts d'Alibaba, taillé pour tourner sur un seul GPU local

DeepSeek-V4-Flash-0731 Le modèle MoE de 284B sous licence MIT de DeepSeek, réentraîné pour un code agentique plus solide

Gemini 3.5 Flash-Lite Le palier Gemini 3.5 le moins cher de Google, conçu pour l'automatisation à fort volume

Gemini 3.6 Flash Le nouveau modèle Flash par défaut de Google, moins cher et plus rapide que 3.5 Flash sur le code et les tâches d'agents

Kimi K3 Modèle à poids ouverts de 2,8 billions de paramètres de Moonshot, le plus grand modèle ouvert livré à ce jour

Ling-3.0-Flash Modèle de raisonnement à poids ouverts et économe d'Ant Group, fait pour des agents d'IA en production

Qwen3.8-Max Le plus grand et le plus capable des modèles Qwen d'Alibaba à ce jour, un modèle multimodal phare de 2,4 billions de paramètres

Claude Opus 4.5 Le modèle de niveau Opus d'Anthropic qui a baissé les tarifs des deux tiers tout en menant SWE-bench

Claude Opus 4.6 La mise à jour Opus d'Anthropic qui a porté la fenêtre de contexte à 1 million de tokens

Claude Opus 4.7 Une mise à niveau d'Opus 4.6, ciblée sur les tâches d'ingénierie logicielle les plus dures

Claude Opus 5 Le plus récent modèle de niveau Opus d'Anthropic, au même tarif que son prédécesseur

Claude Sonnet 4.6 Le modèle Sonnet par défaut d'Anthropic, fait pour approcher les résultats de classe Opus à un cinquième du prix

DeepSeek V3.2 La mise à jour de V3.1 par DeepSeek, construite autour d'un nouveau mécanisme d'attention sparse

Gemini 3 Deep Think Le mode de raisonnement étendu de Google pour les problèmes de maths et de sciences les plus durs

Gemini 3 Flash Le modèle de palier Flash de Google, qui ramène le raisonnement de Gemini 3 Pro à un coût et une latence plus bas

Gemini 3.1 Pro Le successeur de Gemini 3 Pro chez Google, en disponibilité générale

Gemini 3.5 Flash Le modèle Flash par défaut de Google, environ quatre fois plus rapide que les modèles frontier concurrents

GLM-5 Le modèle frontier à poids ouverts de Zhipu, entraîné entièrement sur du hardware Huawei national

GPT-5 Pro La variante de GPT-5 la plus gourmande en calcul, faite pour la précision plutôt que la vitesse

GPT-5.1 La mise à jour de GPT-5 tournée vers le code, avec un effort de raisonnement réglable

GPT-5.2 La sortie GPT-5.2 d'OpenAI en trois paliers : Instant, Thinking et Pro

GPT-5.4 Le premier modèle d'OpenAI livré avec le computer use en natif

GPT-5.5 Le modèle d'OpenAI qui menait le classement ARC-AGI-2 à sa sortie

Grok 4.20 Modèle multi-agents de xAI, qui débat en interne avant de répondre

Inkling Premier modèle à poids ouverts du Thinking Machines Lab de Mira Murati

Kimi K2.5 Mise à jour multimodale native de K2 chez Moonshot, conçue pour coordonner des essaims de sous-agents

MiniMax M2.5 Modèle à poids ouverts de MiniMax, qui étend la compétence en code au travail de bureau général

Amazon Nova 2 Pro Le modèle Bedrock phare de deuxième génération d'Amazon

Command A2 Modèle de langage phare de Cohere, centré sur les entreprises

Llama 5 Prochain modèle phare multimodal à poids ouverts de Meta, pour l'appareil comme pour le centre de données

Mistral Large 4 Le modèle phare de Mistral AI pour le raisonnement et le code

Nemotron 5 Le modèle à poids ouverts de NVIDIA, réglé pour une inférence efficace sur son propre hardware

Qwen4-Max Le modèle propriétaire phare d'Alibaba pour l'API Qwen et sa plateforme cloud

DeepSeek Modèles de raisonnement à poids ouverts du labo d'IA chinois DeepSeek

DeepSeek Chat Assistant d'IA pour le raisonnement, le code et les questions générales

Gemini Pro Modèle multimodal de milieu de gamme de Google, fort sur les tâches de vision

Mistral Le principal lab d'IA européen, connu pour des modèles ouverts et fermés efficaces

Qwen Studio Assistant d'IA multimodal alimenté par les modèles Qwen

abab6.5 Le modèle phare propriétaire de MiniMax, avant le virage vers les poids ouverts

ALBERT La variante de BERT par Google, avec partage de paramètres, pensée pour l'efficacité à grande échelle

