Réponse courte
Sur un seul ordinateur, les options réalistes sont aujourd’hui de petits modèles comme Gemma 4, Qwen3.8-27B, gpt-oss-20b ou Nemotron 3.5 Lightning. Au-delà d’environ 300 milliards de paramètres, il faut un serveur ou un service hébergé. Légalement, Apache 2.0, MIT et OpenMDW imposent peu de conditions, alors que les licences maison de nombreux modèles phares ajoutent des règles d’attribution et pour la vente d’accès au modèle.
Question de suivi Comment choisir en dix minutes?
« Ouvert » vous dit une chose : vous pouvez télécharger le fichier. Cela ne dit pas si votre machine peut le contenir, ni si votre entreprise a le droit de l’utiliser. Ce sont deux vérifications distinctes, qui pointent souvent dans des directions opposées, car les plus grands modèles demandent le plus de matériel et portent souvent le plus de conditions.
Cette page compare les modèles en date du 2 novembre 2026, à partir de leurs fiches techniques, de leurs fichiers de licence et des tailles de fichiers sur Hugging Face. Pour les bases de l’ouvert et du fermé, voyez notre explication des licences.
Trois chiffres à lire sur toute fiche
Le total des paramètres regroupe tous les nombres appris du fichier, et il détermine en grande partie la mémoire nécessaire. Les paramètres actifs sont ceux utilisés par jeton (un petit morceau de texte) dans un modèle à mixture of experts (mélange d’experts), où seules certaines sections travaillent à chaque étape. Ils déterminent en grande partie le calcul, donc la vitesse et le coût d’exploitation.
Le troisième est le nombre de bits par paramètre, fixé par la quantification, qui stocke les nombres de façon plus compacte. Mille milliards de paramètres occupent environ 2 To sur 16 bits, 1 To sur 8 bits et environ 500 Go sur 4 bits. Voilà pourquoi le nombre de paramètres d’une fiche ne donne jamais la mémoire à lui seul. La mémoire de travail pour votre contexte s’ajoute aussi à la taille du fichier, et une séance d’un million de jetons peut en ajouter beaucoup.
Les modèles qu’une personne peut vraiment faire tourner
Ceux-ci tiennent sur un seul bon ordinateur, ou sur une carte graphique pour les plus gros. Les tailles viennent de la bibliothèque Ollama ou de Hugging Face.
| Modèle | Paramètres | Taille pratique | Licence |
|---|---|---|---|
| Gemma 4 E2B / E4B | 2 et 4 milliards effectifs | Environ 5 à 10 Go | Apache 2.0 |
| Gemma 4 12B | 12 milliards | Environ 8 Go | Apache 2.0 |
| Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B | 74 milliards, 9 actifs | GGUF de 24 Go; recettes à partir de 28 Go de mémoire | OpenMDW 1.1 |
| gpt-oss-20b | 21 milliards, 3,6 actifs | 14 Go | Apache 2.0 |
| Muse Glimmer 30B | Environ 30 milliards | 16,8 Go (visez 24 Go de mémoire) | Apache 2.0 |
| Qwen3.8-27B | 27 milliards | 18 Go | Apache 2.0 |
| Gemma 4 26B / 31B | 26 milliards (4 actifs), 31 milliards | De 16 à 19 Go pour 26B | Apache 2.0 |
| Nemotron 3.5 Lightning | 30 milliards, 3 actifs | Environ 22 Go en NVFP4; un DGX Spark ou une H100 | OpenMDW 1.1 |
Remarquez la souplesse des licences à ce bout de l’échelle. Pour la plupart des petits projets, la question est la qualité sur vos tâches, pas le risque juridique.
