Table des Matières
1 Le Paysage LLM Open Source en 2026
L'année 2026 marque un tournant décisif dans l'écosystème des modèles de langage open source. Ce qui n'était encore qu'une promesse en 2023 est devenu une réalité industrielle : les LLM open source rivalisent désormais avec les modèles propriétaires sur la majorité des benchmarks, tout en offrant une souveraineté totale sur les données et une flexibilité de déploiement inégalée.
La dynamique concurrentielle s'est considérablement intensifiée. Meta, Google, Mistral AI, Alibaba et DeepSeek se livrent une course à l'innovation qui profite directement aux entreprises et aux développeurs. Chaque trimestre apporte son lot de percées architecturales, de nouveaux records sur les benchmarks et d'optimisations qui repoussent les limites du possible sur du matériel accessible.
Une révolution en trois axes
Trois tendances structurantes redéfinissent le paysage LLM open source en 2026. Premièrement, l'architecture Mixture of Experts (MoE) s'est imposée comme le standard pour les modèles de grande taille. Llama 4, Mistral Large et DeepSeek V3 l'adoptent tous, permettant de multiplier la capacité du modèle sans multiplier proportionnellement le coût d'inférence. Un modèle de 400 milliards de paramètres totaux n'active typiquement que 50 à 100 milliards de paramètres par requête.
Deuxièmement, la multimodalité native est devenue la norme plutôt que l'exception. Les modèles de 2026 comprennent nativement texte, images, code et données structurées, ouvrant la porte à des applications qui étaient auparavant réservées aux API propriétaires comme GPT-4o ou Claude.
Troisièmement, les fenêtres de contexte ont explosé. Là où 4 096 tokens étaient la norme en 2023, on parle désormais de 128K à 10 millions de tokens, transformant radicalement les possibilités d'analyse documentaire, de raisonnement sur de longs textes et de génération augmentée par récupération (RAG).
Chronologie des releases majeures
Pour bien comprendre l'accélération du rythme d'innovation, voici la chronologie des sorties majeures depuis fin 2024 jusqu'à début 2026. Chaque release a marqué une étape significative dans la démocratisation des LLM performants.
Figure 1 — Chronologie des releases majeures de LLM open source de 2024 à 2026
Cette chronologie illustre l'accélération impressionnante du rythme de publication. En l'espace de dix-huit mois, chaque acteur majeur a publié au moins une mise à jour significative, créant un écosystème en perpétuelle évolution. Pour les entreprises qui souhaitent adopter un LLM open source, le choix est à la fois plus riche et plus complexe que jamais.
Ce comparatif exhaustif passe en revue les cinq familles de modèles les plus pertinentes pour un déploiement professionnel en 2026. Pour chacune, nous analysons l'architecture technique, les performances sur les benchmarks standard, les cas d'usage privilégiés et les contraintes matérielles à anticiper. L'objectif est de vous fournir toutes les clés pour faire un choix éclairé, adapté à vos besoins spécifiques.
2 Llama 4 : Scout et Maverick par Meta
Avec Llama 4, Meta franchit un cap majeur dans sa stratégie open source. La quatrième génération de sa famille de modèles introduit pour la première fois une architecture Mixture of Experts (MoE) qui change fondamentalement l'équation performance-efficacité. Deux variantes principales sont disponibles : Scout, optimisé pour le déploiement sur une seule machine, et Maverick, la version premium taillée pour les charges de travail les plus exigeantes.
Architecture MoE : le saut technologique
Llama 4 Scout embarque 109 milliards de paramètres au total, organisés en 16 experts dont seulement 2 sont activés par token. Cela signifie que le coût d'inférence effectif correspond à environ 17 milliards de paramètres actifs — une efficacité remarquable qui permet au modèle de tourner sur un unique serveur équipé d'un GPU H100 80GB. La fenêtre de contexte native atteint 10 millions de tokens, un record absolu pour un modèle de cette taille, ouvrant des possibilités inédites en analyse documentaire massive.
Llama 4 Maverick monte en puissance avec 400 milliards de paramètres totaux, 128 experts et une activation de 17 milliards de paramètres par token. Ce modèle cible les entreprises ayant besoin de la meilleure qualité possible sur des tâches complexes : raisonnement multi-étapes, génération de code sophistiqué, analyse juridique ou médicale. Sa fenêtre de contexte de 1 million de tokens reste exceptionnelle pour un modèle de cette envergure.