Amazon Nova Lite Le palier multimodal Bedrock d'Amazon, à bas coût

Amazon Nova Micro Le palier Nova d'Amazon le plus rapide et le moins cher, pour les tâches de texte simples

Amazon Nova Premier Le palier Nova le plus capable d'Amazon, pour les tâches complexes en plusieurs étapes

Amazon Nova Pro Le modèle de fondation multimodal phare d'Amazon sur Bedrock

Apple Foundation Model Les modèles de fondation d'Apple, sur l'appareil et sur serveur, derrière Apple Intelligence

Aquila Le premier modèle de fondation bilingue ouvert de BAAI (chinois et anglais)

Aquila2 La famille de modèles de fondation bilingues de deuxième génération de BAAI

Arctic Le modèle à poids ouverts de Snowflake, orienté entreprises, optimisé pour le SQL et le RAG

Aya 23 Le modèle multilingue à poids ouverts de Cohere For AI, sur 23 langues

Baichuan 2 Le modèle de fondation bilingue à poids ouverts de Baichuan

Baichuan 3 Le modèle phare propriétaire de Baichuan, successeur du Baichuan 2 à poids ouverts

Baichuan 4 Le modèle de fondation phare de Baichuan pour le chinois

Baichuan-13B Le modèle bilingue à poids ouverts de Baichuan, antérieur aux générations Baichuan 2, 3 et 4

BitNet b1.58 Le modèle de recherche de Microsoft qui tient des performances de LLM compétitives avec des poids ternaires à 1,58 bit

BLOOM Le modèle ouvert et multilingue construit par la collaboration BigScience

BLOOMZ Une variante de BLOOM ajustée sur des instructions, entraînée à en suivre d'une langue à l'autre

BTLM-3B Le modèle compact à poids ouverts de Cerebras, réglé pour dépasser ce que son nombre de paramètres laisse attendre

ByT5 La variante de T5 de Google, sans tokens, qui travaille directement sur les octets bruts

c2 model Le modèle conversationnel interne de Character.AI, derrière ses compagnons de chat

Cerebras-GPT La famille de modèles entièrement ouverts de Cerebras, entraînée sur ses puces à l'échelle du wafer

ChatGLM3 Le modèle de dialogue bilingue à poids ouverts de troisième génération, chez Zhipu

Chinchilla Le modèle de recherche de DeepMind en 2022, qui a remis à plat les hypothèses des lois d'échelle pour l'entraînement des LLM

Claude 1 Le premier modèle Claude rendu public par Anthropic

Claude 2 Le Claude de deuxième génération d'Anthropic, avant la mise à jour Claude 2.1

Claude 2.1 Le modèle d'Anthropic de 2023 qui a poussé la fenêtre de contexte à 200 000 tokens

Claude 3 Haiku Le modèle le plus rapide d'Anthropic dans la famille Claude 3 d'origine

Claude 3 Opus Le modèle phare d'Anthropic en 2024, le haut de la famille Claude 3 d'origine

Claude 3 Sonnet Le milieu de gamme équilibré de la ligne Claude 3 d'origine d'Anthropic

Claude 3.5 Haiku Le modèle rapide et peu cher d'Anthropic, au niveau de l'ancien Claude 3 Opus sur certains benchmarks

Claude 3.5 Sonnet La sortie Claude de 2024 qui a popularisé les capacités d'agent pour l'usage de l'ordinateur

Claude 3.7 Sonnet Le premier modèle de raisonnement hybride d'Anthropic, entre réponses rapides et réflexion étendue

Claude Fable 5 Le premier modèle de classe Mythos d'Anthropic, réglé pour les benchmarks de code les plus durs

Claude Haiku 4.5 Le modèle de la génération actuelle le plus rapide et le moins cher d'Anthropic

Claude Instant Le premier niveau de modèle rapide et peu cher d'Anthropic

Claude Opus 4 Le modèle phare d'Anthropic à sa sortie, fait pour un travail agentique soutenu et à long horizon

Claude Opus 4.1 Un raffinement incrémental de Claude Opus 4, avec une meilleure justesse en code et en tâches agentiques

Claude Opus 4.8 Le modèle de niveau Opus le plus capable d'Anthropic, pour l'analyse approfondie et les tâches à long horizon

Claude Sonnet 4 Modèle Claude 4 milieu de gamme d'Anthropic, qui équilibre la force en code et le coût du quotidien

Claude Sonnet 4.5 Le modèle de niveau Sonnet le plus capable d'Anthropic à sa sortie, très orienté code et usage de l'ordinateur

