La stack des modèles open source en 2026

En 2026, le paysage des modèles à poids ouverts a atteint une véritable maturité pour l'entreprise. Llama 4 Scout (109 Md de paramètres, 17 Md actifs en MoE), Qwen3 235B-A22B, Mistral Small 4 (22 Md) et DeepSeek V3-0324 ne sont plus des objets de laboratoire — ce sont des systèmes de qualité production, que les entreprises déploient dans des environnements réglementés, sensibles à la latence et déconnectés du réseau, là où les modèles propriétaires accessibles par API ne peuvent tout simplement pas entrer.

Le problème, c'est que choisir entre eux suppose de naviguer dans un espace complexe : termes de licence, profils de coût d'inférence, comportement au fine-tuning, couverture linguistique et implications de conformité. Le modèle idéal pour le traitement documentaire d'un établissement financier taïwanais n'est pas le même que celui qui convient au résumé clinique dans un hôpital japonais.

Ce livre blanc présente le cadre de décision que Tenten AI a élaboré au fil de plus de 20 déploiements de modèles à poids ouverts en entreprise sur 2025–2026. Ce n'est pas une énième comparaison de benchmarks — il en existe des dizaines. C'est le raisonnement concret sur le choix du modèle, celui qui n'émerge qu'une fois qu'on a déployé tous ces modèles en production et observé, de visu, où chacun excelle et où chacun trébuche.