Performances et benchmarks
Sur les benchmarks standard, Llama 4 affiche des résultats qui le placent systématiquement dans le top 3 des modèles open source. Scout obtient un score MMLU de 85.4%, surpassant Llama 3.1 70B de plus de 3 points. Sur HumanEval (génération de code), il atteint 84.2%, démontrant une maîtrise solide du code dans plus de 20 langages de programmation. Maverick pousse encore plus loin avec 89.3% sur MMLU et 88.1% sur HumanEval, rivalisant directement avec GPT-4o sur ces métriques.
La multimodalité est intégrée nativement dans les deux variantes. Llama 4 comprend les images avec des performances de pointe sur les benchmarks visuels (MMMU, ChartQA, DocVQA), ce qui en fait un outil polyvalent pour l'analyse de documents, la compréhension de schémas techniques ou l'extraction d'informations à partir de captures d'écran.
Déploiement et licence
Llama 4 est distribué sous la Llama Community License, qui autorise l'utilisation commerciale pour les organisations de moins de 700 millions d'utilisateurs actifs mensuels. Les poids sont disponibles sur Hugging Face et le déploiement est supporté nativement par vLLM, TGI, Ollama et llama.cpp. Pour Scout en quantization INT4, comptez environ 32 Go de VRAM — accessible sur un RTX 4090 ou un A6000.
- ▹Points forts — Architecture MoE efficace, contexte jusqu'à 10M tokens, multimodalité native, excellente performance par dollar
- ▹Limites — Licence restrictive au-delà de 700M utilisateurs, Maverick nécessite un cluster multi-GPU, fine-tuning MoE plus complexe
- ▹Cas d'usage idéaux — Chatbots d'entreprise, analyse documentaire, génération de code, RAG sur corpus volumineux
3 Mistral Large 2, Codestral et Pixtral
Mistral AI, la pépite française fondée par d'anciens chercheurs de Meta et Google DeepMind, s'est imposée comme un acteur incontournable de l'écosystème LLM européen. Avec Mistral Large 2, l'entreprise propose un modèle dense de 123 milliards de paramètres qui se distingue par sa maîtrise exceptionnelle du français et des langues européennes, un atout différenciant majeur pour les entreprises francophones.
Mistral Large 2 : le modèle généraliste
Mistral Large 2 est un modèle dense de 123B paramètres avec une fenêtre de contexte de 128K tokens. Contrairement aux approches MoE de Llama 4 ou DeepSeek, Mistral opte pour une architecture dense optimisée, arguant que la stabilité de l'entraînement et la prédictibilité des performances justifient le surcoût en inférence. Le modèle supporte nativement le function calling structuré et le mode JSON, facilitant son intégration dans des pipelines d'agents IA.
Sur les benchmarks multilingues, Mistral Large 2 excelle particulièrement. Il obtient un score MMLU de 84.0% en moyenne, mais atteint 87.2% sur les sous-ensembles en français, surpassant tous les concurrents sur ce critère. Son entraînement a bénéficié de données de haute qualité en français, allemand, espagnol et italien, un avantage stratégique pour les déploiements européens soumis aux contraintes du RGPD.
Codestral : le spécialiste du code
Codestral est le modèle dédié à la génération et à la compréhension de code de Mistral AI. Basé sur une architecture de 22 milliards de paramètres optimisée pour la latence, il supporte plus de 80 langages de programmation et se distingue par sa capacité à générer du code idiomatique et bien structuré. Sur HumanEval, Codestral atteint 86.5%, le plaçant au niveau des meilleurs modèles spécialisés comme Code Llama et DeepSeek Coder V2.
L'intégration native dans les IDE (VS Code, JetBrains, Neovim) via le protocole Continue et la compatibilité avec le format OpenAI en font un excellent candidat pour remplacer GitHub Copilot dans les environnements où la souveraineté des données est critique. Le modèle est disponible sous licence non-commerciale pour la recherche, et sous licence commerciale via l'API Mistral.
Pixtral : la vision multimodale
Pixtral Large complète l'offre Mistral avec un modèle multimodal de 124 milliards de paramètres capable de comprendre texte et images simultanément. Son architecture combine un encodeur vision de 400M de paramètres avec le backbone Mistral Large, permettant l'analyse de documents complexes, de graphiques et de captures d'écran. Pixtral atteint des scores de pointe sur DocVQA (93.2%) et ChartQA (88.4%), rivaux des meilleurs modèles propriétaires.