Claude Sonnet 5 Premier modèle Claude de classe Sonnet à dépasser les benchmarks d'écriture phares d'Anthropic

Code Llama Variante Llama de Meta à poids ouverts, spécialisée dans le code

Codestral Modèle de génération et de complétion de code de Mistral

CodeT5+ Famille de modèles de code encodeur-décodeur à poids ouverts, chez Salesforce

Command A Modèle phare de Cohere pour les entreprises, réglé pour les charges agentiques et le RAG

Command Light Palier Command le plus petit et le plus rapide chez Cohere

Command R Plus Modèle phare de Cohere, optimisé pour le RAG et l'usage d'outils, au-dessus de Command R

Command R+ Modèle de Cohere optimisé pour la génération augmentée par la recherche

Command R7B Plus petit modèle Command de la génération actuelle chez Cohere

DBRX Modèle à mélange d'experts et à poids ouverts de Databricks

DBRX Instruct Variante ajustée pour les instructions du modèle DBRX à poids ouverts de Databricks

DeepSeek Coder V2 Modèle à mélange d'experts de DeepSeek, à poids ouverts et spécialisé dans le code

DeepSeek LLM 67B Premier modèle de fondation dense à poids ouverts de DeepSeek

DeepSeek R1 Le modèle de raisonnement de DeepSeek qui a égalé les modèles frontier fermés en maths et en code

DeepSeek V3 Le modèle de mélange d'experts efficace de DeepSeek, entraîné pour une fraction du coût des rivaux

DeepSeek V4-Pro Le meilleur modèle à poids ouverts de 2026, en tête sur le code agentique et le raisonnement de niveau graduate

DeepSeek-Math Modèle à poids ouverts de DeepSeek, spécialisé dans le raisonnement mathématique

DeepSeek-MoE-16B Premier mélange d'experts à grain fin de DeepSeek, qui a nourri ses architectures MoE suivantes

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B Distillation sur base Llama des traces de raisonnement de DeepSeek-R1, la plus grande variante distillée

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B Distillation sur base Qwen des traces de raisonnement de DeepSeek-R1, dans un plus petit modèle ouvert

DeepSeek-V2 Le modèle de mélange d'experts de DeepSeek en 2024, bien moins cher en API que ses concurrents

DeepSeek-VL2 Le modèle vision-langage à mélange d'experts et à poids ouverts de DeepSeek

DistilBERT La version distillée de BERT par Hugging Face, 40 % plus petite, qui garde l'essentiel de ses performances

Dolly 2.0 Le premier modèle de suivi d'instructions de Databricks, entièrement ouvert et utilisable commercialement

Doubao 1.5 Pro Le modèle de fondation phare de ByteDance, derrière son assistant Doubao

Doubao-Seed 1.6 Le palier ajusté pour le raisonnement du modèle de fondation Doubao, chez ByteDance

ELECTRA L'approche de préentraînement de Google, plus économe en exemples, avec un objectif de détection de tokens remplacés

ELMo Le modèle de représentations de mots contextualisées d'AI2, antérieur à l'ère des transformers

ERNIE 4.0 Le modèle phare de Baidu avant la génération 4.5

ERNIE 4.5 Le modèle de fondation multimodal phare de Baidu

EXAONE 3.0 La génération EXAONE précédente de LG, avant EXAONE 3.5

EXAONE 3.5 La famille de modèles bilingues coréen-anglais à poids ouverts de LG

Falcon 180B Le modèle à poids ouverts de TII qui menait les leaderboards ouverts à sa sortie

Falcon 3 La famille de petits modèles efficaces à poids ouverts de TII

Falcon 40B Le modèle à poids ouverts antérieur de TII, en tête des leaderboards avant Falcon 180B

Falcon 7B Le palier compact de Falcon chez TII, qui a aidé à faire connaître la sortie d'origine

Falcon Mamba 7B Le modèle à poids ouverts de TII, construit sur l'architecture Mamba à espace d'états

Flan-T5 Le successeur à poids ouverts de T5 chez Google, ajusté par instructions

Fuyu-8B Le modèle multimodal à poids ouverts d'Adept, conçu pour la perception des agents numériques

Galactica Le modèle de Meta de 2022, entraîné sur la littérature scientifique et retiré quelques jours après le lancement

Gemini 1.0 Pro Le palier intermédiaire de la première génération Gemini de Google

Gemini 1.0 Ultra Le premier phare de la génération Gemini de Google, lancé début 2024

Gemini 1.5 Flash Le palier Gemini 1.5 rapide et peu coûteux de Google, distillé à partir de Gemini 1.5 Pro

Gemini 1.5 Pro Le modèle de Google de 2024 qui a introduit la fenêtre de contexte d'un million de tokens

