Open source vs propriétaire

Non. D'après notre propre comparateur, Mistral Large 3 (open source) et DeepSeek-V4-Flash (open source) rivalisent avec plusieurs modèles propriétaires sur le raisonnement et le code, à un coût très inférieur. L'écart de performance entre les deux catégories s'est nettement resserré ces dernières années.

Cela dépend du critère de sécurité. Un modèle auto-hébergé (open source) réduit le risque qu'un tiers accède à vos données, puisqu'elles ne transitent pas par un serveur externe. En contrepartie, un modèle propriétaire bénéficie souvent d'un red teaming et de garde-fous plus poussés, appliqués et mis à jour par l'éditeur — voir notre page sur l'entraînement d'une IA pour le détail de cette étape.

Un modèle open source hébergé sur votre propre infrastructure offre le contrôle le plus complet : aucune donnée n'est envoyée à un tiers. Un modèle propriétaire dépend entièrement de la politique de confidentialité de son éditeur — à vérifier au cas par cas avant tout usage professionnel sensible.

En tarif API pur, les modèles open source sont souvent nettement moins chers — DeepSeek-V4-Flash facture par exemple 0,14 $ par million de tokens en entrée, contre 5 $ pour GPT-5.6 Sol ou Claude Opus 5. Mais un auto-hébergement à grande échelle a ses propres coûts (matériel, électricité, maintenance) qu'il faut comparer au prix API avant de conclure.

Oui, pour les modèles open source et open weights — voir notre page dédiée à l'IA locale pour le détail du matériel nécessaire. C'est impossible pour un modèle propriétaire comme GPT-5.6 Sol ou Claude Opus 5, qui ne fonctionnent que via l'infrastructure de leur éditeur.