- ▹Points forts — Excellence en français et langues européennes, function calling natif, écosystème complet (code + vision), conformité RGPD
- ▹Limites — Architecture dense plus coûteuse en inférence, Codestral sous licence restrictive, contexte limité à 128K vs 10M pour Llama 4
- ▹Cas d'usage idéaux — Entreprises francophones, conformité RGPD, assistant code souverain, analyse documentaire européenne
4 Gemma 3 : La Puissance Google en Open Source
Gemma 3 représente la troisième génération de la famille de modèles open source de Google DeepMind. Construite sur les fondations de l'architecture Gemini, cette famille se distingue par une gamme de tailles exceptionnellement étendue — de 1B à 27B paramètres — qui couvre l'intégralité du spectre, du déploiement sur smartphone jusqu'au serveur d'entreprise. C'est cette polyvalence qui fait de Gemma 3 un choix stratégique pour les organisations qui ont besoin de déployer le même modèle à différentes échelles.
Architecture et déclinaisons
Gemma 3 se décline en quatre tailles principales : 1B, 4B, 12B et 27B paramètres. Chaque taille est disponible en version pré-entraînée (PT) et en version instruction-tuned (IT). Le modèle 27B est le porte-étendard de la famille, offrant des performances qui rivalisent avec des modèles deux à trois fois plus grands grâce aux optimisations héritées de l'entraînement de Gemini.
L'architecture de Gemma 3 intègre plusieurs innovations notables. Le sliding window attention alterne avec l'attention globale pour optimiser l'utilisation mémoire sur les longues séquences. Le modèle 27B supporte une fenêtre de contexte de 128K tokens, comparable à Mistral Large 2. La multimodalité est native à partir de la taille 4B, avec un encodeur vision SigLIP2 capable de traiter des images haute résolution.
ShieldGemma : la sécurité intégrée
Un différenciateur majeur de l'écosystème Gemma est ShieldGemma, un ensemble de modèles de garde (guardrails) spécialisés dans la détection de contenus dangereux, toxiques ou inappropriés. ShieldGemma 2 fonctionne comme un filtre de sécurité multimodal capable d'analyser à la fois le texte et les images pour détecter les violations de politique de contenu. Cette approche de la sécurité IA intégrée est particulièrement valorisée dans les secteurs réglementés comme la santé, la finance et l'éducation.
Google a également publié Gemma Scope, un outil d'interprétabilité qui utilise des autoencodeurs sparse pour comprendre les mécanismes internes du modèle. Cette transparence est un atout considérable pour les organisations qui doivent justifier les décisions prises par leur IA auprès de régulateurs ou d'auditeurs.
Optimisation mobile et edge
C'est sur le segment mobile et edge computing que Gemma 3 brille particulièrement. Le modèle 4B quantifié en INT4 fonctionne confortablement sur un smartphone Android haut de gamme avec seulement 3 Go de RAM. Les optimisations spécifiques pour les processeurs ARM et les GPU mobiles (Adreno, Mali) garantissent des temps de réponse acceptables même sans connexion réseau.
Le modèle 1B, quant à lui, peut tourner sur des appareils IoT et des systèmes embarqués avec des contraintes mémoire extrêmes. Google a démontré son déploiement sur des Raspberry Pi 5 et des Jetson Nano, ouvrant la voie à des applications IA véritablement décentralisées dans l'industrie, l'agriculture intelligente ou la domotique.
- ▹Points forts — Gamme de tailles complète (1B-27B), ShieldGemma pour la sécurité, optimisation mobile/edge de référence, licence permissive
- ▹Limites — Taille maximale de 27B (pas de modèle 70B+), performances brutes inférieures à Llama 4 Maverick, communauté de fine-tuning moins développée
- ▹Cas d'usage idéaux — Déploiement mobile/edge, applications embarquées, IA sécurisée dans les secteurs réglementés, prototypage rapide
5 Qwen 2.5 et DeepSeek V3 : Les Modèles Chinois
L'émergence des modèles open source chinois a été l'une des surprises majeures de la période 2024-2026. Qwen 2.5 d'Alibaba et DeepSeek V3 ont démontré que l'innovation en matière de LLM n'est plus l'apanage exclusif des laboratoires américains. Ces modèles rivalisent frontalement avec les meilleurs modèles occidentaux sur les benchmarks internationaux, tout en offrant des performances exceptionnelles sur le chinois et les langues asiatiques.