Gemini 2.0 Flash Le modèle multimodal à faible latence de la génération 2.0 de Google

Gemini 2.0 Flash Thinking Variante expérimentale précoce de raisonnement de Gemini 2.0 Flash, qui montre sa chaîne de pensée

Gemini 2.5 Flash Le palier Gemini de Google, à faible latence et peu coûteux

Gemini 2.5 Pro La sortie Gemini de Google en 2025, centrée sur le raisonnement

Gemini 3 Pro Le modèle multimodal phare de Google, avec une fenêtre de contexte de 1 million de tokens

Gemini 3.5 Pro Le modèle frontier de nouvelle génération de Google, annoncé mais pas encore pleinement publié

Gemini Nano Le palier Gemini sur appareil de Google, intégré à Pixel et à Android

Gemma La première version Gemma à poids ouverts de Google, issue des mêmes recherches que Gemini

Gemma 2 La famille de modèles à poids ouverts de la génération précédente chez Google

Gemma 3 La famille de modèles à poids ouverts de Google, issue des recherches Gemini

GLM-4 Le modèle généraliste à poids ouverts de Zhipu en 2024

GLM-4-Plus Le palier phare propriétaire de Zhipu, à côté de la gamme GLM à poids ouverts

GLM-4.6 Le modèle à poids ouverts bon marché de Zhipu, pour le code au quotidien

GLM-5.2 Le modèle phare à poids ouverts de Zhipu, sorti en même temps que Kimi K2.7 au milieu de 2026

Gopher Le modèle de recherche de DeepMind à 280 milliards de paramètres, qui a nourri les lois d'échelle de Chinchilla

GPT-1 Le modèle d'article d'origine d'OpenAI en 2018, qui a introduit l'architecture GPT

GPT-2 Le modèle d'OpenAI de 2019, un temps retenu à la publication à cause de risques de mésusage

GPT-3 Le modèle de 2020 qui a montré pour la première fois que l'apprentissage few-shot à grande échelle était possible

GPT-3 Davinci La plus grande des tailles d'origine du modèle GPT-3

GPT-3.5 Turbo Le modèle qui faisait tourner le lancement public d'origine de ChatGPT

GPT-4 La sortie de 2023 qui a changé ce qu'on attendait d'un LLM

GPT-4 Turbo Successeur de GPT-4, plus rapide et moins cher, avec une plus grande fenêtre de contexte

GPT-4.1 Le modèle 2025 d'OpenAI, fenêtre d'un million de tokens, ajusté pour le code

GPT-4.5 Le plus grand modèle d'OpenAI avant GPT-5, ajusté pour une conversation naturelle

GPT-4o Le modèle omni d'OpenAI, nativement multimodal sur le texte, l'image et l'audio

GPT-4o mini Le petit modèle multimodal d'OpenAI, pensé pour limiter le coût

GPT-5 La famille unifiée de modèles de raisonnement et de chat d'OpenAI

GPT-5.6 Luna Le palier GPT-5.6 rapide et peu coûteux, pour les tâches à fort volume sensibles à la latence

GPT-5.6 Sol Le modèle phare d'OpenAI pour le raisonnement avancé en maths, sciences et cybersécurité

GPT-5.6 Terra Le palier GPT-5.6 équilibré, pour le code, le raisonnement et les tâches agentiques du quotidien

GPT-J Un des premiers modèles à poids ouverts de style GPT-3, par EleutherAI

GPT-Neo 2.7B Le premier modèle ouvert de style GPT-3 d'EleutherAI, avant GPT-J et GPT-NeoX

GPT-NeoX-20B Le modèle à poids ouverts d'EleutherAI, l'un des plus grands checkpoints publics de son époque

GPT-OSS-120B La première sortie à poids ouverts d'OpenAI depuis GPT-2, au niveau d'o4-mini sur beaucoup de benchmarks de raisonnement

GPT-OSS-20B Le palier plus petit de la sortie à poids ouverts d'OpenAI, fait pour tenir sur un seul GPU

Granite 13B L'ancien modèle de fondation pour entreprises d'IBM, avant la génération Granite 3

Granite 3.0 La famille de modèles à poids ouverts d'IBM pour les secteurs régulés

Granite Code La famille de modèles de génération de code à poids ouverts d'IBM

Grok 3 Modèle de xAI de 2025, entraîné sur le supercalculateur Colossus

Grok 4 Modèle de raisonnement phare de xAI en 2025

Grok 4 Fast Palier basse latence de Grok 4 chez xAI, pour les usages à fort débit

Grok 4.5 Modèle frontier de xAI, axé sur le code

Grok-1 Premier modèle de xAI, ensuite publié à poids ouverts sous Apache 2.0

Grok-1.5 Modèle de transition de xAI, qui a ajouté le raisonnement en long contexte avant Grok 2

