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ChatGPT, Gemini, Claude, Llama, Mistral et les autres : nouveaux modèles, capacités, benchmarks et coulisses des grands modèles de langage. 187 articles
Le 17 octobre 2026, DeepSeek a publié en accès libre une nouvelle version de son modèle Flash, qui remplace automatiquement l’ancienne dans son API. Plus performante en programmation et en tâches d’agent, elle reste vendue à un prix plusieurs dizaines de fois inférieur à celui des modèles américains. Ce qu’elle vaut, et ce qu’il faut savoir avant de l’utiliser.
Trois jours après Muse Wonder, Meta a publié le 15 octobre 2026 Muse Spark Open, un modèle dont chacun peut télécharger les poids. Présenté comme le modèle ouvert américain le plus performant, il peut tourner sur un ordinateur de bureau, à condition d’aligner deux Mac Studio haut de gamme. Ce qu’il faut savoir avant de s’y intéresser.
Le 12 octobre 2026, Meta Superintelligence Labs a présenté Muse Wonder et Muse Wonder Full, les premiers modèles du groupe à viser le niveau d’OpenAI, d’Anthropic et de Google. Mémoire des conversations, persévérance sur les tâches longues, prix aligné sur la concurrence : les promesses sont fortes, mais l’accès reste limité, surtout en Europe.
La start-up new-yorkaise Reflection AI a présenté le 5 octobre 2026 Beam, son premier modèle de langage à poids ouverts : 501 milliards de paramètres dont 23 milliards actifs, entraîné sur 23,8 billions de tokens, sous licence Apache 2.0. Elle revendique le niveau des meilleurs modèles ouverts chinois pour trois à quatre fois moins de calcul à l’inférence. Les poids seront publiés en octobre.
Google DeepMind a présenté le 30 septembre 2026 Gemini 4 Argon, premier modèle de la génération Gemini 4, conçu pour des tâches longues en programmation, en travail de bureau et en cyberdéfense. Il peut produire jusqu’à 1 million de tokens en une seule réponse. L’accès commence par un cercle de défenseurs de confiance, avant les développeurs et les abonnés AI Ultra.
Google a présenté le 2 septembre 2026 Gemini 3.8 Flash, un modèle destiné aux usages rapides et complexes, ainsi que Gemini 3.8 Flash Cyber pour la détection de failles. Le groupe promet des performances proches de modèles beaucoup plus coûteux, mais réserve sa version de cybersécurité à des défenseurs sélectionnés.
Pour répondre à une question d’actualité, tous les chatbots ne se valent pas. Une comparaison de BDM met à l’épreuve ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Copilot, DeepSeek et Le Chat sur la recherche web, la qualité des sources et la vérification d’informations. Le résultat distingue plusieurs philosophies d’assistants.
Le palmarès LMArena d’octobre 2025 place les versions « thinking » de Claude en tête des modèles conversationnels. Gemini 2.5 Pro complète le podium, tandis que GPT-5 se classe huitième, derrière deux modèles OpenAI plus anciens. Ce résultat reflète des préférences d’utilisateurs en duel, et non une mesure absolue de l’intelligence artificielle.
Sept assistants d’IA ont été confrontés à des images d’interface, de données et d’un appareil photo argentique. ChatGPT et Gemini se montrent les plus réguliers dans ce comparatif, tandis que Claude privilégie la concision. Les erreurs observées chez certains rivaux rappellent qu’une réponse visuelle convaincante doit toujours être vérifiée.
Ant Group a annoncé le 9 octobre 2025 Ling-1T, un modèle de langage à 1 000 milliards de paramètres, accompagné de dInfer, un cadre d’inférence dédié aux modèles de diffusion. Le groupe chinois met en avant un score de 70,42 % au test AIME 2025 et une stratégie ouverte fondée sur plusieurs familles de modèles.
Traduire un document ne consiste pas seulement à remplacer des mots. Les modèles vision-langage, ou VLM, analysent aussi les images, les tableaux et l’organisation d’une page. Cette approche multimodale promet des traductions plus cohérentes pour les rapports, formulaires, manuels et supports de formation.
