LLM local : quel modèle d'IA open source choisir ? Comparatif 2026
GLM, DeepSeek, Kimi, Mistral, Qwen : les modèles à poids ouverts rivalisent avec les meilleures API et tournent sur votre propre matériel. Voici comment choisir selon votre usage, votre matériel et vos contraintes.
Pourquoi un LLM open source en local
Un modèle à poids ouverts s'exécute sur votre matériel, sans envoyer vos données à un tiers. La qualité a rejoint celle des meilleures interfaces fermées, et le coût par jeton s'effondre une fois l'installation amortie. La licence permissive autorise l'usage commercial et l'hébergement souverain. Le cadre général figure dans notre définition de la plateforme IA souveraine.
Comparatif des LLM open source 2026
| Modèle | Taille | Points forts | Pour qui |
|---|---|---|---|
| GLM 5.2 | 744 Md | Qualité maximale, raisonnement, code | Organisations exigeantes |
| Kimi K3 | 2800 Md | Contexte 1M, vision, IA d’entreprise | Agents à grande échelle |
| Kimi K2.7 Code | 1000 Md | Agentique, appels d’outils, MCP | Agents de développement |
| DeepSeek V4 | 1600 Md | Rapport prix-performance, Pro et Flash | Socle polyvalent |
| Nemotron 3 Ultra | 550 Md | NVFP4, contexte 1M, écosystème NVIDIA | Alignés NVIDIA |
| MiniMax M3 | 428 Md | Multimodal, contexte long, économique | Documents et image |
| Mistral | Poids ouverts | Souverain FR et UE, code et raisonnement | Souveraineté européenne |
| Qwen 3.6 et Gemma 4 | 4 à 31 Md | Compact, une seule carte | TPE et périphérie |
Les tailles indiquent le total des paramètres. Les architectures à mélange d'experts n'en activent qu'une fraction par jeton, ce qui contient le coût de calcul à l'inférence.
Choisir selon l'usage
Pour le raisonnement et la génération de code, GLM 5.2 et DeepSeek V4 Pro sont en tête. Pour des agents autonomes qui enchaînent des appels d'outils, Kimi K2.7 Code apporte la stabilité. Pour le contexte long et les documents volumineux, Kimi K3, MiniMax M3 et Nemotron 3 Ultra offrent un million de jetons. Pour la souveraineté européenne, Mistral reste l'option de référence. Pour une TPE ou un usage en périphérie, Qwen 3.6 et Gemma 4 tiennent sur une seule carte.
Choisir selon le matériel et les partenaires
Les grands modèles à mélange d'experts demandent un serveur GPU, par exemple un serveur RTX PRO 6000 ou une baie H200. Les modèles compacts tournent sur un poste DGX Spark ou un Mac Studio. Le calcul repose sur les GPU NVIDIA, et les serveurs sont certifiés chez HPE, Dell, Supermicro, Lenovo, ASUS et Gigabyte, ce qui garantit le support et la garantie constructeur. QDNA intègre ce matériel et l'exploite pour vous, du poste de travail à la baie. Le détail des paliers figure dans nos fiches matériel.
Licence et souveraineté
Poids ouverts ne signifie pas toujours open source au sens strict. Vérifiez la licence, souvent MIT, Apache ou permissive, avant un usage commercial. L'exécution en local garantit que les données ne quittent pas l'entreprise, ce qui facilite la conformité au RGPD et l'hébergement de données de santé HDS.
Interchangeables via une passerelle
Ces modèles s'unifient derrière une seule interface avec LiteLLM. Changer de modèle tient en une ligne de configuration, sans réécrire le code applicatif. La suite pratique se trouve dans notre guide pour installer un LLM local en entreprise.
Questions fréquentes
Quel est le meilleur LLM open source en 2026 ?
GLM 5.2 occupe la première place sur l'indice d'intelligence des modèles ouverts. Pour un meilleur rapport coût-performance, DeepSeek V4 offre un niveau frontière à coût réduit.
Un modèle d'IA open source peut-il tourner en local ?
Oui. Servi par vLLM sur serveur GPU ou par llama.cpp quantifié sur un poste, un modèle à poids ouverts s'exécute entièrement sur votre infrastructure, sans dépendance externe.
Quel modèle open source pour coder en local ?
Kimi K2.7 Code pour la stabilité agentique et les appels d'outils, GLM 5.2 ou DeepSeek V4 pour la qualité de génération. Codestral de Mistral est l'option souveraine européenne.
Sur quel matériel faire tourner un LLM open source ?
Un poste DGX Spark ou Mac Studio pour les modèles compacts, un serveur RTX PRO 6000 ou une baie H200 pour les grands modèles. Les serveurs sont certifiés chez HPE, Dell, Supermicro et Lenovo sur base GPU NVIDIA.
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