Les meilleures IA (LLM) open source en septembre 2025

L’intelligence artificielle open source s’impose en 2025 comme une alternative crédible aux géants propriétaires tels que ChatGPT, Gemini ou Claude. Plus transparente, plus flexible et surtout plus économique, elle séduit développeurs, chercheurs et entreprises qui veulent garder la main sur leurs données et leurs coûts. Dans un contexte où les API d’IA payantes s’intègrent partout et peuvent rapidement alourdir la facture, les LLM open source offrent une réponse concrète.

Dans cet article, nous présentons les meilleures IA open source de septembre 2025, en nous appuyant sur les données de la plateforme indépendante artificialanalysis.ai. Vitesse de génération, qualité des réponses, raisonnement et taille du contexte : autant de critères qui permettent de comparer objectivement chaque modèle.

Les résultats réservent parfois des surprises : certains LLM open source rivalisent désormais avec les meilleurs modèles propriétaires.

Pourquoi choisir une IA (LLM) open source en 2025 ?

En 2025, l’IA open source n’est plus réservée aux laboratoires : les LLM open source s’imposent dans des usages concrets comme les assistants personnels, l’analyse de données, la génération de contenu ou le support client. Leur succès repose sur trois atouts majeurs :

• Confidentialité : exécutés en local, ils permettent de garder le contrôle total sur les données sensibles, contrairement aux services propriétaires comme ChatGPT ou Gemini.
• Maîtrise des coûts : avec des outils comme n8n, les appels répétés aux API payantes peuvent vite exploser, alors que de nombreux workflows ou phases de prototypage ne nécessitent pas une IA haut de gamme.
• Transparence et indépendance : on peut inspecter, adapter et déployer librement les modèles, sans dépendre d’un écosystème fermé et coûteux.

En résumé, les IA open source séduisent parce qu’elles allient confidentialité, économies et autonomie. Que ce soit pour protéger ses données ou pour bâtir des solutions robustes, elles représentent en 2025 une alternative plus performante et plus accessible que jamais.

Comment sont évaluées les meilleures IA open source ?

Comparer les meilleures IA open source en 2025 n’est pas une tâche simple. Les modèles évoluent vite, les versions se multiplient, et chaque créateur met en avant ses propres points forts. Pour apporter de la clarté, la plateforme indépendante artificialanalysis.ai a mis en place une méthodologie de référence qui permet d’évaluer les LLM open source et propriétaires sur des bases identiques. Cette évaluation n’est pas parfaite, mais reste un bon indicateur à affiner pour vous aider à choisir le modèle selon votre usage.

Un indice global : l’Artificial Analysis Intelligence Index

Au cœur du classement se trouve l’Artificial Analysis Intelligence Index, un score composite qui mesure la capacité globale d’un modèle. Il agrège les performances sur des benchmarks exigeants couvrant le raisonnement, les mathématiques, la science, la programmation et la compréhension de texte. L’objectif est d’éviter qu’un modèle soit jugé uniquement sur une compétence étroite et de fournir une vision plus globale de son intelligence.

Les critères pris en compte

Pour établir le classement des meilleures IA open source, plusieurs dimensions sont évaluées :

• La qualité et l’intelligence : via des benchmarks comme MMLU, AIME ou LiveCodeBench, qui mesurent la précision des réponses et la logique du raisonnement.
• La vitesse : mesurée en tokens générés par seconde, un critère clé pour un usage fluide.
• La latence : le temps nécessaire pour obtenir le premier mot ou token, essentiel pour l’expérience utilisateur.
• La capacité contextuelle : la taille de la fenêtre dans laquelle le modèle peut traiter texte et instructions, allant aujourd’hui de 16k à plus d’1 million de tokens.
• Le coût : calculé en prix par million de tokens. Pour les modèles open source, ce critère est secondaire car ils tournent souvent sur des infrastructures locales ou dédiées.

Une pondération adaptée aux LLM open source

Il est important de souligner que, pour les petits modèles open source, la priorité est donnée à la vitesse et à la légèreté, puisqu’ils sont destinés à être exécutés en local. Pour les modèles moyens et grands, le coût d’inférence importe moins que leur intelligence et leur stabilité, car ils visent surtout un usage professionnel sur des serveurs spécialisés.

Avec cette approche, les résultats publiés permettent de comparer de manière équitable une multitude de modèles, qu’ils soient gratuits, open source, ou propriétaires comme GPT-5 et Claude 4. Cela donne une vision claire des forces et faiblesses de chaque LLM open source et aide à identifier les véritables leaders de l’intelligence artificielle open source en 2025.