Qwen 2.5 : la gamme complète d'Alibaba
Qwen 2.5 se décline en une gamme impressionnante : 0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B et 72B paramètres. Le modèle phare de 72 milliards de paramètres est celui qui retient le plus l'attention pour les déploiements professionnels. Entraîné sur 18 000 milliards de tokens couvrant 29 langues, il affiche un score MMLU de 85.3% et un HumanEval de 86.4%, des performances qui le placent au niveau de Llama 4 Scout.
Alibaba a également publié des variantes spécialisées qui enrichissent l'écosystème. Qwen 2.5-Coder est optimisé pour la génération et la compréhension de code, avec un support de 92 langages de programmation. Qwen 2.5-Math excelle en raisonnement mathématique, surpassant GPT-4o sur les benchmarks MATH et GSM8K. Enfin, Qwen-VL offre des capacités multimodales compétitives pour l'analyse d'images et de vidéos.
DeepSeek V3 : l'efficacité radicale
DeepSeek V3 a fait sensation en janvier 2025 avec une approche qui a redéfini les standards d'efficacité. Ce modèle MoE de 671 milliards de paramètres totaux (37B actifs par token) a été entraîné pour un coût estimé de seulement 5.6 millions de dollars — une fraction du budget des modèles comparables. Cette prouesse repose sur des innovations architecturales comme le Multi-Head Latent Attention (MLA) et le DeepSeekMoE avec routage auxiliaire-free.
Les performances de DeepSeek V3 sont remarquables : 87.1% sur MMLU, 89.2% sur HumanEval et des résultats de pointe sur les benchmarks mathématiques. Le modèle excelle particulièrement en raisonnement et en code, domaines où il rivalise avec Claude 3.5 Sonnet et GPT-4o. Son successeur, DeepSeek-R1, a introduit le paradigme du raisonnement par chaîne de pensée (chain-of-thought) avec des résultats exceptionnels sur les problèmes complexes.
Considérations géopolitiques et pratiques
L'adoption des modèles chinois en Europe soulève des questions légitimes. Sur le plan technique, les deux modèles sont distribués sous des licences permissives (Apache 2.0 pour Qwen, MIT-like pour DeepSeek) et les poids sont intégralement disponibles sur Hugging Face. Cependant, certaines organisations expriment des réserves sur la souveraineté des données d'entraînement et les potentielles backdoors, même si aucune preuve concrète n'a été apportée à ce jour.
En pratique, le déploiement on-premise élimine les risques liés à l'exfiltration de données puisque le modèle tourne intégralement sur votre infrastructure. L'analyse des poids par la communauté open source n'a révélé aucun comportement suspect. Pour les organisations sensibles, une approche pragmatique consiste à utiliser ces modèles pour les tâches non confidentielles tout en réservant un modèle occidental audité pour les données sensibles.
- ▹Qwen 2.5 — Points forts — Gamme complète, variantes spécialisées (code, math, vision), licence Apache 2.0, excellent rapport qualité/prix
- ▹DeepSeek V3 — Points forts — Performances top-tier, coût d'entraînement révolutionnaire, architecture MoE innovante, excellente en raisonnement
- ▹Limites communes — Perception géopolitique, support communautaire principalement sinophone, documentation technique parfois incomplète en anglais
6 Benchmarks Comparatifs et Tableau Récapitulatif
Comparer des LLM entre eux exige une méthodologie rigoureuse. Les benchmarks standardisés offrent un cadre objectif, mais il est essentiel de comprendre ce que chaque métrique mesure réellement et quelles sont ses limites. Dans cette section, nous passons en revue les résultats consolidés des cinq familles de modèles sur les benchmarks les plus pertinents pour un déploiement professionnel.
Comprendre les métriques
Avant de plonger dans les chiffres, clarifions les principaux benchmarks utilisés dans ce comparatif :
- ▹MMLU (Massive Multitask Language Understanding) — Évalue les connaissances générales et le raisonnement sur 57 domaines académiques (sciences, histoire, droit, médecine). Score en pourcentage, le seuil professionnel se situe au-dessus de 80%.