GPT-5 promet des échanges plus fluides et des usages plus rapides. Mais un modèle de langage, aussi avancé soit-il, ne transforme pas seul une organisation. Pour devenir utile en entreprise, il doit s’appuyer sur des données maîtrisées, une expertise métier et une gouvernance capable d’encadrer ses réponses.
En septembre 2025, Claude Opus 4.1 prend la tête de LMArena devant Gemini 2.5 Pro et GPT-4o. Mais les leaders changent selon la tâche : GPT-5 domine le développement web, Seedream la création d’images et Grok-4 la recherche web.
La startup britannique ManticAI s’est classée huitième de la Metaculus Cup, une compétition internationale de prévisions portant sur 60 événements. Son système, qui répartit les questions entre plusieurs modèles d’IA, a devancé de nombreux participants humains. Une performance prometteuse, sans pour autant détrôner les meilleurs experts.
Réunis au MIT le 17 septembre 2025, chercheurs, étudiants et dirigeants ont confronté leurs visions de l’IA générative. Au-delà des chatbots, les modèles du monde et la robotique dessinent de nouveaux usages, à condition de traiter les biais, la sécurité et la responsabilité.
Un outil d’intelligence artificielle de Google a affirmé à tort que le DOGE, l’organisme chargé de l’efficacité gouvernementale aux États-Unis, n’avait jamais existé. L’erreur ne concerne pas le Dogecoin, la cryptomonnaie inspirée d’un mème, mais elle montre comment une IA peut transformer des critiques ou des satires en fausses informations.
ChatGPT peut produire une réponse plausible même lorsqu’il ne dispose pas d’une information fiable. Cette tendance ne relève pas d’un mensonge, mais de son mode d’entraînement et de critères d’évaluation qui ont longtemps mieux récompensé la supposition que l’abstention.
Développé par la Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence et G42, K2 Think mise sur une recette singulière : un modèle de 32 milliards de paramètres spécialisé dans le raisonnement. Ses scores en mathématiques et en programmation attirent l’attention, mais son positionnement appelle aussi une lecture nuancée des benchmarks.
Mistral AI est souvent présenté comme le « ChatGPT français ». Le raccourci est commode, mais il mélange une entreprise, des modèles et un assistant conversationnel. Au 9 septembre 2025, comprendre cette distinction aide à comparer les outils sur des critères concrets, sans transformer la jeune pousse française en simple copie d’OpenAI.
Alibaba présente Qwen3-ASR-Flash, un modèle de reconnaissance vocale conçu sur Qwen3-Omni. D’après les résultats communiqués en août 2025, il réduit fortement les erreurs en mandarin, en anglais accentué et dans la reconnaissance de paroles, tout en promettant une contextualisation plus simple.
Développé par l’EPFL, l’ETH Zurich et le CSCS, Apertus est un modèle de langage dont l’architecture, les poids et la documentation sont accessibles au public. Avec deux tailles et un entraînement couvrant plus de 1 000 langues, le projet suisse défend une IA plus transparente, inclusive et exploitable par la recherche comme par les entreprises.
Cohere revendique un avantage matériel majeur pour son modèle Command : un déploiement optimisé sur deux GPU, là où DeepSeek en mobiliserait de 16 à 32. Pour Nick Frosst, cette sobriété répond aux priorités des entreprises, notamment lorsqu’elles souhaitent garder leurs données et leurs modèles dans leurs propres infrastructures.
ChatGPT conserve une avance considérable dans les usages, mais ses principaux concurrents ne jouent pas tous la même partie. Claude mise sur la rétention, Grok sur sa croissance, Gemini sur l’écosystème Google et DeepSeek sur un positionnement de coût. Voici ce que les chiffres permettent réellement de comparer.
Face aux critiques d’utilisateurs déçus par GPT-5, OpenAI a remis GPT-4o à disposition dans ChatGPT. Le groupe promet aussi de corriger les problèmes de sélection automatique, d’offrir davantage de crédits aux abonnés Pro et de laisser plus de choix sur le modèle utilisé.
