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Choisir un LLM « open source » commence rarement par une question de performance. Ce qui compte d’abord, c’est de savoir ce que la licence de la version précise que vous téléchargez vous autorise à faire. Ce guide ne classe pas les modèles les plus récents de 2026. Il s’appuie sur quatre fiches de modèle concrètes pour vous aider à trier les candidats selon votre usage.
Méthodologie documentaire (26 septembre 2026). Nous avons lu les fiches officielles des modèles cités, hébergées sur Hugging Face. Aucun test pratique, aucun benchmark et aucune comparaison de qualité n’ont été réalisés. Chaque licence citée concerne une version exacte et ne vaut pas pour toute la famille de modèles.
Poids ouverts ou open source : la nuance qui change tout
Un modèle à « poids ouverts » est un modèle dont les poids sont téléchargeables. Cela ne suffit pas à le rendre open source au sens strict, les conditions de licence et d’usage restant à examiner. Une licence maison ou une clause non commerciale donne accès aux poids, mais avec des conditions à lire avant tout projet commercial.
Autre confusion fréquente : Hugging Face n’est pas un modèle concurrent. C’est la plateforme qui héberge les fiches, les poids et la documentation de nombreux modèles, dont ceux cités ici.
Llama (Meta)
La fiche de Llama 4 Scout (17B-16E-Instruct) renvoie à une licence spécifique, la Llama 4 Community License, et non à une licence open source standard (fiche du modèle). Avant un déploiement, lisez ses conditions complètes plutôt que de supposer une liberté totale. Voir notre avis sur Meta AI.
Qwen
La fiche de Qwen3-32B indique la licence Apache 2.0 (fiche du modèle). C’est une licence permissive connue, mais vérifiez qu’elle s’applique bien à la variante exacte que vous retenez. Voir notre avis sur Qwen.
Phi (Microsoft)
La fiche de Phi-4 indique la licence MIT (fiche du modèle). Là encore, la licence d’une version ne présume pas de celle des autres modèles Phi. Voir notre avis sur Phi.
Cohere (Command R+)
La fiche de c4ai-command-r-plus indique la licence CC-BY-NC 4.0, accompagnée d’une politique d’usage (fiche du modèle). La mention NC signale une clause non commerciale : vérifiez les conditions applicables à votre projet et tout accord commercial distinct. Voir notre avis sur Cohere.
Hugging Face
Hugging Face sert de point d’accès : c’est là que vous consultez la fiche, la licence et les instructions de chaque modèle ci-dessus. Utilisez-le comme source de vérification, pas comme un modèle à comparer aux autres. Voir notre avis sur Hugging Face.
Quel point de départ selon votre usage
| Usage visé | Exemple de fiche | Licence indiquée | Point de vigilance |
|---|---|---|---|
| Produit commercial, licence permissive | Qwen3-32B, Phi-4 | Apache 2.0, MIT | Vérifier la variante exacte |
| Écosystème Llama | Llama 4 Scout | Llama 4 Community License | Lire les conditions spécifiques |
| Recherche, prototype non commercial | Command R+ | CC-BY-NC 4.0 + politique d’usage | Usage commercial exclu sans accord |
| Trouver et comparer des fiches | Hugging Face | Variable selon le modèle | Plateforme, pas un modèle |
Ce tableau ne désigne aucun gagnant : un modèle sous licence permissive peut rester moins adapté à votre tâche qu’un autre.
Procédure d’évaluation à suivre
- Décrivez votre tâche réelle et le type de données traitées.
- Ouvrez la fiche du modèle exact, notez sa licence et la date de consultation.
- Vérifiez que la licence couvre votre usage : commercial, redistribution, modification.
- Soumettez la même tâche, avec vos propres documents, à chaque candidat retenu.
- Séparez le coût de licence du coût d’exploitation : calcul, hébergement et maintenance restent à votre charge, même avec une licence gratuite.
- Si vous passez par un service d’hébergement ou d’inférence, lisez ses conditions de traitement des données.
Cette démarche vous donne une décision adaptée à votre contexte, plutôt qu’un classement général qui ne tiendrait pas compte de vos contraintes.
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