Reposant sur le modèle Phi-3 Medium de Microsoft, ce modèle a été spécialisé sur la langue française.
Google/Gemini 1.5 Pro
Propriétaire
Taille estimée (XL)
Sorti en février 2024, ce modèle multimodal s'applique à la génération de textes et d'images, l'analyse de vidéos et la transcription d'audio.
Google/Gemma 2 27b
Open source
27 mds de
paramètres
Modèle performant avec une taille correcte, son coût relativement élevé le destine à des usages spécifiques nécessitant une grande précision.
Google/Gemma 2 9B
Open source
9 mds de
paramètres
Petit frère de la famille Gemma 2, ce modèle sorti en juin 2024 est entrainé pour répondre à des instructions spécifiques, traiter des requêtes complexes et offrir des solutions créatives.
Nous/Hermes 3 405B
Open source
405 mds de
paramètres
Sorti en juillet 2024, ce modèle est le plus grand modèle de la série Hermes. C'est une adaptation du modèle Llama 3.1 405B de Meta.
Liquid/LFM 40B MoE
Propriétaire
Taille estimée (L)
Sorti en septembre 2024, ce modèle de l'entreprise américaine Liquid est un modèle de type Mixture of Experts, dont l'architecture cherche à tirer le meilleur parti du nombre de paramètres.
Meta/Llama 3.1 405B
Open source
405 mds de
paramètres
Sorti en juillet 2024, ce modèle est le plus grand modèle de la série Llama de Meta, optimisé pour des tâches complexes de programmation, de mathématique et de raisonnement.
Meta/Llama 3.1 70B
Open source
70 mds de
paramètres
Doté de 70 milliards de paramètres et sorti en avril 2024, ce modèle est performant pour générer et comprendre des textes complexes dans diverses langues.
Meta/Llama 3.1 8B
Open source
8 mds de
paramètres
Version la plus légère de Llama 3.1, ce modèle est rapide et adapté aux applications courantes. Sorti en avril 2024, les données sur lesquelles il a été entraîné remontent au mois de décembre 2023.
NVIDIA/Llama 3.1 Nemotron 70B
Open source
70 mds de
paramètres
Doté de 70 milliards de paramètres, ce modèle est un fine-tune conçu par le concepteur de cartes graphiques NVIDIA à partir du modèle Llama 3.1 70B de Meta.
Mistral/Ministral
Open source
8 mds de
paramètres
Optimisé pour un temps de réaction rapide, ce modèle est idéal pour des applications nécessitant des réponses immédiates et peut supporter plus de 100 langues. Sorti en octobre 2024.
Mistral/Mistral Nemo
Open source
12 mds de
paramètres
Optimisé pour un temps de réaction rapide, ce modèle est idéal pour des applications nécessitant des réponses immédiates et peut supporter un contexte de 128k tokens en plus de 100 langues. Sorti en juillet 2024.
Mistral/Mixtral 8x22B
Open source
176 mds de
paramètres
Ce modèle multilingue sorti en avril 2024 a particulièrement été entraîné en anglais, français, allemand, italien et espagnol ainsi que sur des tâches de mathématiques, programmation et raisonnement.
Mistral/Mixtral-8x7B
Open source
56 mds de
paramètres
Ce modèle entraîné sur un corpus multilingue est efficace pour des tâches variées et peu complexes.
Microsoft/Phi-3.5-mini
Open source
4 mds de
paramètres
Performant pour des tâches de génération de code et de résumé, ce modèle gère un grand contexte de 128k tokens.
Alibaba/Qwen2.5-7B
Open source
7 mds de
paramètres
Supportant un contexte de 130k tokens, ce modèle multilingue et polyvalent est performant pour des tâches de traduction, de résumé, d’analyse et de raisonnement.
jpacifico/Chocolatine 14B
Google/Gemini 1.5 Pro
Nous/Hermes 3 405B
Liquid/LFM 40B MoE
Meta/Llama 3.1 405B
NVIDIA/Llama 3.1 Nemotron 70B
Mistral/Ministral
Microsoft/Phi-3.5-mini
Alibaba/Qwen2.5-7B