Les modèles pour un serveur
Ceux-ci demandent des GPU de centre de données ou une très grande mémoire unifiée. Les tailles sont les totaux des fichiers sur Hugging Face, dans le format officiel le plus compact indiqué.
| Modèle | Total / actifs | Fichiers | Matériel nommé par le créateur | Licence |
|---|---|---|---|---|
| gpt-oss-120b | 117 milliards / 5,1 milliards | 65 Go (Ollama) | Un GPU de 80 Go | Apache 2.0 |
| Kolibri-1 | 78 milliards / 3,46 milliards | Environ 79 Go | Une H200 ou B200, ou 2 H100 | Apache 2.0, poids seulement |
| Nemotron 3.5 Super VL | 120 milliards / 12 milliards | Environ 75 Go | Une H200 ou un DGX Spark, ou 2 H100 | OpenMDW 1.1 |
| Qwen3.8-Flash-Next | Environ 180 milliards | Environ 360 Go en BF16; une version FP8 plus petite existe | Plusieurs GPU en BF16 | Qwen Community 1.0 |
| MiniMax M3.1-Flash | 428 milliards / 23 milliards | Environ 252 Go | Plusieurs GPU | MiniMax Community |
| Beam | 501 milliards / 23 milliards | Environ 294 Go | Plusieurs GPU | Apache 2.0 |
| GLM-5.3-Flash | 320 milliards / 18 milliards | Environ 328 Go | Plusieurs GPU | MIT |
Les conceptions clairsemées montrent ici leur valeur. Le téléchargement de Beam est modeste pour 501 milliards de paramètres, car il existe sur 4 bits et peu de paramètres travaillent sur chaque jeton.
Les modèles qui demandent une grappe ou un fournisseur
| Modèle | Total / actifs | Fichiers | À quoi s’attendre | Licence |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-V4.1-Flash | 552 milliards / 8 et 16 milliards | Environ 510 Go | Serveur à plusieurs GPU, exemple sur 8 | MIT |
| MiMo-V2.6-Pro | 1,02 billion / 42 milliards | Environ 574 Go | Serveur à plusieurs GPU | MIT |
| Mistral Large 4 | 1 000 milliards / 49 milliards | Environ 610 Go | De 4 à 8 GPU de dernière génération | MIT modifiée, licence pour les services |
| GLM-5.3 | 753 milliards | Environ 756 Go | Serveur à plusieurs GPU | GLM-5.3 License |
| Inkling | 975 milliards / 41 milliards | Environ 1,9 To | Grappe de GPU | Apache 2.0 |
| Muse Spark Open | 816 milliards / 42 milliards | 700 Go de mémoire en NVFP4 | Deux Mac Studio de 512 Go, ou des GPU; formulaire requis | Muse Model License |
| Kimi K3 | 2,8 billions / 104 milliards | Environ 1,56 To | Au moins 8 GPU récents | Kimi K3 License |
| Qwen3.8 2.4T-A95B | 2,4 billions / 95 milliards | Environ 4,9 To en BF16 | Plusieurs nœuds | Qwen3.8-Max License |
Muse Spark Open se distingue comme le seul ici à offrir une vraie voie de bureau. Même là, deux Mac Studio haut de gamme sont un achat sérieux.
Pour presque tout le monde, ces modèles se louent au jeton. Avoir les poids garde tout de même une valeur : si un fournisseur change ses conditions ou disparaît, quelqu’un d’autre peut héberger le même modèle.
Ce que vous avez légalement le droit de faire
| Vous voulez | Apache 2.0, MIT, OpenMDW | Mistral Large 4 | Kimi K3 | GLM-5.3 | Qwen3.8-Max | Muse Spark Open | MiniMax Community |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| L’utiliser à l’interne | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui, avec la politique d’utilisation | Non commercial, oui; en entreprise, avis requis |
| L’intégrer à un produit payant | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui, avec des limites pour les assistants de travail | Oui, afficher « Built with » | Oui, afficher « Built with » et envoyer l’avis |
| L’ajuster finement et le partager | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui, règles sur les dérivés | Oui, aux mêmes conditions |
| Vendre un accès API | Oui | Licence toujours requise | Entente au-delà de 20 M$ US | Examen de sécurité au-delà de 10 G$ US | Licence au-delà de 50 M$ US | Entente au-delà de 20 M$ US | Autorisation au-delà de 20 M$ US |
| Usage militaire | La licence est muette | La licence est muette | La licence est muette | La licence est muette | La licence est muette | Vérifier la politique d’utilisation | Interdit |
Ce tableau résume les fichiers de licence à cette date. Ce n’est pas un avis juridique, et les licences peuvent changer d’un modèle à l’autre, comme ce fut le cas pour GLM et Kimi. Le droit d’auteur, la vie privée et les lois commerciales s’appliquent peu importe la licence. Au Canada, une entreprise qui traite des renseignements personnels garde ses obligations, y compris selon la Loi 25 du Québec, peu importe où tourne le modèle.