L’IA vocale reste largement dominée par quelques grandes langues. NVIDIA veut réduire cette fracture en ouvrant des données et des modèles couvrant 25 langues européennes, dont le croate, l’estonien et le maltais. Granary, Canary et Parakeet promettent aux développeurs des outils plus précis, plus rapides et mieux adaptés aux usages locaux.
Présenté en août 2025 comme une nouvelle étape pour les assistants d’OpenAI, ChatGPT-5 ambitionne de mieux suivre le contexte et de traiter plusieurs formats de contenu. Au-delà de la démonstration technologique, son intérêt se mesure à une question simple : comment l’utiliser pour gagner en clarté, en créativité et en efficacité, sans lui déléguer son jugement ?
OpenAI a lancé GPT-5 le 7 août 2025 et l’a rendu accessible aux utilisateurs de ChatGPT. L’entreprise promet un modèle plus rapide, moins enclin à inventer des informations et plus performant pour les requêtes complexes, notamment la programmation. Reste à comprendre ce que ces promesses changent réellement à l’usage.
OpenAI présente ChatGPT-5 comme un système capable d’offrir l’aide d’un expert de niveau doctorat. Mais, dès ses premiers jours, des utilisateurs ont relevé des réponses étonnamment fausses sur le comptage de lettres et la géographie. Ces écarts illustrent les forces, mais aussi les limites concrètes, des grands modèles de langage.
OpenAI a dévoilé GPT-5 le 7 août 2025, avec la promesse d’échanges plus cohérents et plus sensibles au contexte. Derrière les démonstrations, ce nouveau modèle pose une question concrète : que peut-il réellement changer pour les utilisateurs, les entreprises et la société ?
Avec GPT-5, OpenAI veut mettre fin au casse-tête du choix entre modèles rapides et modèles de raisonnement. Lancé le 7 août 2025, ce système unifié est proposé dans ChatGPT, y compris pour les comptes gratuits, et décliné en plusieurs versions pour les développeurs.
Dévoilé le 7 août 2025, GPT-5 devient progressivement le modèle par défaut de ChatGPT. OpenAI promet des réponses plus adaptées aux requêtes, une meilleure gestion des sujets sensibles et davantage d’options de personnalisation. Voici ce que ce nouveau modèle change concrètement pour les utilisateurs et les développeurs.
OpenAI a présenté ChatGPT-5, une nouvelle génération de son assistant, capable notamment de créer rapidement des programmes à partir d’instructions en langage courant. L’entreprise y voit une étape vers une intelligence artificielle plus générale, tout en insistant sur la sécurité. Cette sortie intervient alors que les investissements dans l’IA s’intensifient à l’échelle mondiale.
Avec GPT-5, OpenAI affirme franchir un cap en raisonnement, programmation, mathématiques et santé. Mais ce lancement intervient dans un marché devenu beaucoup plus concurrentiel, alors que l’entreprise doit financer des infrastructures colossales, préserver ses alliances et démontrer que ses performances se traduisent en usages fiables.
OpenAI met à disposition gpt-oss-120b et gpt-oss-20b, deux modèles de langage dont les poids peuvent être téléchargés et adaptés. Cette initiative marque un retour remarqué vers davantage d’ouverture, au moment où Meta et DeepSeek imposent leurs propres modèles accessibles. Mais gratuité, autonomie technique et sécurité ne vont pas toujours de pair.
Tencent élargit sa famille Hunyuan avec des modèles d’IA publiés en open source, de 0,5 à 7 milliards de paramètres. Disponibles sur Hugging Face, ils visent aussi bien les appareils aux ressources limitées que les déploiements en production, avec un contexte de 256K et des outils de compression dédiés.
Des captures d’écran et des fichiers de configuration attribués à OpenAI font naître l’hypothèse d’un modèle à poids ouverts, baptisé gpt-oss-120b. Avec 120 milliards de paramètres et une architecture Mixture of Experts évoquée, le projet pourrait compter. Mais, au 3 août 2025, aucune annonce officielle ne permet d’en confirmer les caractéristiques ni la date de sortie.