Grok-2 Modèle de xAI de 2024, qui a ajouté la génération d'images native

Hermes 2 Gamme plus ancienne de fine-tunes à poids ouverts de Nous Research

Hermes 3 Fine-tune à poids ouverts de Nous Research, axé sur le pilotage et le raisonnement

Hunyuan Large Modèle à mélange d'experts et à poids ouverts de Tencent

Hunyuan Turbo Palier Hunyuan basse latence de Tencent, pour les charges de production

Hunyuan-A13B Modèle de raisonnement à mélange d'experts et à poids ouverts de Tencent

HyperCLOVA X Modèle phare de Naver, ajusté pour la langue et la culture coréennes

Inflection-1 Modèle d'origine d'Inflection, qui a d'abord alimenté l'assistant Pi

Inflection-2.5 Modèle d'Inflection conçu pour faire tourner l'assistant empathique Pi

InstructGPT Modèle de 2022 d'OpenAI qui a introduit l'instruction-tuning par RLHF à grande échelle

InternLM2 Modèle de fondation à poids ouverts du Shanghai AI Lab, solide en long contexte et en raisonnement

InternLM2.5 Génération InternLM mise à jour du Shanghai AI Lab, plus forte en outils et en raisonnement

Jamba 1.5 Large Modèle hybride transformeur-Mamba d'AI21, fait pour un très long contexte

Jamba 1.5 Mini Modèle hybride compact transformeur-Mamba d'AI21

Jamba Large 1.6 Modèle phare hybride transformeur-Mamba d'AI21, mis à jour

Jurassic-1 Premier grand modèle de langage d'AI21, contemporain de l'époque GPT-3

Jurassic-2 Ancienne gamme de grands modèles de langage propriétaires d'AI21

Jurassic-2 Mid Palier intermédiaire de la famille Jurassic-2 d'AI21, avant le passage à l'architecture Jamba

Kimi K1.5 Première sortie Kimi de Moonshot réglée pour le raisonnement

Kimi K2 Modèle de base à poids ouverts d'origine de la génération K2 chez Moonshot

Kimi K2.6 Modèle à poids ouverts de Moonshot, fait pour les tâches agentiques et l'usage d'outils de longue durée

Kimi K2.7 Code Modèle de code agentique à poids ouverts de Moonshot, réglé pour les outils et les tâches longues

Kimi-VL Modèle vision-langage à poids ouverts de Moonshot

LaMDA Modèle conversationnel de Google en 2021, qui a servi de base au Bard d'origine

LLaMA Sortie à poids ouverts d'origine de Meta en 2023, qui a lancé l'essor des LLM ouverts

Llama 2 Sortie à poids ouverts de Meta en 2023, qui a lancé l'écosystème des LLM ouverts

Llama 3 Sortie à poids ouverts de Meta en 2024, qui a comblé l'essentiel de l'écart avec les modèles fermés

Llama 3.1 405B Plus grand modèle dense à poids ouverts de Meta, au niveau des modèles fermés de premier plan

Llama 3.1 70B Palier intermédiaire de la sortie Llama 3.1 de Meta, entre les modèles 8B et 405B

Llama 3.1 8B Palier compact de la génération Llama 3.1 chez Meta

Llama 3.2 Première génération Llama de Meta avec des paliers vision et pour l'appareil

Llama 3.3 Modèle 70B à poids ouverts et économe de Meta, au niveau de prédécesseurs plus grands

Llama 4 Maverick Modèle phare multimodal à mélange d'experts et à poids ouverts de Meta

Llama 4 Scout Palier Llama 4 plus petit et plus rapide de Meta, avec une fenêtre de contexte de 10 millions de tokens

Llama Guard 3 Modèle de classification de sécurité à poids ouverts de Meta, pour modérer l'entrée et la sortie d'un LLM

Luminous Modèle de fondation européen pour les entreprises d'Aleph Alpha, avec attribution des sources

Med-PaLM Premier LLM de Google ajusté pour répondre à des questions d'examen médical et de santé grand public

Med-PaLM 2 LLM médical de Google qui a atteint des scores de niveau expert sur des questions d'examen de licence médicale aux États-Unis

Megatron-Turing NLG Modèle de recherche de 530 milliards de paramètres de NVIDIA et Microsoft, parmi les plus grands LLM denses de son époque

MiniCPM Petit modèle économe d'OpenBMB, conçu pour bien tourner sur les téléphones et les appareils en périphérie

MiniMax M3 Premier modèle à poids ouverts qui combine un code de niveau frontière, un contexte d'un million de tokens et une multimodalité native