Les meilleures petites IA (LLM) open source en 2025

Les petits modèles IA open source sont de plus en plus populaires. Ils offrent un compromis idéal entre légèreté, vitesse et capacité de raisonnement. Leur principal avantage est de pouvoir tourner en local, sur un PC équipé d’un GPU grand public ou même sur des serveurs modestes. Ces LLM open source légers sont donc parfaits pour les développeurs qui souhaitent expérimenter sans dépendre du cloud et pour les entreprises qui veulent garder le contrôle de leurs données.

Modèle	Créateur	Fenêtre de contexte	Artificial Analysis Intelligence Index	Médiane Tokens/s	Médiane Premier Token (s)
Qwen3 30B 2507	Alibaba	262k	46	99.7	0.98
gpt-oss-20B (high)	OpenAI	131k	45	253.6	0.43
Qwen3 4B 2507	Alibaba	262k	43	0.0	0.00
EXAONE 4.0 32B	LG AI Research	131k	43	58.7	0.33
NVIDIA Nemotron Nano 9B V2	NVIDIA	131k	38	0.0	0.00
QwQ-32B	Alibaba	131k	38	37.8	0.54
Qwen3 30B 2507	Alibaba	262k	37	85.2	1.02
NVIDIA Nemotron Nano 9B V2	NVIDIA	131k	37	0.0	0.00
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B	DeepSeek	33k	35	56.7	0.69
EXAONE 4.0 32B	LG AI Research	131k	33	56.8	0.33
Qwen3 Coder 30B	Alibaba	262k	33	92.1	1.46
Reka Flash 3	Reka AI	128k	33	50.9	1.32
Magistral Small	Mistral	40k	32	175.9	0.35
Mistral Small 3.2	Mistral	128k	29	122.2	0.31
Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1	NVIDIA	128k	26	0.0	0.00
Phi-4	Microsoft Azure	16k	25	31.8	0.45
Gemma 3 27B	Google	128k	22	47.5	0.65
Gemma 3 12B	Google	128k	21	0.0	0.00
Devstral Small	Mistral	256k	18	146.9	0.33
Gemma 3n E4B	Google	32k	16	68.7	0.34

Qwen3 30B et Qwen3 4B : polyvalence et rapidité

Parmi les meilleures IA open source dans cette catégorie, Qwen3 30B et Qwen3 4B occupent une place de choix. Développés par Alibaba, ils impressionnent par leur large fenêtre de contexte (jusqu’à 262k tokens) qui leur permet de traiter de longs documents ou des prompts complexes. L’index d’intelligence artificielle atteint 46 pour la version 30B, ce qui en fait l’un des meilleurs LLM open source dans sa gamme.

Utilisés en local, ils séduisent par leur flexibilité et leur capacité à répondre rapidement à des tâches variées, qu’il s’agisse de génération de texte, de traduction ou de prototypage d’applications IA.

gpt-oss-20B : la vitesse avant tout

Le modèle gpt-oss-20B, publié sous licence open source, est particulièrement apprécié pour sa vitesse de génération. Avec plus de 250 tokens par seconde, il est l’un des LLM open source les plus rapides de sa catégorie. Cette performance en fait un choix pertinent pour les applications interactives en temps réel, comme les chatbots ou les assistants embarqués. Son score global (Index 45) confirme qu’il ne sacrifie pas la qualité au profit de la rapidité.

A noter, il est disponible avec ce lien au format GGUF avec la méthode de quantification dynamique V2 d’Unsloth. Une optimisation qui permet d’obtenir un fichier sous les 12 Go, avec une perte minime de précision.

Magistral Small (Mistral) : léger et efficace

La start-up française Mistral n’est pas en reste avec Magistral Small. Ce modèle se distingue par sa légèreté et sa rapidité (près de 176 tokens/s), ce qui le rend idéal pour un usage sur des machines moins puissantes. Avec un Index de 32, il est certes moins performant que Qwen3 ou gpt-oss, mais reste un modèle de langage open source fiable pour des tâches simples ou des prototypes rapides.

Nvidia Nemotron Nano : un potentiel encore en attente

Nvidia propose également Nemotron Nano 9B V2. En pratique, Nemotron Nano peut être déployé via Nvidia NIM microservices, directement avec le framework NeMo et des conteneurs Docker, ou encore via des solutions comme vLLM ou Hugging Face Transformer. Cela en fait une option intéressante pour les entreprises déjà équipées de solutions Nvidia, même si les données comparatives restent limitées pour l’instant.

En résumé, les petits modèles IA open source se distinguent surtout par leur rapidité et leur adaptabilité en local. Qwen3 domine largement cette catégorie, suivi de près par gpt-oss-20B, tandis que Mistral et Nvidia complètent le paysage avec des solutions plus spécialisées.