- ▹HumanEval — Mesure la capacité de génération de code Python fonctionnel à partir de docstrings. 164 problèmes de programmation, score pass@1 en pourcentage.
- ▹MT-Bench — Benchmark conversationnel multi-tour évalué par GPT-4. Score sur 10, mesure la qualité des réponses dans des conversations réalistes avec suivi de contexte.
- ▹MATH — Problèmes mathématiques de niveau compétition. Évalue le raisonnement formel et la résolution de problèmes complexes étape par étape.
Tableau comparatif détaillé
| Modèle | Params (actifs) | MMLU | HumanEval | MT-Bench | Contexte | Licence |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Llama 4 Scout | 109B (17B) | 85.4% | 84.2% | 8.7 | 10M | Llama CL |
| Llama 4 Maverick | 400B (17B) | 89.3% | 88.1% | 9.1 | 1M | Llama CL |
| Mistral Large 2 | 123B (dense) | 84.0% | 81.9% | 8.6 | 128K | Research |
| Gemma 3 27B | 27B (dense) | 78.7% | 74.3% | 8.3 | 128K | Permissive |
| Qwen 2.5 72B | 72B (dense) | 85.3% | 86.4% | 8.8 | 128K | Apache 2.0 |
| DeepSeek V3 | 671B (37B) | 87.1% | 89.2% | 9.0 | 128K | MIT-like |
Analyse radar multi-dimensionnelle
Le tableau ci-dessus ne raconte qu'une partie de l'histoire. Pour une vision plus holistique, le diagramme radar ci-dessous compare les modèles sur six dimensions clés : connaissances générales (MMLU), code (HumanEval), conversation (MT-Bench), raisonnement mathématique (MATH), multimodalité et efficacité de déploiement.
Figure 2 — Diagramme radar comparatif des LLM open source sur 6 dimensions clés
Interprétation des résultats
Plusieurs enseignements se dégagent de cette analyse comparative. Llama 4 Maverick et DeepSeek V3 dominent le classement général, avec des performances quasi équivalentes sur la plupart des métriques. Le choix entre les deux dépendra principalement de vos contraintes de déploiement et de votre sensibilité géopolitique. Maverick a l'avantage de la fenêtre de contexte gigantesque (1M tokens), tandis que DeepSeek V3 impressionne par son efficacité architecturale.
Qwen 2.5 72B est la surprise de ce comparatif, offrant des performances proches des géants MoE avec un modèle dense plus simple à déployer et à fine-tuner. Mistral Large 2 se démarque par son excellence linguistique en français et son écosystème européen. Gemma 3 27B, bien que moins performant en valeur absolue, offre le meilleur ratio performance/taille et reste imbattable sur le segment mobile et edge.
Il est crucial de rappeler que les benchmarks ne sont qu'un indicateur parmi d'autres. La performance réelle sur votre cas d'usage spécifique peut différer significativement des scores standardisés. Nous recommandons toujours de tester les modèles candidats sur un échantillon représentatif de vos données réelles avant de prendre une décision finale.
7 Guide de Choix par Cas d'Usage
Au-delà des benchmarks, le choix d'un LLM open source doit être guidé par vos contraintes opérationnelles concrètes : budget matériel, cas d'usage principal, exigences réglementaires, compétences internes et besoins de personnalisation. Voici un arbre de décision pragmatique pour orienter votre choix.
Arbre de décision par budget matériel
Le premier critère de sélection est souvent le budget matériel disponible. Voici les recommandations par tranche d'équipement :
- ▹Smartphone / Raspberry Pi (2-4 Go RAM) — Gemma 3 1B ou 4B quantifié. Seul choix viable pour l'edge computing avec des performances acceptables sur les tâches simples de classification, résumé court et Q&A basique.
- ▹GPU consommateur 16-24 Go (RTX 4090, RTX 5090) — Gemma 3 27B Q4, Qwen 2.5 32B Q4, ou Mistral Small. Excellent pour le développement, le prototypage et les charges de travail modérées en production.
- ▹GPU professionnel 48-80 Go (A6000, H100) — Llama 4 Scout Q4, Qwen 2.5 72B Q8, Mistral Large 2 Q4. Permet de déployer des modèles de classe professionnelle avec des performances proches du full-precision.