À essayer : notez la mémoire graphique de votre machine (ou la mémoire unifiée d’un Mac) puis, comme règle générale, prenez le plus grand modèle ci-dessus dont le fichier est au moins 25 % plus petit que ce chiffre. Faites-le tourner avec Ollama ou LM Studio et donnez-lui une tâche que vous faites chaque semaine.
Comment choisir en dix minutes?
Minute 1 : où vos données peuvent-elles aller? Si elles peuvent aller chez un fournisseur, l’accès hébergé ouvre la porte à tous les modèles ci-dessus. Si elles doivent rester sur vos machines, votre matériel fixe la limite.
Minutes 2 et 3 : quelle mémoire avez-vous? Sous 16 Go, commencez par Gemma 4 E2B ou E4B. De 24 à 32 Go, essayez Qwen3.8-27B, Muse Glimmer ou gpt-oss-20b. Avec un GPU de centre de données de 80 Go, gpt-oss-120b convient et, à 160 Go ou plus, vous pouvez faire tourner Kolibri-1 ou Super VL. Au-delà, prévoyez un serveur.
Minutes 4 à 6 : qu’en ferez-vous? Pour votre propre travail, ou un produit où le modèle est intégré, la plupart des licences conviennent. Si vous prévoyez vendre l’accès au modèle lui-même, rayez Mistral Large 4 à moins d’être prêt à parler à Mistral, et vérifiez les seuils des autres.
Minutes 7 et 8 : vous faut-il quelque chose de précis? Pour le français, testez les modèles de Mistral et le soutien multilingue de Gemma. Pour l’allemand, essayez Kolibri. Pour l’audio, regardez les petites tailles de Gemma 4 ou MiMo. Pour les entrées en image, évitez Beam, qui ne traite que le texte. Pour une transparence complète sur les données d’entraînement, regardez Nemotron ou Apertus, le modèle public suisse.
Minutes 9 et 10 : testez. Les tableaux de résultats sont surtout autodéclarés, et chaque laboratoire choisit la configuration qui lui convient. Faites cinq vraies tâches sur vos deux meilleurs candidats chez un hébergeur, notez-les, et seulement alors achetez du matériel.
Sources
- gpt-oss-120b model card — OpenAI (Hugging Face), 5 août 2025
- Gemma 4 31B model card — Google DeepMind (Hugging Face), 2 avril 2026
- qwen3.8 - Ollama library — Ollama
Sources des articles liés dans le texte
Chaque article lié a sa propre page, avec ses sources et sa date.
- Qu’est-ce qu’Ollama, et comment permet-il de faire tourner des modèles d’IA sur votre propre Mac?
- Ollama repository: README, models.json and website page (commit b43ddd8, 8 July 2023) — GitHub (jmorganca/ollama), 8 juillet 2023
- Ollama v0.0.1 release — GitHub (jmorganca/ollama), 8 juillet 2023
- Large language models are having their Stable Diffusion moment — Simon Willison's Weblog, 11 mars 2023
- Qu’est-ce que Muse Spark, le premier modèle du laboratoire de superintelligence de Meta?
- Introducing Muse Spark: MSL's First Model, Purpose-Built to Prioritize People — Meta, 8 avril 2026
- Meta debuts new AI model in first test of costly 'superintelligence' team — The Guardian, 9 avril 2026
- Qu’est-ce que Gemma, la famille de modèles ouverts de Google, et à qui s’adresse-t-elle?
- Gemma: Introducing new state-of-the-art open models — Google (Jeanine Banks and Tris Warkentin), 21 février 2024
- Google launches two new open LLMs — TechCrunch (Frederic Lardinois), 21 février 2024
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 : citez le guide, mettez un lien vers https://guidetoartificialintelligence.com/fr/apprendre/quel-modele-poids-ouverts-comparatif/, pas d’usage commercial sans permission, et gardez la même licence.