Les meilleures IA open source de taille moyenne

Les modèles IA open source de taille moyenne trouvent un équilibre entre puissance et accessibilité. Ils sont plus lourds que les petits modèles mais offrent des performances bien supérieures en raisonnement, en logique et en précision. En 2025, ces LLM open source sont surtout destinés à un usage professionnel ou académique, car ils nécessitent des GPU professionnels ou un double GPU (par exemple deux RTX 5090), pour tourner efficacement. La quantité de VRAM reste le critère essentiel.

Le coût d’inférence n’est pas un critère déterminant ici, l’accent étant mis sur la qualité des réponses et la stabilité en charge.

Modèle	Créateur	Fenêtre de contexte	Artificial Analysis Intelligence Index	Médiane Tokens/s	Médiane Premier Token (s)
gpt-oss-120B (high)	OpenAI	131k	58	247,6	0,49
Qwen3 Next 80B A3B	Alibaba	262k	54	69,3	1,02
GLM-4.5-Air	Z AI	128k	49	97,4	1,04
Llama Nemotron Super 49B v1.5	NVIDIA	128k	45	0,0	0,00
Qwen3 Next 80B A3B	Alibaba	262k	45	61,1	1,09
Hermes 4 – Llama-3.1 70B	Nous Research	128k	39	86,3	0,59
GLM-4.5V	Z AI	64k	37	60,5	0,96
Llama 3.3 Nemotron Super 49B	NVIDIA	128k	35	0,0	0,00
Llama 4 Scout	Meta	10m	28	112,0	0,38
Command A	Cohere	256k	28	97,3	0,16
Llama 3.3 70B	Meta	128k	28	71,1	0,43
Llama Nemotron Super 49B v1.5	NVIDIA	128k	27	0,0	0,00
GLM-4.5V	Z AI	64k	26	57,4	1,18
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1	NVIDIA	128k	26	0,0	0,00
Hermes 4 70B	Nous Research	128k	24	80,0	0,57
Llama 3.1 Nemotron 70B	NVIDIA	128k	24	31,7	0,61
Llama 3.2 90B (Vision)	Meta	128k	19	37,6	0,34
Jamba 1.7 Mini	AI21 Labs	258k	4	139,3	0,64

gpt-oss-120B : puissance brute et fiabilité

Avec un Artificial Analysis Intelligence Index de 58, gpt-oss-120B s’impose comme l’un des meilleurs LLM open source de sa catégorie. Sa rapidité est remarquable, dépassant les 240 tokens par seconde, ce qui le place au niveau de nombreux modèles propriétaires en termes de fluidité. Pour les développeurs comme pour les entreprises, il représente une alternative sérieuse à des modèles fermés comme GPT-4 ou Claude. C’est le modèle de référence lorsqu’on cherche une IA open source puissante et polyvalente.

Qwen3 Next 80B : l’équilibre puissance et contexte

La gamme Qwen3 d’Alibaba confirme sa domination avec la version Qwen3 Next 80B. Doté d’une fenêtre de contexte gigantesque de 262k tokens, ce modèle est parfaitement adapté aux tâches qui nécessitent l’analyse de longs documents, la génération de code complexe ou le traitement d’instructions riches. Son score de 54 le place juste derrière gpt-oss-120B, mais il se démarque par une meilleure capacité de gestion du contexte, ce qui en fait un excellent choix pour les entreprises qui manipulent de grandes quantités de données textuelles.

En résumé, les LLM open source de taille moyenne représentent une étape cruciale entre les petits modèles rapides et les géants ultra-puissants. gpt-oss-120B domine cette catégorie grâce à sa puissance brute et sa rapidité, tandis que Qwen3 Next 80B mise sur une capacité contextuelle hors norme. Quant à GLM-4.5-Air, il complète le podium en offrant un bon compromis entre performance et accessibilité.

Les meilleures grandes IA (LLM) open source en 2025

Les grands modèles IA open source représentent aujourd’hui le sommet de la recherche et du développement communautaire. Ils se rapprochent du niveau des modèles propriétaires comme GPT-5, Claude 4 ou Gemini 2.5, tout en gardant l’avantage de la transparence et de la flexibilité d’intégration. Ces LLM open source de grande taille sont toutefois destinés à des environnements professionnels, car ils exigent une puissance de calcul considérable.

