# Qui sont les laboratoires chinois derrière les modèles ouverts d’aujourd’hui, et en quoi diffèrent-ils? Date: 2026-10-26 · Author: Robert Scales · https://guidetoartificialintelligence.com/fr/apprendre/laboratoires-chinois-modeles-ouverts-comparatif/ **Answer:** Six groupes mènent l’essentiel du peloton : DeepSeek, Qwen d’Alibaba, Kimi de Moonshot, GLM de Z.ai, MiniMax et MiMo de Xiaomi. Ils diffèrent surtout par la licence et la stratégie, du simple MIT chez DeepSeek et Xiaomi aux conditions maison chez Moonshot et MiniMax, et un mélange chez Alibaba et Z.ai, où le plus grand modèle a des conditions et les plus petits, non. Une grande partie de la course aux modèles ouverts passe maintenant par la Chine. Dans un reportage de CBC en juillet, les cinq premiers modèles du classement d’usage d’OpenRouter étaient tous des modèles à poids ouverts d’entreprises chinoises. En septembre, l’indice d’Artificial Analysis donnait 46 à MiMo-V2.6-Pro de Xiaomi, 45 à GLM-5.3 et 44 à Kimi K3, les trois meilleurs résultats de modèles à poids ouverts à cette date, selon Unite.AI. **Poids ouverts** veut dire que les nombres appris d’un modèle peuvent être téléchargés. Ces entreprises les publient pour bien des raisons : attirer les personnes qui développent, vendre des versions hébergées, bâtir une réputation à l’étranger et gagner des clients qui n’enverront pas leurs données à un service étranger. Leurs licences montrent comment ces objectifs évoluent. ## Les six laboratoires en un coup d’œil | Laboratoire | Qui c’est | Grand modèle ouvert récent | Paramètres totaux / actifs | Licence de ce modèle | |---|---|---|---|---| | DeepSeek | Laboratoire d’IA; publie beaucoup de détails techniques | V4.1-Flash, septembre 2026 | 552 milliards / 8 et 16 milliards | MIT | | Alibaba (Qwen) | Partie du géant de l’infonuagique et du commerce | Qwen3.8 2.4T-A95B, août 2026 | 2,4 billions / 95 milliards | Qwen3.8-Max License | | Moonshot AI (Kimi) | Jeune pousse de Beijing fondée en 2023 | Kimi K3, juillet 2026 | 2,8 billions / 104 milliards | Kimi K3 License | | Z.ai (GLM) | Issue de l’Université Tsinghua, inscrite à Hong Kong en janvier 2026 | GLM-5.3, août 2026 | Environ 753 milliards | GLM-5.3 License | | MiniMax | Firme de Shanghai fondée en 2021, inscrite à Hong Kong en janvier 2026 | M3.1-Flash, octobre 2026 | 428 milliards / 23 milliards | MiniMax Community License | | Xiaomi (MiMo) | Unité du fabricant de téléphones et de voitures | MiMo-V2.6-Pro, septembre 2026 | 1,02 billion / 42 milliards | MIT | Un **paramètre** est un nombre appris, et les paramètres actifs sont ceux qui travaillent sur chaque jeton, un petit morceau de texte, dans une conception à *mixture of experts* (mélange d’experts). Le total détermine la mémoire nécessaire. D’autres groupes chinois, dont StepFun et Tencent, publient aussi des modèles, mais ces six mènent la plupart des comparaisons récentes. Les classements changent vite. ## Ce qui distingue chacun **DeepSeek** se concentre sur l’efficacité et la documente en détail. Son article sur V4.1-Flash porte sur la réduction de la mémoire utilisée par les longues conversations. Il garde aussi les conditions les plus simples du groupe : MIT, pour ses modèles phares. **Qwen d’Alibaba** a la gamme la plus large, des petits modèles ouverts qu’on fait tourner à la maison aux très grands. Son Qwen3.8-27B est sous Apache 2.0, avec un téléchargement Ollama de 18 Go, alors que le plus grand porte une licence maison. **Moonshot** pousse la taille. Les 2,8 billions de paramètres de K3 sont les plus nombreux ici. Les modèles K2 utilisaient un léger « MIT modifié », et K3 a ajouté des conditions pour les entreprises d’hébergement. **Z.ai** a souvent prévu des voies vers les puces Ascend de Huawei et d’autre matériel chinois, et elle figure sur l’Entity List américaine depuis janvier 2025. GLM-5.3 est passé de MIT à une licence maison, tandis que le plus petit GLM-5.3-Flash est resté sous MIT. **MiniMax** se concentre sur le long contexte, avec son attention clairsemée, et sur le multimédia. Sa Community License est celle qui en demande le plus aux petits utilisateurs : attribution et avis pour l’usage commercial, plus une interdiction des usages militaires. **Xiaomi** est arrivée plus tard. Sa série MiMo-V2.6 est sous MIT et accepte le texte, les images, la vidéo et l’audio. Elle a aussi publié un modèle de 9 milliards de paramètres, distillé et basé