MiniMax-01 Modèle à poids ouverts de MiniMax en 2025, avec une fenêtre de contexte de 4 millions de tokens

Ministral 8B Le modèle compact de Mistral, fait pour le déploiement sur l'appareil et en périphérie

Mistral 7B Le premier modèle compact à poids ouverts de Mistral, qui a dépassé des rivaux plus gros

Mistral Large 2 Le modèle phare de Mistral en 2024, la génération d'avant Mistral Large 3

Mistral Large 3 Le grand modèle de langage phare de Mistral, au niveau frontière

Mistral Medium 3 Le modèle intermédiaire de Mistral, entre le coût et des performances de niveau frontière

Mistral NeMo Le modèle à poids ouverts de 12B de Mistral, construit avec NVIDIA

Mistral Saba Le modèle régional de Mistral, réglé pour l'arabe et les langues d'Asie du Sud

Mistral Small 3 Le petit modèle efficace de Mistral, pour les charges sensibles à la latence

Mixtral 8x22B Le modèle à mélange d'experts épars et à poids ouverts de Mistral

Mixtral 8x7B Le premier modèle à mélange d'experts et à poids ouverts de Mistral, qui a popularisé les LLM MoE épars

MPT-30B Le modèle à poids ouverts de MosaicML pour un usage commercial, ensuite intégré à Databricks

mT5 La variante multilingue de T5 par Google, qui couvre 101 langues

Nemotron Nano Le petit palier Nemotron de NVIDIA, efficace et optimisé pour le déploiement en périphérie

Nemotron-3 8B L'ancien modèle Nemotron compact de NVIDIA, orienté entreprises

Nemotron-4 340B Le modèle à poids ouverts de NVIDIA, conçu pour générer des données d'entraînement synthétiques

o1 Le premier modèle de raisonnement d'OpenAI, entraîné à réfléchir avant de répondre

o1-mini Le premier modèle de raisonnement compact d'OpenAI, réglé pour le code et les maths

o1-preview Préversion publique du premier modèle de raisonnement d'OpenAI, avant la sortie complète d'o1

o1-pro La variante d'o1 qui utilise plus de calcul, pour les tâches de raisonnement les plus difficiles

o3 Le modèle de raisonnement profond et en plusieurs étapes d'OpenAI, pour les problèmes techniques difficiles

o3-mini Le petit modèle de raisonnement rapide d'OpenAI, pour les tâches STEM

o4-mini Le modèle de raisonnement rapide et peu coûteux d'OpenAI, pour un usage agentique à fort volume

OLMo 2 Le modèle entièrement ouvert d'AI2, publié avec les données d'entraînement et le code en plus des poids

OLMo 7B La première sortie de modèle entièrement ouvert d'AI2, avec poids, données et code d'entraînement ouverts

OLMoE Le modèle à mélange d'experts entièrement ouvert d'AI2

OPT-175B Le modèle à poids ouverts de Meta en 2022, publié pour reproduire l'échelle de GPT-3

Orca 2 L'ajustement (fine-tuning) de Llama 2 par Microsoft Research, centré sur le raisonnement

PaLM Le modèle de Google en 2022, à 540 milliards de paramètres, qui a préparé le terrain pour Gemini

PaLM 2 Le grand modèle de langage de Google en 2023, qui faisait tourner le Bard d'origine

Palmyra Creative Le modèle de Writer réglé pour le marketing et l'écriture dans la voix d'une marque

Palmyra Med Le modèle de Writer ajusté au domaine, pour les tâches de texte clinique et médical

Palmyra X 004 Le modèle de fondation de Writer pour les entreprises, avec l'appel d'outils intégré

Palmyra-Fin Le modèle de fondation de Writer pour les entreprises, spécialisé en finance

PanGu-Alpha Le premier grand modèle de langage autorégressif en chinois de Huawei

PanGu-Sigma Le modèle à mélange d'experts épars de Huawei, à un billion de paramètres

Pharia-1 Le modèle à poids ouverts d'Aleph Alpha, centré sur la souveraineté européenne

Phi-2 L'ancien modèle de Microsoft à 2,7 milliards de paramètres, aux performances élevées pour sa taille

Phi-3 La famille de modèles compacts à poids ouverts de Microsoft, pour un usage sur l'appareil

Phi-3-medium Le palier à 14 milliards de paramètres de la famille Phi-3 de Microsoft, réglé pour un raisonnement plus solide

Phi-3-small Le palier à 7 milliards de paramètres de la famille de petits modèles de langage Phi-3 de Microsoft