Deep Cogito lance Cogito v2, une famille de quatre modèles open source conçus pour mieux intégrer les enseignements de leurs propres raisonnements. Son modèle phare de 671 milliards de paramètres promet des réponses plus concises, des coûts de développement contenus et des capacités émergentes sur les images.
Les grands modèles savent de mieux en mieux dialoguer avec les humains, mais ils peinent encore à travailler ensemble. En juillet 2025, des protocoles comme MCP, ACP et A2A tentent d’organiser les échanges entre agents d’IA, leurs outils et leurs données. Un chantier technique décisif pour passer d’assistants isolés à des équipes coordonnées.
Les assistants conversationnels peuvent produire des réponses très convaincantes, y compris lorsqu’elles sont fausses. Le benchmark Phare LLM, relayé le 28 juillet 2025, place Llama 3.1 en tête de son évaluation de la fiabilité, devant Gemini 1.5 Pro et Llama 4 Maverick. Mais ces scores doivent être lus à la lumière des quatre critères testés.
La finale du World Tour d’AtCoder 2025 a offert un duel révélateur entre un champion humain et un système d’OpenAI. Przemysław Dębiak, dit Psyho, s’est imposé au terme de dix heures d’optimisation. Ce succès ne tranche pas l’avenir du métier de développeur, mais il montre ce qui distingue encore l’expertise humaine des agents d’IA.
Alibaba met en avant Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507, un grand modèle ouvert conçu pour le raisonnement, les mathématiques et le code. Avec 235 milliards de paramètres, dont environ 22 milliards activés à la fois, il affiche des scores élevés sur plusieurs tests. Son architecture et son accès ouvert intéressent directement développeurs et chercheurs.
Le classement LMArena de juillet 2025 place Gemini-2.5 Pro en première position, devant OpenAI o3 et ChatGPT 4o. Mais ce palmarès général ne raconte pas toute l’histoire : DeepSeek, Claude, Perplexity, Mistral et GPT-Image-1 se distinguent selon les tâches, du code à la génération d’images.
À la finale 2025 d’AtCoder World Tour Finals, le Polonais Przemysław « Psyho » Dębiak a remporté un marathon de programmation de dix heures face à onze autres concurrents et à un modèle d’OpenAI. Son avance finale, d’environ 9,5 %, rappelle que l’IA ne résout pas encore tous les problèmes d’optimisation mieux que les meilleurs humains.
Mistral AI lance Voxtral, sa première famille de modèles open source consacrée à la parole. Déclinée en versions 24B et Mini 3B, elle entend combiner transcription, compréhension du contenu audio et prise en charge multilingue, à un tarif annoncé inférieur à 0,001 dollar la minute via l’API.
Kimi K2 place Moonshot AI parmi les acteurs à suivre de l’IA ouverte, avec des résultats élevés en programmation et en mathématiques. Son architecture Mixture of Experts limite la puissance mobilisée à chaque requête, mais le déploiement reste exigeant. Voici ce que ses scores, sa licence et ses faiblesses impliquent concrètement pour les entreprises.
Le modèle Grok-4 de xAI revendique des résultats de premier plan sur des tests de raisonnement, de mathématiques et d’intelligence fluide. Sa déclinaison Heavy, qui fait travailler plusieurs agents en parallèle, améliore encore certains scores. Mais ses capacités d’image et de code restent à nuancer.
OpenAI pourrait publier dès la semaine du 14 juillet 2025 un modèle de langage que les développeurs pourront exécuter et adapter localement. Comparable dans son positionnement à o3-mini, il marquerait le premier retour d’OpenAI vers un modèle accessible depuis GPT-2, sans pour autant garantir une ouverture complète du code et des données.
OpenAI prépare une nouvelle étape pour ses modèles de langage avec GPT-5, attendu au cours de l’été 2025. Raisonnement plus structuré, mémoire des préférences, voix, images et actions autonomes : les évolutions envisagées pourraient rendre l’assistant plus utile, mais aussi plus exigeant à encadrer.
