📂 LLM & Modèles
Comparatifs, benchmarks et guides pratiques sur les grands modèles de langage : GPT, Claude, Gemini, Llama et les alternatives gratuites.
Poolside Laguna M.1 : le modèle open-source de 225B pour le coding agent, Apache 2.0
Découvrez Poolside Laguna M.1, un modèle open-source de 225B paramètres sous licence Apache 2.0, conçu spécifiquement pour révolutionner le coding agent.
FrontierCode : le benchmark de Cognition qui enterre SWE-Bench et classe les agents de code sur la qualité réelle des pull requests — Fable 5 à 46,3%, Opus 4.8 à 34,3%, GPT-5.5 à 25,5%
Découvrez FrontierCode, le nouveau benchmark de Cognition qui remplace SWE-Bench en évaluant la qualité réelle des pull requests des agents de code.
DeepSWE : le benchmark qui prouve que les agents de code trichaient — Artificial Analysis enterre SWE-Bench
Découvrez DeepSWE, le nouveau benchmark qui remplace SWE-Bench et prouve que les agents de code trichaient. Analyse du classement bouleversé par Artificial Anal
Gemini 3.5 Pro : compte à rebours — 10 jours avant le deadline de Google, 2 millions de tokens et le mode Deep Think, le modèle le plus attendu de l'année (en plein chaos des talents)
Gemini 3.5 Pro : à 10 jours du deadline de Google, découvrez les rumeurs sur ses 2 millions de tokens et le mode Deep Think en plein chaos des talents.
GLM-5.2 : le modèle open weights le plus puissant du monde — 753B MoE, 1M contexte, licence MIT, le paysage LLM bascule
Découvrez GLM-5.2 de Z.ai : le modèle open weights le plus puissant au monde. 753B MoE, 1M de contexte et licence MIT qui bouleverse le paysage LLM.
CacheRL : un modèle Qwen3-4B atteint 92 % de précision en tool-calling avec 100 fois moins de compute que GPT-5
Découvrez CacheRL : un modèle Qwen3-4B atteint 92 % de précision en tool-calling avec 100 fois moins de compute que GPT-5. Révolution IA !
Meilleurs Llm Code (juin 2026)
Découvrez le comparatif définitif des meilleurs LLM code en juin 2026. Analyse des modèles agentic capables de coder sans supervision humaine.
Meilleurs Llm Locaux (juin 2026)
Découvrez le classement définitif des meilleurs LLM locaux en juin 2026. DeepSeek V4 Pro, Ollama : comparez qualité et confidentialité.
Kimi K2.7-Code : le modèle coding 1T paramètres open-source qui coupe 30% des tokens de raisonnement et bat Opus en tool use
Découvrez Kimi K2.7-Code, un modèle coding open-source de 1T paramètres qui réduit de 30% les tokens de raisonnement et surpasse Opus en tool use.
DeepSeek V4-Pro : la baisse de prix permanente à 75% qui accélère la guerre des LLM
DeepSeek V4-Pro baisse son prix de 75% de manière permanente. Découvrez comment ce modèle LLM bouleverse le marché et accélère la guerre des IA.
Qwen3 Coder Next : le modèle open-source qui tourne sur un Mac 64 Go et bat DeepSeek en coding
Découvrez Qwen3 Coder Next, le modèle open-source qui tourne sur un Mac 64 Go et bat DeepSeek en coding. Une révolution pour le code local !
DiffusionGemma : Google libère le premier modèle de texte par diffusion open source — 4x plus rapide que l'autoregressif
Découvrez DiffusionGemma : le premier modèle de texte par diffusion open source de Google, 4x plus rapide que l'approche autoregressive classique.
Meilleurs Llm (juin 2026)
Découvrez le classement complet des meilleurs LLM de juin 2026 après la sortie de GPT-5.5. Comparez les modèles d'IA autonomes et leur raisonnement.
Claude Fable 5 : Anthropic rend son modèle Mythos accessible au public
Anthropic lance Claude Fable 5, la première version publique de son modèle Mythos. Découvrez ce modèle jugé trop puissant et ses scores explosifs.
Meilleurs Llm Gratuits (juin 2026)
Découvrez le classement des meilleurs LLM gratuits en juin 2026. Analyse du marché et comparaison des modèles d'IA sans filtre.
DeepEP de DeepSeek : la lib open source qui optimise la communication GPU pour les modèles MoE à l'échelle
DeepSeek libère DeepEP, une bibliothèque open source qui optimise la communication GPU pour accélérer l'entraînement des modèles MoE à grande échelle.
NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B : le modèle open-source le plus puissant des États-Unis débarque au Computex
Découvrez NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B, le modèle open-source le plus puissant des États-Unis présenté au Computex 2026 pour rivaliser avec la Chine.
MiniMax M3 : l'open-weights chinois qui défie GPT-5.5 avec 1M contexte et l'architecture MSA
Découvrez MiniMax M3, le modèle open-weights chinois qui défie GPT-5.5. Il offre 1 million de tokens de contexte grâce à l'architecture MSA.
DeepSeek V3.1 : la révolution silencieuse de l'open source arrive sous licence MIT
DeepSeek V3.1 bouleverse l'IA open source avec un modèle de 671 milliards de paramètres sous licence MIT, sans aucune restriction commerciale.
Claude Opus 4.8 : le modèle qui détrône GPT-5.5 — benchmarks, Dynamic Workflows et le futur du coding agent
Claude Opus 4.8 d'Anthropic détrône GPT-5.5. Découvrez ses benchmarks, le système Dynamic Workflows et la révolution du coding agent.
GPIC : Stanford libère 28 trillions de pixels pour entraîner les modèles de génération d'images
Stanford libère GPIC, un dataset de 28 trillions de pixels pour l'entraînement de modèles de génération d'images. Découvrez ce dataset permissif.
LLMSurgeon : ce papier ACL 2026 ouvre la boîte noire du pré-entraînement des LLM
Découvrez LLMSurgeon, le papier ACL 2026 qui ouvre la boîte noire du pré-entraînement des LLM pour révéler leur mélange de données secret.
Qwen3-Coder-Next : 80B MoE avec 3B actifs, l'agent de code open-source qui rivalise avec Claude Sonnet
Découvrez Qwen3-Coder-Next : un modèle de code open-source de 80B MoE (3B actifs) qui rivalise avec Claude Sonnet sur le SWE-Bench.
OSCAR : Together AI open-source une quantification KV cache 2-bit qui réduit la mémoire par 8
Découvrez OSCAR : la quantification KV cache 2-bit open-source de Together AI qui réduit la mémoire par 8 et optimise le serving des modèles LLM.
Stanford AI Index 2026 : les 5 chiffres qui montrent que l'IA a franchi un point de non-retour
Découvrez le Stanford AI Index 2026 et les 5 chiffres clés qui prouvent que l'intelligence artificielle a franchi un point de non-retour.
Gated DeltaNet-2 : le papier de Yejin Choi qui résout le plus vieux problème de l'attention linéaire
Découvrez Gated DeltaNet-2, le papier de Yejin Choi qui résout enfin le plus vieux problème de l'attention linéaire des modèles IA.
Cursor Composer 2.5 : le modèle coding qui rivalise avec Opus 4.7 à un dixième du prix
Découvrez Cursor Composer 2.5, le modèle coding qui rivalise avec Claude Opus 4.7 à un dixième du prix. Analyse de la guerre des prix IA.
DeepWeb-Bench : le nouveau benchmark qui expose les faiblesses des agents de recherche IA
Découvrez DeepWeb-Bench, le nouveau benchmark qui prouve que les scores des agents de recherche IA sont gonflés et expose leurs véritables faiblesses.
Gemini 3.5 Flash : le modèle fast qui bat Opus 4.7 et GPT-5.5 sur les benchmarks agents — 289 tokens/seconde
Découvrez Gemini 3.5 Flash : le modèle ultra-rapide à 289 tokens/seconde qui bat Claude Opus 4.7 et GPT-5.5 sur les benchmarks agents.
General Preference RL : ce papier unifie le reinforcement learning et l'optimisation de préférences pour les LLM
Découvrez le papier General Preference RL qui unifie le reinforcement learning et l'optimisation de préférences pour résoudre le post-training des LLM.
OpenAI Parameter Golf : le challenge qui prouve que les petits modèles sont l'avenir de l'IA
Découvrez le challenge OpenAI Parameter Golf : pourquoi compresser un LLM dans 16 Mo prouve que les petits modèles sont l'avenir de l'IA.
Meta Muse Spark : pourquoi Meta a trahi l'open-source — le premier modèle fermé de la Superintelligence Lab
Découvrez pourquoi Meta Muse Spark marque un tournant : le premier modèle fermé de la Superintelligence Lab qui trahit la promesse open-source de Meta.
