Llama (Meta) et ses variantes
Stack dac.Grands modèles de langage (LLMs) et familles de modèles
Llama est la famille de modèles open-weights de Meta — l'écosystème open source le plus adopté au monde. En 2026, Llama 4 (Scout et Maverick) inaugure des modèles nativement multimodaux à architecture Mixture-of-Experts, avec une fenêtre de contexte record (jusqu'à 10 millions de tokens pour Scout). Les variantes communautaires (Alpaca, Vicuna…) et les versions antérieures (Llama 3.x) restent très utilisées pour l'auto-hébergement et le fine-tuning local (via LoRA).
Capacités IA
Génération et compréhension de texte, multimodal natif (Llama 4), raisonnement, code, contexte très long (jusqu'à 10M tokens), fine-tuning (LoRA/QLoRA), architecture MoE. Poids ouverts.
Canaux supportés
Poids téléchargeables (Hugging Face, Ollama, llama.com) ; exécutables en local ou via les grands clouds et fournisseurs d'inférence (Groq, Together, Bedrock…).
Intégrations
Écosystème le plus riche du monde open source ; intégrations natives dans tous les frameworks (LangChain, LlamaIndex, n8n, Ollama) ; disponible sur AWS, Azure, GCP.
Personnalisation & Déploiement
Auto-hébergement complet (souveraineté), fine-tuning local économique via LoRA, quantification pour tourner sur matériel modeste ; déploiement flexible.
Sécurité & Conformité
Poids ouverts = souveraineté et auditabilité totales en auto-hébergement. Licence communautaire Meta avec quelques restrictions d'usage à grande échelle à vérifier.
Tarification
Gratuit (poids ouverts) — coût = infrastructure ou fournisseur d'inférence choisi. Pas de licence à payer pour la grande majorité des usages.
Support & Maintenance
Communauté immense, innombrables tutoriels, modèles dérivés et outils ; support communautaire, documentation Meta. Écosystème le plus vivant de l'open-weights.
Évolutivité & Robustesse
Gamme allant de 1B à 400B+ paramètres pour couvrir tous les besoins ; robustesse éprouvée ; performances proches des modèles fermés sur Llama 4 Maverick.
UX & Analyse
Nécessite un minimum de technicité (déploiement, quantification), mais l'écosystème (Ollama, LM Studio) a beaucoup simplifié l'expérience. Analyse et fine-tuning à la portée des équipes techniques.
Témoignages & Avis
Standard de fait de l'IA open source ; plebiscité pour la souveraineté, le contrôle des coûts et le fine-tuning. Écosystème open-weights le plus adopté.