Choisissez votre modèle à poids ouverts : cinq familles comparées, licences et hébergement

Cinq familles de modèles se disputent le budget des équipes qui veulent héberger elles-mêmes un modèle : Kimi K3, DeepSeek V4.1 Flash, Qwen3.8, GLM-5.3 et Mistral Large 4. Toutes publient des poids ou l'ont annoncé. Mais « poids ouverts » ne dit ni quand les fichiers sont sortis, ni ce que la licence autorise, ni sur quelle machine ils tournent.

La question pratique est simple. Faut-il appeler l'API de l'éditeur, louer un hébergeur tiers ou faire tourner les poids sur son propre matériel ? La réponse dépend moins d'un classement de benchmarks que de trois points : ce que la licence permet, où vos données peuvent circuler, et ce que coûte un million de tokens.

Cette fiche s'appuie sur quatre sources : un comparatif de Shattered mis à jour le 3 novembre 2026, la fiche d'hébergeur de Subconscious sur Moonshot AI, l'analyse de la licence Kimi K3 par Zentor et un comparatif de Yotta Labs daté du 9 octobre. Trois de ces sources vendent de l'accès ou de l'infrastructure. Nous le signalons quand cela compte.

Point de méthode : quand deux sources divergent, nous citons les deux. Quand un point n'apparaît dans aucune source, nous écrivons « non cité » plutôt que de combler le vide.

Poids ouverts, open source : la différence qui change tout

Un modèle à poids ouverts est un modèle dont vous pouvez télécharger le fichier. Ce n'est pas la même chose qu'un modèle open source. Zentor le rappelle pour Kimi K3 : la licence ajoute des conditions liées au chiffre d'affaires, ce qui l'exclut de la définition de l'Open Source Initiative. Hugging Face l'étiquette license:other.

Les données d'entraînement et le code d'entraînement de Kimi K3 ne sont pas publiés non plus, selon Zentor. Vous pouvez exécuter et modifier le modèle, pas le reproduire.

Deux licences seulement sont des standards connus parmi les têtes de série, selon Shattered : le MIT pour DeepSeek, l'Apache 2.0 pour le Qwen3.8 27B. Toutes les autres familles ont des termes sur mesure ou modifiés. Un juriste doit les lire avant un lancement commercial.

Le tableau : cinq familles côte à côte

Le tableau reprend la génération la plus récente de chaque famille, telle que décrite par Shattered, complétée par les trois autres sources. La ligne « outils d'auto-hébergement » ne liste que ce que les sources nomment.

	Kimi K3	DeepSeek V4.1 Flash	Qwen3.8	GLM-5.3	Mistral Large 4
Éditeur	Moonshot AI	DeepSeek	Alibaba (équipe Qwen)	Z.ai	Mistral AI
Lancement	16 juillet (Subconscious) ou 17 juillet (Shattered) 2026	Annoncé le 10 septembre 2026	Max annoncé le 3 août 2026	Août 2026	Aperçu le 6 octobre 2026
Poids publiés	27 juillet 2026, après le lancement	Hugging Face et ModelScope	Ouverts pour le 27B et pour la famille 2,4T-A95B	Environ deux semaines après le lancement (Shattered) ; fin août (Yotta)	29 octobre 2026, Hugging Face
Taille	2,8 T de paramètres	MoE, détails rapportés	27B dense ; 2,4T-A95B	Environ 753 B (Yotta) ; non cité par Shattered	Environ 1 T, 52 B actifs
Licence	Kimi K3 License	MIT	Apache 2.0 (27B) ; Qwen3.8-Max License (MoE)	Licence GLM-5.3 ; Flash rapporté en MIT	Mistral Ecosystem Open-Weight
API officielle	Moonshot Open Platform	API DeepSeek	QwenCloud (Shattered) ; Model Studio (Subconscious)	Plateforme Z.ai, Coding Plan	Mistral Studio et API
Outils d'auto-hébergement cités	Recette vLLM (Zentor)	Non cités	Non cités	Fiche NVIDIA NIM (rapportée)	vLLM et SGLang

Ce tableau appelle trois précisions.

Kimi K3 : des poids arrivés après le lancement

Le modèle est lancé à la mi-juillet. Selon l'avis de juillet de Moonshot cité par Shattered, les poids sont publiés après coup. Zentor et Subconscious datent cette publication du 27 juillet 2026, soit une dizaine de jours plus tard. Pendant cette fenêtre, un modèle « ouvert » n'était accessible que par API.

La presse avait annoncé une licence MIT modifiée. Zentor indique que le fichier réellement publié s'intitule Kimi K3 License. La leçon vaut pour les autres : lisez le fichier de licence du dépôt, pas les articles qui précèdent la sortie.

Autre point mouvant : Shattered rapporte que Moonshot aurait promis les poids complets de K3.1 Pro pour le 4 novembre. Ce rapport ne s'appuie que sur une source, et nous ne l'avons pas vérifié.

Mistral Large 4 : aperçu en API, poids trois semaines plus tard

Mistral Large 4 démarre le 6 octobre comme aperçu public. Les poids arrivent le 29 octobre selon Shattered. Le comparatif de Yotta, daté du 9 octobre, décrit encore une licence « non annoncée » et des poids « attendus d'ici fin octobre ». Les deux sources ne se contredisent pas : elles photographient deux dates différentes. Seule la plus récente fait foi pour la licence.

Les sources divergent en revanche sur les paramètres actifs : 52 milliards selon l'article de lancement cité par Shattered, 49 milliards selon l'annonce citée par Yotta. Vérifiez la fiche du modèle avant de dimensionner le matériel.