MeMo : Memory as a Model — la mémoire comme modèle autonome pour mettre à jour les LLMs sans réentraînement
Découvrez MeMo (Memory as a Model) : la solution innovante pour mettre à jour les LLMs sans réentraînement et vaincre l'obsolescence des connaissances.
SDAR : comment entraîner des agents IA avec du reinforcement learning sans les casser — la self-distillation agentic
Découvrez le SDAR (Self-Distillation Agentic Reinforcement) : la méthode pour entraîner vos agents IA avec du reinforcement learning sans les casser.
OpenDeepThink : le raisonnement parallèle par comparaison Bradley-Terry change la donne pour l'inference LLM
Découvrez OpenDeepThink : comment le raisonnement parallèle par comparaison Bradley-Terry révolutionne l'inférence LLM et surpasse le chain-of-thought séquentie
Negation Neglect : quand le fine-tuning rend les LLMs aveugles au faux
Découvrez le phénomène de Negation Neglect : comment le fine-tuning de LLMs contre les fake news finit par les rendre aveugles au faux.
KV-Fold : l'astuce training-free qui révolutionne l'inférence long-contexte des LLMs
Découvrez KV-Fold, l'astuce training-free qui révolutionne l'inférence long-contexte des LLMs et résout le cauchemar de la gestion des tokens.
Attractor Models : la nouvelle architecture qui bat les Transformers sur le raisonnement
Découvrez les Attractor Models, la nouvelle architecture d'IA qui surpasse les Transformers sur le raisonnement à paramètres équivalents.
UniPool : le nouveau venu dans les architectures MoE déconnecte la profondeur du réseau de la croissance des experts
Découvrez UniPool, l'innovation qui révolutionne les architectures MoE en déconnectant la profondeur du réseau de la croissance des experts.
Meilleurs Llm Gratuits (mai 2026)
Découvrez les meilleurs LLM gratuits de mai 2026. Notre comparatif tranche pour trouver l'IA open source ou freemium idéale sans payer.
VaultGemma : Google DeepMind sort le LLM différentiellement privé le plus puissant au monde
Découvrez VaultGemma, le LLM différentiellement privé le plus puissant au monde créé par Google DeepMind. Des garanties mathématiques pour vos données.
Subquadratic sort du stealth avec SubQ : 12 millions de tokens de contexte, fin de l'attention quadratique ?
Subquadratic dévoile SubQ : un modèle IA révolutionnaire gérant 12 millions de tokens de contexte et mettant fin à l'attention quadratique.
01 - Tokens, contexte, coûts : comprendre la facturation des LLM
Comprenez la facturation des LLM : tokens, fenêtre de contexte, calcul des coûts et tableau comparatif des prix 2026. 12 astuces pour réduire vos dépenses.
02 - Claude, GPT, Gemini, Llama : quel modèle choisir en 2026 ?
Comparatif honnête et complet des 4 grandes familles de LLM en 2026 : Claude, GPT, Gemini et Llama. Prix, vitesse, taille de contexte et cas d'usages.
03 - SigLoMa : un robot quadrupede qui apprend la manipulation dans le monde reel grace a sa seule vision
Découvrez SigLoMa, le robot quadrupède révolutionnaire qui apprend la manipulation dans le monde réel grâce uniquement à sa vision.
03 - Utiliser des modèles gratuits sans sacrifier la qualité
Groq, Gemini Flash, OpenRouter free tier, Cerebras : utilisez des LLM puissants gratuitement grâce à la stratégie fallback chain. Guide pratique 2026.
04 - Le prompting avancé qui fait vraiment la différence
System prompts structurés, few-shot learning, chain-of-thought et JSON output : maîtrisez le prompting avancé avec des exemples concrets avant/après !
05 - Vision IA : analyser des images avec les LLM
Apprenez à utiliser la vision des LLM (Claude 3.5, GPT-4o, Gemini) pour l'OCR, l'analyse de photos et la QA visuelle. Exemples de code Python avec les API.
06 - Fine-tuning vs RAG vs prompting : quelle approche choisir ?
Arbre de décision pour choisir entre fine-tuning, RAG et prompting avancé. Comparatif coûts, complexité, qualité avec exemples de code et cas d'usage concrets.
07 - Qwen3.6 : Alibaba débarque avec une nouvelle famille de modèles LLM
Découvrez Qwen3.6, la nouvelle famille de LLM d'Alibaba. Avec son architecture MoT (35B-A3B), rivalisez avec GPT-4 à moindre coût. Guide de déploiement inc