Modèle	Créateur	Fenêtre de contexte	Artificial Analysis Intelligence Index	Médiane jetons/s	Médiane premier jeton (s)
Qwen3 235B 2507	Alibaba	256k	57	49,9	1,19
DeepSeek V3.1	DeepSeek	128k	54	20,6	3,06
DeepSeek R1 0528	DeepSeek	128k	52	20,5	2,97
Kimi K2 0905	Moonshot AI	256k	50	64,7	0,61
GLM-4.5	Z AI	128k	49	50,6	0,75
Kimi K2	Moonshot AI	128k	48	52,9	0,56
MiniMax M1 80k	MiniMax	1m	46	0,0	0,00
Qwen3 235B 2507	Alibaba	256k	45	35,2	1,10
DeepSeek V3.1	DeepSeek	128k	45	20,0	2,96
Qwen3 Coder 480B	Alibaba	262k	42	43,1	1,49
MiniMax M1 40k	MiniMax	1m	42	0,0	0,00
Hermes 4 405B	Nous Research	128k	42	36,8	0,73
Llama Nemotron Ultra	NVIDIA	128k	38	37,5	0,66
Llama 4 Maverick	Meta	1m	36	136,1	0,32
Hermes 4 405B	Nous Research	128k	33	34,1	0,69
MiniMax-Text-01	MiniMax	4m	26	0,0	0,00
Llama 3.1 405B	Meta	128k	26	31,0	0,68
Jamba 1.7 Large	AI21 Labs	256k	21	44,1	0,78
R1 1776	Perplexity	128k	19	0,0	0,00

Qwen3 235B : le champion open source

En septembre 2025, le Qwen3 235B d’Alibaba s’impose comme le leader incontesté des LLM open source. Avec un Artificial Analysis Intelligence Index de 57, il rivalise directement avec Claude 4 Sonnet et talonne certains modèles propriétaires. Sa fenêtre de contexte de 256k tokens le rend particulièrement adapté à l’analyse documentaire massive, à la recherche scientifique et aux applications complexes en entreprise. C’est le modèle de référence pour ceux qui cherchent la meilleure IA open source en termes de puissance globale.

DeepSeek V3.1 et DeepSeek R1 : précision abordable

Les modèles de DeepSeek ont rapidement gagné en popularité grâce à leur rapport performance/précision exceptionnel. DeepSeek V3.1 et DeepSeek R1 affichent respectivement un Index de 54 et 52. Leur vitesse est plus modeste (autour de 20 tokens/s), mais leur intelligence de raisonnement est remarquable, notamment en mathématiques et en programmation. Pour les entreprises et laboratoires qui disposent d’une bonne infrastructure GPU, ces modèles sont une alternative open source à ChatGPT très crédible. Ils séduisent aussi par leur coût d’accès compétitif lorsqu’ils sont utilisés en cloud ou sur serveurs internes, même si le critère financier reste secondaire dans cette gamme.

En résumé, les grands LLM open source sont désormais capables de rivaliser avec les meilleures IA propriétaires. Qwen3 235B domine le classement, suivi de près par DeepSeek, tandis que Kimi K2 et GLM-4.5 offrent des solutions plus rapides ou plus équilibrées. Pour les entreprises prêtes à investir dans une infrastructure solide, ces modèles représentent l’avenir de l’intelligence artificielle open source.

Comparaison avec les meilleures IA propriétaires

En septembre 2025, les LLM propriétaires dominent encore : GPT-5 reste en tête (Index >66), suivi de Grok 4, Claude 4.1 Opus et Gemini 2.5 Pro. Leur avance tient à une meilleure optimisation et à des écosystèmes plus matures.

Mais l’écart se réduit. Des modèles open source comme Qwen3 235B (Index 57) ou DeepSeek V3.1 (Index 54) rivalisent déjà sur des tâches de raisonnement ou de programmation. La différence se joue surtout sur l’intégration et la fluidité d’usage.

Pour les entreprises, la question n’est plus de savoir si l’open source peut rivaliser, mais dans quel contexte l’adopter : les solutions fermées offrent simplicité et API clé en main, tandis que les modèles open source garantissent liberté, transparence et indépendance.

En 2025, les alternatives open source à ChatGPT ne sont plus seulement crédibles, elles deviennent un choix stratégique.

Tendances et perspectives des LLM open source en 2025

L’année 2025 marque un tournant pour l’intelligence artificielle open source. Alors que les modèles propriétaires conservent une légère avance, les LLM open source progressent à une vitesse impressionnante. Plusieurs tendances se dessinent et laissent entrevoir un futur où les solutions libres pourraient devenir la norme dans certains domaines.

La première tendance est la croissance de Qwen et DeepSeek, qui se placent régulièrement dans le top du classement mondial. Ces projets démontrent que l’open source peut atteindre un niveau d’excellence comparable à celui des leaders fermés, tout en restant plus flexible pour les développeurs et les entreprises.