sur Qwen, un bon exemple de la façon dont ces laboratoires s’appuient sur le travail des autres. ## Comment se comparent les licences C’est par les licences que ces laboratoires diffèrent le plus, et les conditions se sont multipliées au sommet. Voici ce que disent les fichiers eux-mêmes : | Licence | Qui doit faire quelque chose de plus | |---|---| | MIT (DeepSeek V4.1, MiMo-V2.6, GLM-5.3-Flash) | Personne; garder l’avis | | Apache 2.0 (Qwen3.8-27B) | Personne; garder les avis et marquer les changements | | Qwen3.8-Max | Les hébergeurs de modèles ou les entreprises d’assistants de travail au-delà de 50 M$ US de revenus de groupe sur 12 mois ont besoin d’une licence; les très gros produits affichent le nom du modèle | | Kimi K3 | Les hébergeurs de modèles au-delà de 20 M$ US de revenus de groupe sur 12 mois ont besoin d’une entente; les très gros produits affichent le nom | | GLM-5.3 | Les hébergeurs de modèles au-delà de 10 milliards $ US de revenus de groupe sur 12 mois passent un examen de sécurité | | MiniMax Community | Tous les usages commerciaux affichent une attribution et envoient un avis; autorisation au-delà de 20 M$ US de revenus annuels | La clause d’Alibaba mérite une note, car « AI Work Assistant » s’étend aux produits indépendants surtout destinés au code assisté par l’IA ou à la productivité de bureau. Si vous bâtissez le prochain assistant de code sur Qwen3.8-Max et que votre groupe dépasse le seuil, cette clause peut s’appliquer, même si vous ne vendez aucune API. Si vous prévoyez un produit commercial, lisez donc le fichier avant de choisir un modèle. > **À essayer :** choisissez deux modèles du tableau ci-dessus et ouvrez chaque fichier LICENSE sur Hugging Face. Trouvez le chiffre de revenus, ce qui compte comme service et qui est exempté. Cela prend dix minutes et peut changer votre choix. ## Est-il sécuritaire d’utiliser un modèle ouvert chinois? Cela dépend de ce que vous entendez par sécuritaire : séparons donc les questions. **Les données.** Si vous téléchargez les poids et les faites tourner sur vos machines ou chez un hébergeur de confiance, vos prompts n’atteignent pas le laboratoire d’origine. Si vous utilisez l’application ou l’API de ce laboratoire, ses conditions et les lois de son pays s’appliquent. Notre guide pour [essayer DeepSeek-V4](/fr/apprendre/essayer-deepseek-v4/) montre ce que cela donne pour un service. Les organismes canadiens soumis à des règles de résidence des données devraient traiter l’application d’un laboratoire et ses poids téléchargeables comme deux cas entièrement différents. **Le contenu et le comportement.** Un modèle reflète son entraînement et les règles qui entourent son créateur : testez-le donc sur les sujets qui comptent pour vous, y compris les sujets politiquement sensibles. Ne présumez pas qu’un fichier ouvert a été audité. Tout modèle qui a accès à des outils peut causer des dégâts s’il est trompé : limitez ses permissions et révisez ce qu’il fait. **La loi et l’approvisionnement.** Des règles d’exportation, des listes commerciales et des politiques d’achat peuvent s’appliquer à votre organisation. Certains responsables et entreprises des États-Unis accusent certains laboratoires de distiller des modèles américains, ce que ces laboratoires nient. Ces différends ne sont pas réglés publiquement. Une organisation canadienne réglementée devrait consulter son équipe juridique et les directives de son gouvernement. Aucune de ces questions n’a une seule réponse pour tout le monde. Un amateur qui fait tourner un petit modèle à la maison court peu de risques venant du laboratoire. Un hôpital ou un ministère a besoin d’un examen documenté, quel que soit le pays d’origine du modèle. ## Sources - Xiaomi's New Flagship Model Leads Open-Weight Rankings: https://www.unite.ai/xiaomis-new-flagship-model-leads-open-weight-rankings-with-a-score-of-46/ - Qwen3.8-Max License: https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B/blob/main/LICENSE - Z.ai's GLM-5.3 goes open weight, but its new license aims at hyperscalers: https://thenewstack.io/zai-glm-weights-license/ --- 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 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/) : citez le guide, mettez un lien vers https://guidetoartificialintelligence.com/fr/apprendre/laboratoires-chinois-modeles-ouverts-comparatif/, pas d’usage commercial sans permission, et gardez la même licence.