Comparatif 2025 des 150 meilleurs LLMs d'OpenAI, Mistral, Cohere, Anthropic, Alibaba...

Nous avons réalisé un comparatif des LLM les plus populaires afin de vous donner une vision du marché ainsi qu'une liste des critères de choix des LLMs les plus adaptés à vos besoins.

Le marché des grands modèles de langage (LLM) connaît une croissance importante, avec une offre de plus en plus diversifiée et difficilement lisible.

Cette liste des LLM vous permettra de faire un tour du marché très rapidement.

Mais, pour vous aider à choisir le bon modèle, voici une liste des critères essentiels: performances, coût, souveraineté, confidentialité, sécurité, personnalisation, évolutivité, rapidité et options d’hébergement.

Comparatif LLM : les critères essentiels

Le choix d’un LLM ne se limite pas à la seule performance sur des benchmarks : il s’agit d’une évaluation globale prenant en compte la qualité des réponses, la rapidité d’exécution (vitesse de génération, latence), la taille de la fenêtre contextuelle (le volume de texte que vous pouvez inclure dans la requête), mais aussi le coût d’utilisation (prix par million de tokens), la facilité d’intégration et les capacités de personnalisation.

• Les modèles les plus avancés, comme o4-mini (high) d’OpenAI ou Gemini 2.5 Pro de Google, se distinguent par leur score d’intelligence élevé, leur rapidité de génération et leur faible latence. Cependant, certains modèles spécialisés ou allégés peuvent offrir des performances optimisées pour des usages spécifiques ou des contraintes matérielles. Une entreprise n'a pas toujours besoin d'un modèle généraliste polyvalent et peut se contenter d'un petit modèle spécialisé ou spécialisable en tout cas via un RAG, par exemple.

• Le prix par million de tokens varie fortement d’un modèle à l’autre. Des modèles comme Gemma 3 4B ou Qwen2.5 Coder 7B figurent parmi les plus économiques, tandis que les modèles premium affichent des tarifs nettement supérieurs.

• La vitesse de sortie (le nombre de tokens/mots par seconde) et la latence sont des facteurs décisifs pour les applications en temps réel (comme les chatbots). Certains modèles sont conçus pour maximiser le débit, d’autres pour réduire au minimum le temps de réponse.

Liste des LLM : panorama des solutions

La liste des LLM disponibles s’étend des offres propriétaires (OpenAI, Google, Anthropic, Meta, Mistral, xAI, Alibaba…) aux modèles open source ou spécialisés, chacun répondant à des besoins distincts.

Souveraineté, confidentialité et sécurité : cloud vs on-premise

Un critère de plus en plus central dans le comparatif LLM est le mode d’hébergement : cloud, on-premise ou hybride. Le cloud offre une évolutivité immédiate, un déploiement rapide et des coûts variables, mais soulève des questions de confidentialité et de souveraineté des données, car les informations transitent par des serveurs tiers. À l’inverse, l’hébergement on-premise garantit un contrôle total sur les données, une personnalisation poussée et une conformité accrue aux exigences réglementaires, au prix d’une gestion plus complexe et de coûts initiaux plus élevés.

Certaines entreprises optent pour une approche hybride : elles exploitent la flexibilité du cloud pour les usages généraux et réservent un LLM interne pour les données sensibles ou pour maîtriser les coûts à grande échelle.

Personnalisation, évolutivité et adaptation métier

La capacité à personnaliser un LLM pour l’adapter à des cas d’usage métier, à intégrer des bases de connaissances internes ou à ajuster les paramètres de sécurité et de confidentialité est un atout majeur. Les modèles open source ou ceux pouvant être déployés on-premise offrent généralement une plus grande latitude de personnalisation et d’évolutivité.