La deuxième évolution concerne l’optimisation matérielle. De plus en plus de modèles sont conçus pour tirer parti des GPU grand public ou des nouvelles générations de NPU intégrés dans les PC Copilot+. Cela ouvre la voie à des usages locaux, où une IA open source peut fonctionner efficacement sans nécessiter un serveur coûteux.

Enfin, l’open source s’oriente vers une spécialisation accrue. On voit apparaître des modèles entraînés pour le code, d’autres pour la recherche scientifique, ou encore pour le dialogue multilingue. Cette diversification enrichit l’écosystème et permet aux utilisateurs de choisir une IA open source adaptée à leurs besoins précis.

En résumé, l’avenir des LLM open source semble prometteur : plus rapides, plus spécialisés et toujours plus accessibles, ils s’imposent peu à peu comme une véritable alternative aux géants propriétaires. Pour de nombreux acteurs, 2025 pourrait bien être l’année où l’open source devient la voie royale de l’IA générative.

Conclusion : quelles sont vraiment les meilleures IA open source en septembre 2025 ?

En septembre 2025, les meilleures IA open source ne sont plus de simples alternatives secondaires : elles sont devenues des solutions solides et compétitives. Les benchmarks montrent que Qwen3 235B domine largement, suivi de près par DeepSeek V3.1 et DeepSeek R1, qui offrent un excellent compromis entre intelligence et accessibilité. Du côté des plus petits modèles, gpt-oss-20B et Magistral Small séduisent par leur rapidité et leur facilité de déploiement local.

L’intelligence artificielle open source prouve ainsi qu’elle peut rivaliser avec les géants propriétaires. Si GPT-5 et Claude 4 restent en tête, l’écart se réduit rapidement. Pour les développeurs, chercheurs et entreprises, miser sur un LLM open source en 2025, c’est choisir plus de liberté, de transparence et d’indépendance. Les prochaines années pourraient bien consacrer l’open source comme la voie privilégiée pour bâtir l’avenir de l’IA générative.

Conseils

Ne choisissez pas votre modèle en vous basant uniquement sur l’index d’intelligence artificiel global. De nombreux modèles excellent dans un domaine spécifique, même ceux qui ne sont pas dans le top 10.

Les domaines sont variés et chacun possède un test spécifique :

• Programmation : HumanEval et SWE-bench
• Écriture : EQBench Creative Writing et WritingBench
• Assistant
• Analyse
• Et parfois des domaines très spécialisés

L’idéal est de créer un jeu de tests personnalisés en fonction de vos usages et d’évaluer un ou plusieurs modèles.

FAQ – Les questions fréquentes sur les IA (LLM) open source

Quelle est la meilleure IA open source en 2025 ?

En septembre 2025, le Qwen3 235B d’Alibaba est considéré comme la meilleure IA open source grâce à son score élevé (Index 57) et sa capacité contextuelle de 256k tokens. Il rivalise directement avec certains modèles propriétaires comme Claude 4 Sonnet.

Quelle alternative open source à ChatGPT choisir ?

Les meilleures alternatives open source à ChatGPT sont DeepSeek V3.1, DeepSeek R1 et Qwen3 Next 80B. Ces modèles offrent un excellent équilibre entre puissance, qualité de raisonnement et adaptabilité à différents usages.

Peut-on utiliser une IA open source gratuitement en local ?

Oui, la plupart des LLM open source gratuits peuvent être exécutés en local, à condition de disposer d’un GPU suffisamment puissant. Des modèles comme gpt-oss-20B ou Magistral Small de Mistral sont particulièrement adaptés à un usage sur PC personnel.

Quelle IA open source est la plus rapide ?

Parmi les IA open source rapides, gpt-oss-20B est l’un des plus performants avec plus de 250 tokens générés par seconde. C’est un choix idéal pour les applications interactives ou les assistants en temps réel.

Quelle IA open source est adaptée aux entreprises ?

Pour les entreprises, les modèles les plus adaptés sont Qwen3 235B, DeepSeek V3.1 et Qwen3 Next 80B. Ils offrent la puissance nécessaire pour des applications complexes, avec la flexibilité d’un déploiement sur infrastructure privée.

Les IA open source sont-elles aussi bonnes que les modèles propriétaires ?

Les LLM open source ont encore un léger retard face aux meilleurs propriétaires comme GPT-5 ou Claude 4.1 Opus. Cependant, l’écart se réduit rapidement et, dans certains cas spécifiques (programmation, traitement de grands contextes), les modèles open source rivalisent déjà avec leurs homologues fermés.