- ▹Cluster multi-GPU (2-8x H100) — Llama 4 Maverick, DeepSeek V3 en full-precision. Pour les organisations qui exigent les meilleures performances absolues et disposent de l'infrastructure correspondante.
Choix par cas d'usage métier
Le cas d'usage détermine souvent le modèle optimal bien plus que les benchmarks génériques :
- ▹Chatbot d'entreprise / Support client — Llama 4 Scout pour la meilleure qualité conversationnelle, ou Qwen 2.5 72B pour un excellent rapport qualité/coût. La fenêtre de 10M tokens de Scout est un atout pour maintenir le contexte sur de longues conversations.
- ▹Génération de code / Assistant développeur — DeepSeek V3 ou Codestral de Mistral. DeepSeek excelle sur les problèmes algorithmiques complexes, Codestral sur le code idiomatique et la complétion contextuelle dans les IDE.
- ▹RAG / Analyse documentaire — Llama 4 Scout (contexte 10M tokens) ou Llama 4 Maverick pour les corpus massifs. La capacité à ingérer des documents entiers sans chunking simplifie considérablement l'architecture RAG.
- ▹Contenu francophone / Conformité RGPD — Mistral Large 2, sans hésitation. Sa maîtrise du français est inégalée et l'entreprise est soumise à la réglementation européenne, offrant une chaîne de confiance complète.
- ▹IA embarquée / IoT / Mobile — Gemma 3 en taille 1B ou 4B. Les optimisations spécifiques pour les processeurs ARM et les GPU mobiles garantissent des performances acceptables même sur du matériel contraint.
- ▹Raisonnement mathématique / Scientifique — DeepSeek V3 ou Qwen 2.5-Math. Ces modèles excellent sur les problèmes formels qui nécessitent un raisonnement multi-étapes rigoureux.
Critères de décision complémentaires
Au-delà du cas d'usage, plusieurs facteurs transversaux doivent influencer votre décision :
- ▹Facilité de fine-tuning — Les modèles denses (Qwen 2.5, Gemma 3, Mistral) sont plus simples à fine-tuner avec LoRA/QLoRA. Les modèles MoE (Llama 4, DeepSeek V3) nécessitent une expertise technique supplémentaire pour un fine-tuning efficace.
- ▹Écosystème et support — Llama 4 bénéficie de la plus grande communauté et du meilleur support tooling (vLLM, TGI, Ollama). Mistral offre un support commercial européen. Gemma profite de l'intégration native avec l'écosystème Google Cloud.
- ▹Licence et liberté d'usage — Qwen 2.5 (Apache 2.0) et Gemma 3 (licence permissive) offrent la plus grande liberté. Llama 4 impose une limite à 700M d'utilisateurs. Mistral Large 2 requiert une licence commerciale pour un usage en production.
- ▹Sécurité et guardrails — Gemma 3 avec ShieldGemma est le choix le plus robuste pour les environnements nécessitant des filtres de sécurité intégrés. Llama Guard complète Llama 4 sur ce terrain.
Recommandation finale
Si nous devions résumer nos recommandations en une seule phrase par profil d'utilisateur :
- ▹Startup / PME avec budget limité — Commencez avec Qwen 2.5 72B sous licence Apache 2.0, le meilleur rapport qualité/coût/liberté du marché.
- ▹ETI / Grand groupe européen — Adoptez Mistral Large 2 pour la conformité RGPD et l'excellence en français, complété par Llama 4 Scout pour les tâches à contexte long.
- ▹Équipe R&D / Recherche — Explorez DeepSeek V3 pour sa performance brute et ses innovations architecturales. Son rapport performance/coût d'entraînement est sans précédent.
- ▹Déploiement edge / IoT — Gemma 3 est votre seul choix viable, et c'est un excellent choix. La gamme 1B-27B couvre tous les scénarios embarqués.
Le paysage LLM open source évolue à un rythme effréné. Ce comparatif reflète l'état de l'art en février 2026, mais de nouvelles releases sont attendues chaque trimestre. Nous recommandons de réévaluer votre choix tous les six mois et de maintenir une architecture modulaire qui vous permet de remplacer le modèle sous-jacent sans refondre l'ensemble de votre pipeline applicatif. Les outils comme vLLM, Ollama et LiteLLM facilitent cette portabilité en fournissant une interface d'API unifiée indépendante du modèle utilisé.
