Veille rapide : avantages, limites, tarifs et supports techniques.
Llama 3.1 8B Instruct
Usage : Local et cloud
Tarif : Gratuit (poids open) / coût infra si hébergé
Supports : Ollama, LM Studio, vLLM, Transformers
Variantes : 8B, 70B
Avantages : Bon équilibre qualité/performance, large écosystème
Inconvénients : 70B exige une machine puissante
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Mistral Nemo Instruct
Usage : Local et cloud
Tarif : Gratuit (open weights)
Supports : Ollama, vLLM, llama.cpp
Variantes : 12B
Avantages : Très bon ratio qualité/vitesse en local
Inconvénients : Moins performant que les plus gros modèles sur tâches complexes
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Qwen2.5 Instruct
Usage : Local et cloud
Tarif : Gratuit (open weights)
Supports : Ollama, Transformers, vLLM
Variantes : 7B, 14B, 32B, 72B
Avantages : Très polyvalent, bon multilingue
Inconvénients : Les grandes variantes consomment beaucoup de VRAM
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Gemma 2
Usage : Local et cloud
Tarif : Gratuit (licence ouverte)
Supports : Ollama, Kaggle, Vertex AI
Variantes : 9B, 27B
Avantages : Bonne qualité générale et intégration Google
Inconvénients : Nécessite optimisation pour certains usages locaux
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