Phi-3.5-mini Le modèle compact mis à jour de Microsoft dans la ligne Phi-3

Phi-4 Le petit modèle de raisonnement de Microsoft, qui dépasse ce que son nombre de paramètres laisse attendre

Phi-4-reasoning La variante de Phi-4 réglée pour le raisonnement, entraînée avec une supervision chain-of-thought

Pixtral Large Le modèle vision-langage phare de Mistral

Pythia La suite de modèles entièrement ouverts d'EleutherAI, faite pour la recherche en interprétabilité

Qwen-7B La première sortie Qwen d'Alibaba, celle qui a lancé la famille

Qwen-Max Le plus grand palier Qwen propriétaire d'Alibaba, servi uniquement via API

Qwen1.5-110B Le plus grand modèle dense de la génération Qwen1.5, chez Alibaba

Qwen2-72B Le modèle dense phare de deuxième génération d'Alibaba, à poids ouverts

Qwen2.5-72B Le modèle dense à poids ouverts d'Alibaba, largement déployé

Qwen2.5-Max Le plus grand modèle propriétaire à mélange d'experts d'Alibaba, placé face à GPT-4o et DeepSeek-V3

Qwen2.5-VL Le modèle vision-langage à poids ouverts d'Alibaba

Qwen3-235B-A22B Le modèle phare à mélange d'experts et à poids ouverts d'Alibaba, le modèle frontier capable le moins cher

Qwen3-Coder Le modèle de code agentique à poids ouverts d'Alibaba

QwQ-32B Le modèle de raisonnement à poids ouverts d'Alibaba, qui tient tête à des modèles bien plus gros

QwQ-32B-Preview Le premier aperçu public de la gamme de raisonnement QwQ d'Alibaba, avant la sortie complète de QwQ-32B

RedPajama-INCITE Le modèle entièrement ouvert de Together AI, entraîné sur le jeu de données RedPajama reproduit

Reka Core Le modèle de fondation multimodal phare de Reka

Reka Edge Le plus petit palier de Reka, fait pour tourner en local

Reka Flash Le modèle multimodal de milieu de gamme de Reka, le plus économe

replit-code-v1.5 Le modèle de complétion de code à poids ouverts de Replit

RETRO Le modèle de langage de DeepMind augmenté par la recherche, qui égale de plus gros modèles avec bien moins de paramètres

RoBERTa Le réentraînement de BERT par Meta, rendu plus robuste, qui l'a amélioré sur les benchmarks

Samba-1 Le modèle pour entreprises de SambaNova, en composition d'experts

Samsung Gauss Le modèle de fondation interne d'origine de Samsung, avant Gauss 2

Samsung Gauss 2 Le modèle de fondation interne de Samsung, qui fait tourner les fonctions Galaxy AI

SenseChat 5 Le modèle de fondation généraliste phare de SenseTime

SenseChat-3 Le modèle SenseChat de troisième génération de SenseTime, avant SenseChat-5

SenseNova 5.5 Le modèle de fondation multimodal phare de SenseTime

Skywork-13B Le modèle de fondation bilingue à poids ouverts de Kunlun Tech

SmolLM La famille d'origine de petits modèles de langage entièrement ouverts, chez Hugging Face

SmolLM2 La famille de petits modèles entièrement ouverts de Hugging Face, pour un usage en local

Solar 10.7B Le modèle ouvert d'Upstage, agrandi par depth up-scaling, qui a précédé la gamme Solar Pro

Solar Pro 2 Le modèle à poids ouverts et économe d'Upstage, qui dépasse ce que son nombre de paramètres laisse attendre

Sonar Large Le plus grand modèle ancré sur le web de Perplexity, avant le palier Sonar Pro

Sonar Pro Le modèle de réponses de Perplexity, ancré sur la recherche et construit sur des LLM à poids ouverts

Sonar Reasoning Pro Le modèle de raisonnement de Perplexity, ancré sur la recherche

Sonar Small Le palier de recherche ancré sur le web, à bas coût, de Perplexity

Spark 4.0 Le modèle de fondation phare d'iFlytek pour le chinois

Spark 4.0 Ultra Le modèle Spark de plus haut palier d'iFlytek, avec un raisonnement mathématique renforcé

Sparrow Le modèle de recherche d'agent de dialogue de DeepMind, entraîné pour être plus utile et moins nuisible

StableLM 2 Le petit modèle de langage à poids ouverts de Stability AI

StableLM 3B Le modèle de langage compact à poids ouverts des débuts de Stability AI, avant StableLM 2

StableLM Zephyr Le petit modèle de chat de Stability AI, ajusté à partir de StableLM 3B

StarCoder2 Le modèle de génération de code à poids ouverts de la collaboration BigCode

