Modèles IA
Ces notes aident à réduire une liste de choix techniques, pas à désigner un vainqueur permanent. Les prix, les conditions d’accès et la prise en charge du matériel peuvent changer après la date d’une note. Vérifiez cette date et la configuration testée avant de vous appuyer sur une comparaison.
Choisir un modèle hébergé ou une API
Le Radar des modèles et API compare les gammes de modèles hébergés, l’accès aux API, les options d’inférence gratuites et les prix. Commencez ici si vous souhaitez utiliser un service distant plutôt qu’exécuter un modèle sur votre matériel.
Exécuter un modèle localement
- Tiendra-t-il en mémoire ? Les modèles locaux sur un seul GPU examinent les fichiers de modèles, la quantification et la marge mémoire. Tenir en mémoire ne garantit ni une vitesse utile, ni une longueur de contexte suffisante, ni la qualité des résultats.
- Quel modèle de code essayer ? Les modèles de code locaux proposent des candidats pour les tâches sur un dépôt, en tenant compte du fichier exact et du gabarit de prompt.
- Quel moteur utiliser ? Les moteurs d’inférence locale aident à choisir le logiciel de service selon le matériel et la charge de travail.
- La configuration complète convient-elle à mes tâches ? L’évaluation des modèles locaux couvre les tâches reproductibles, les configurations consignées, les échecs et l’incertitude.
Choisir un agent de programmation
Les quotas gratuits des CLI de programmation IA distinguent les crédits de connexion, les usages inclus dans un abonnement, la facturation API et les promotions. L’évaluation des agents de programmation compare les produits et explique comment les essayer sur des tâches de dépôt. Pour comprendre leur conception plutôt que choisir un produit, lisez les boucles d’agents pour l’arrêt et le contrôle, ou les contrats d’outils pour la sûreté des appels d’outils.
Situer les comparaisons
Les chiffres d’une fiche de modèle fournie par un éditeur ne sont pas des mesures indépendantes. Un résultat de classement correspond à un modèle, un banc de test, une version et une configuration précis. Un candidat absent reste inconnu, pas nécessairement moins bon. Les preuves et biais dans les notes d’IA expliquent comment apprécier ces différences.
La couverture est plus fournie pour la programmation en terminal, la documentation en anglais et le matériel local NVIDIA ou grand public. Elle l’est moins pour les agents de navigation, la création multimodale, l’évaluation dans d’autres langues, la gouvernance d’entreprise, la consommation d’énergie et l’accessibilité ; les comparaisons peuvent donc ne pas répondre à ces besoins.