Meilleurs LLM open-source en 2026 (auto-hébergement ou utilisation via API)
Les meilleurs LLM à poids ouverts en 2026 pour l'auto-hébergement, l'inférence hébergée bon marché ou le développement local : Llama 4, DeepSeek V4, Qwen 3.x, Devstral 2 et Mistral Large 3, GLM 4.7 et Kimi K2.6.
By Aniruddh PanvalkarPrix vérifié le Nov 5, 2026
Recommandation par défaut
Llama 4 Maverick via une API hébergée à $0.20 en entrée / $0.70 en sortie par million de tokens est le meilleur point de départ pour la plupart des développeurs ; DeepSeek V4 Pro est le modèle à poids ouverts le plus puissant pour le raisonnement et le codage ; Qwen3 Coder 480B est le choix pour les charges de travail de code uniquement.
Llama 4 Maverick
Le modèle phare à poids ouverts de Meta : contexte de 1M, large hébergement et $0.20 en entrée / $0.70 en sortie par million de tokens via OpenRouter. Llama 4 Scout ($0.10 en entrée / $0.30 en sortie par million de tokens) est l'option plus légère avec un contexte de 1.3M.
Meilleurs choi
Llama 4 Maverick
Meilleur LLM open-weight généralisteMeta
Le modèle phare à poids ouverts de Meta : contexte de 1M, large hébergement et $0.20 en entrée / $0.70 en sortie par million de tokens via OpenRouter. Llama 4 Scout ($0.10 en entrée / $0.30 en sortie par million de tokens) est l'option plus légère avec un contexte de 1.3M.
$0 auto-hébergé / ≈ $0.34/mois pour 1M jetons en entrée + 200K jetons en sortie hébergé
Calcuez votre coût avec Llama 4 Maverick →DeepSeek V4 Pro
Meilleur open-weight pour le raisonnement et le codageDeepSeek
$1.32 d'entrée / $3.96 de sortie par 1M tokens sur l'API DeepSeek aux heures de pointe et moitié moins hors pointe, contexte de 1M. Codage et raisonnement compétitifs face aux modèles de pointe sous licence ouverte ; V4.1 Flash à $0.30 d'entrée / $1.20 de sortie par 1M tokens (pointe) est la même famille pour les étapes à haut volume.
$0 auto-hébergé / ≈ $2.11/mois pour 1M d'entrée + 200K de sortie tokens sur l'API DeepSeek (pointe ; $1.06 hors pointe)
Esser DeepSeek V4 Pro →Qwen3 Coder 480B
Meilleur pour le codage et le multilingueAlibaba
$0.30 entrée / $1 sortie par 1M jetons hébergé, contexte 256K. Conçu spécifiquement pour le codage agentique, et la famille Qwen 3.x est le meilleur choix open-weight pour les produits non-anglais et multilingues.
$0 auto-hébergé / ≈ $0.50/mois pour 1M jetons en entrée + 200K jetons en sortie hébergé
Calcuez votre coût avec Qwen3 Coder 480B →Devstral 2 / Mistral Large 3
Meilleurs modèles open-weight européensMistral AI
Devstral 2 ($0.40 entrée / $2 sortie par 1M jetons) pour les agents de codage et Mistral Large 3 ($0.50 entrée / $1.50 sortie par 1M jetons) pour le travail général, tous deux basés dans l'UE, open-weight et respectueux du RGPD. Idéal pour les équipes européennes ayant besoin de conformité open-source.
$0 auto-hébergé / ≈ $0.80/mois pour 1M jetons en entrée + 200K jetons en sortie hébergé
Esser Devstral 2 / Mistral Large 3 →GLM 4.7 / GLM 4.7 Flash
Appels d'outils open-weight les moins chersZ Ai
GLM 4.7 à $0.40 entrée / $1.75 sortie par 1M jetons et GLM 4.7 Flash à $0.06 entrée / $0.40 sortie par 1M jetons, contexte 200K. Flash est le modèle ouvert hébergé le moins cher qui retourne des appels de fonction fiables, c'est donc le niveau budgétaire pour les boucles d'agents.
$0 auto-hébergé / ≈ $0.75/mois pour 1M jetons en entrée + 200K jetons en sortie hébergé
Calcuez votre coût avec GLM 4.7 / GLM 4.7 Flash →Kimi K2.6
Meilleur pour les longues exécutions d'agentsMoonshotai
$0.95 d'entrée / $4 de sortie par 1M tokens hébergés, contexte de 256K. Performant sur les tâches agentiques multi-étapes et l'utilisation d'outils ; le prix de sortie le plus élevé des modèles ouverts ici mais encore bien en dessous des tarifs des modèles de pointe fermés.
$0 auto-hébergé / ≈ $1.75/mois pour 1M jetons en entrée + 200K jetons en sortie hébergé
Calcuez votre coût avec Kimi K2.6 →Sources
Les prix sur cette page sont vérifiés par rapport à ces pages de tarification des fournisseurs et aux entrées du catalogue.
Foire aux questions
Quel matériel est nécessaire pour exécuter des LLM open-source ?
Maverick, DeepSeek V4 Pro et Qwen3 Coder 480B sont de grands modèles mixture-of-experts qui nécessitent un serveur multi-GPU ; Llama 4 Scout et GLM 4.7 Flash sont les options plus légères. Louer l'inférence via OpenRouter ou un cloud GPU est moins cher que de posséder du matériel, sauf si l'utilisation est très élevée.
Les LLM open-source sont-ils aussi performants que GPT-5.5 ou Claude Opus 5 ?
Les meilleurs modèles open-weight (DeepSeek V4 Pro, Llama 4 Maverick, Qwen 3.8) sont compétitifs sur de nombreuses tâches, et l'écart s'est réduit au cours de 2025 et 2026. Les modèles frontières fermés restent en tête sur les raisonnements les plus difficiles et le travail multimodal.
Puis-je utiliser des LLM open-source dans des produits commerciaux ?
Oui, dans l'ensemble, avec des limites liées à la licence. La licence communautaire de Llama restreint les très grandes entreprises ; plusieurs versions de Mistral, Qwen et DeepSeek utilisent des licences permissives. Lisez la licence sur la fiche du modèle exact avant de le déployer.
Quel modèle open est le moins cher pour les appels d'outils d'agent ?
GLM 4.7 Flash ($0.06 d'entrÉe / $0.40 de sortie par 1M tokens) est le plancher ; Llama 4 Scout ($0.10 d'entrée / $0.30 de sortie par 1M tokens) est le suivant, et DeepSeek V4.1 Flash ($0.30 d'entrÉe / $1.20 de sortie en pointe, moitié hors pointe) coûte plus cher. Planifiez l'acheminement vers DeepSeek V4 Pro ou Qwen3 Coder et les étapes répétitives vers un modèle de la classe Flash. Tarifs DeepSeek vérifiés le 2026-10-27 sur api-docs.deepseek.com.
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