Step-1 Le modèle phare plus ancien de StepFun, qui a précédé Step-2

Step-2 Le modèle de raisonnement de StepFun, à un billion de paramètres

T5 Le transformer de transfert texte-vers-texte de Google, un des premiers cadres unifiés pour le NLP

text-davinci-003 Le dernier et le plus capable des modèles de complétion GPT-3.5 d'origine d'OpenAI

Titan Text La gamme d'origine de modèles de fondation internes d'Amazon pour Bedrock

Titan Text Express Le modèle Titan de milieu de gamme d'Amazon pour la génération de texte générale, entre Lite et le Titan Text de base

Turing-NLG Le modèle de 17 milliards de paramètres de Microsoft, parmi les plus grands modèles de langage publiés de son époque

UL2 Le cadre de préentraînement unifié de Google, qui mêle plusieurs objectifs de débruitage

Vicuna-13B L'influent modèle de chat ouvert des débuts de LMSYS, ajusté par fine-tuning depuis Llama sur des conversations ShareGPT

Vicuna-33B La plus grande sortie Vicuna, le fine-tune de Llama par LMSYS sur ShareGPT

WizardLM-2 La famille de modèles de Microsoft ajustés par instructions, construite avec des données d'entraînement synthétiques complexes, obtenues par évolution

XGen-7B Le modèle de recherche à poids ouverts et à long contexte de Salesforce

XLNet Un modèle de préentraînement autorégressif fondé sur les permutations, qui a dépassé BERT sur de nombreuses tâches

Yi-1.5-34B La génération Yi à poids ouverts améliorée de 01.AI

Yi-34B Le modèle bilingue à poids ouverts de 01.AI

Yi-Coder Le modèle de 01.AI à poids ouverts, spécialisé dans le code

Yi-Large Le modèle propriétaire phare de 01.AI, au niveau des modèles de classe GPT-4 sur les benchmarks en chinois

Yuan 2.0 Le modèle de fondation à poids ouverts d'Inspur, réglé pour les tâches d'entreprise en chinois

Zephyr 141B Le plus grand fine-tune Zephyr de Hugging Face, à mélange d'experts, distinct de la sortie 7B

Zephyr 7B Le fine-tune à poids ouverts de Hugging Face, qui a popularisé l'alignement par DPO

Landbot Landbot est un constructeur de chatbots no-code pour créer des parcours …

SambaNova SambaNova construit du hardware et du logiciel d'IA pour faire tourner de grands …

AI21 Labs Plateforme d'IA pour les entreprises, avec les modèles hybrides Jamba à espace d'états

ChatGPT Chatbot d'IA d'OpenAI pour les conversations et l'assistance

Claude Assistant d'IA d'Anthropic, pour des conversations utiles, inoffensives et honnêtes

CoreWeave Infrastructure cloud GPU pour les charges de travail d'IA

Gemini Chatbot d'IA de Google, avec des capacités multimodales

Gemini Advanced L'assistant d'IA le plus capable de Google, avec Gemini Ultra

Hugging Face La plateforme communautaire d'IA pour les modèles, les jeux de données et les Spaces

Kimi Chatbot à long contexte de Moonshot AI, avec une fenêtre d'1 million de tokens

Lambda Labs Cloud GPU et stations de travail pour le deep learning

Le Chat Assistant conversationnel gratuit de Mistral AI, avec recherche web

Modal Cloud GPU serverless pour les charges d'IA et de données

Paperspace Plateforme GPU cloud pour le développement et le déploiement d'IA

Perplexity Moteur de recherche et chatbot avec IA pour la recherche

Poe Agrégateur de chatbots d'IA donnant accès à GPT-4, Claude et d'autres

RunPod Cloud GPU pour l'entraînement et l'inférence en IA

Stability AI L'entreprise derrière Stable Diffusion et l'IA générative ouverte

Together AI Cloud d'inférence rapide pour des modèles d'IA open source

Vast.ai Place de marché de GPU pour du calcul d'IA à bas coût

Venice AI Chat et génération d'images par IA privée, sans conservation des données

01.AI Modèles de langage Yi open source, par 01.AI

Aleph Alpha Modèles d'IA souveraine européens pour les entreprises et le secteur public

Nous Research Recherche en IA open source et communauté de modèles ajustés

Reka AI Modèles d'IA multimodaux pour comprendre texte, image et vidéo

ChatPlayground AI Comparer les meilleurs modèles d'IA côte à côte, au même endroit

Cohere LLM d'entreprise pour la recherche, le résumé et la classification

Grok L'assistant d'IA de xAI, avec des données X/Twitter en temps réel

Microsoft Copilot L'assistant d'IA de Microsoft sur Windows, Office et le web