Qwen : attention à ce que vous téléchargez

La ligne Qwen mélange produits hébergés et produits téléchargeables. Shattered signale que le modèle ouvert 2,4T-A95B n'est peut-être pas identique au point de contrôle qui sert l'endpoint Max hébergé. Confirmez lequel vous récupérez avant de promettre le même comportement que via l'API.

Photo : Scott Graham sur Unsplash

Licences : ce que vous avez le droit de faire

Les licences se rangent en deux groupes, selon Shattered.

Les termes permissifs

DeepSeek V4.1 Flash est rapporté sous licence MIT, avec des poids sur Hugging Face et ModelScope. Le MIT autorise à modifier, redistribuer et vendre des services bâtis sur le modèle. Le Qwen3.8 27B est sous Apache 2.0, qui ajoute une concession explicite de brevets. GLM-5.3-Flash est aussi rapporté en MIT, mais cette information vient de sources secondaires.

Pour DeepSeek, notre précédent article sur DeepSeek V4.1 Flash et son prix détaille la tarification en heures creuses.

Les termes conditionnels

Le cas Kimi K3 est le mieux documenté, grâce à Zentor.

Condition	Déclencheur	Obligation
Porte « Model-as-a-Service »	Une activité de service d'accès au modèle dépasse 20 millions de dollars de revenu sur 12 mois consécutifs	Signer un accord séparé avec Moonshot avant tout usage commercial
Porte d'attribution	Plus de 100 millions d'utilisateurs actifs mensuels ou 20 millions de dollars de revenu mensuel	Afficher « Kimi K3 » dans l'interface

L'usage interne est exempté. Selon Zentor, construire un produit où le modèle sert en coulisses de vos fonctions n'est pas du « Model-as-a-Service ». Zentor relève toutefois une ambiguïté : le texte parle du revenu du licencié « et de ses affiliés », pas du seul revenu du service d'inférence. Près du seuil, posez la question à Moonshot.

Subconscious résume la même licence comme un accord commercial au-delà de 20 millions de dollars de revenus d'hébergement, plus une clause de marque à grande échelle. Les deux sources concordent.

Pour GLM-5.3, Subconscious indique que la licence « ajoute une revue pour les grands hébergeurs ». Le texte n'est pas détaillé dans nos sources. Pour Mistral Large 4, Shattered mentionne une licence décrite comme un MIT modifié, mais qui comprend une restriction « Model-as-a-Service ». L'appeler « MIT » serait inexact. Pour la famille Qwen3.8-Max, la licence est dite personnalisée, sans détail.

Règle pratique : pour un outil interne, une fonction produit ou un fine-tuning pour vos clients, toutes ces licences sont exploitables. Si vous voulez revendre de l'inférence, la clause de service d'accès devient le critère décisif.

Photo : Umberto sur Unsplash

Auto-héberger : matériel et outils, ce que disent les sources

Le poids du fichier fixe le matériel. Yotta donne des ordres de grandeur, avec une réserve : ils portent sur les modèles que Yotta propose, et la ligne Mistral était une estimation avant la sortie des poids.

Modèle	Poids	Configuration citée
GLM 5.3	Environ 744 Go en FP8	Un nœud 8x H200 (référence, Yotta)
DeepSeek V4 Pro	Environ 960 Go, FP4 et FP8 mixtes	Un nœud complet de 8 GPU H200 ou B300 au minimum (Yotta)
Kimi K3	1,56 To, MXFP4	Cluster multi-nœuds, environ 2 To de mémoire GPU en plancher de planification (Yotta)
Mistral Large 4	Estimation avant sortie : 525 Go en 4 bits, 1,05 To en FP8	Estimation : nœud 8x H200 en 4 bits (Yotta)
Qwen3.8, DeepSeek V4.1 Flash	Non cités	Non cités

Attention : la ligne DeepSeek de Yotta concerne V4 Pro, pas V4.1 Flash. Shattered précise que, depuis le 14 septembre, l'alias deepseek-v4-pro renvoie vers V4.1 Flash. Les deux ne sont donc pas à confondre.

Sur Kimi K3, les sources se contredisent. Zentor cite la recette vLLM de Moonshot : huit accélérateurs GB300 pour un seul nœud, ou huit MI355X/MI350X sur ROCm, avec vLLM 0.27.0 ou plus récent, et du multi-nœuds recommandé en production. Subconscious parle de son côté d'un cluster de 64 accélérateurs ou plus. Yotta évoque un cluster multi-nœuds. Zentor écarte aussi l'idée que huit H100 suffisent : 640 Go face à 1,56 To de poids. Le tableau de Shattered, lui, indique « outils non cités » pour Kimi, alors que Zentor nomme vLLM. Cet écart illustre l'intérêt de croiser les sources.

Pour Mistral Large 4, Shattered cite vLLM et SGLang. Pour GLM-5.3, une fiche NVIDIA NIM est rapportée. Pour DeepSeek et Qwen, aucune des quatre sources ne nomme d'outil. Cela ne veut pas dire qu'il n'en existe pas : cela veut dire que ces sources n'en parlent pas.

Hébergeurs tiers : l'option intermédiaire

Vous n'avez pas besoin d'un cluster pour utiliser des poids ouverts. Subconscious recense des hébergeurs qui servent ces modèles. Sa page vend un concurrent de Moonshot, lisez-la avec cette réserve.

• Kimi K3 : Together AI, Fireworks, Baseten, Hugging Face Inference Providers, Cloudflare Workers AI, Nebius.
• GLM 5.3 : Together AI, Fireworks, Baseten, Hugging Face, Cloudflare, Crusoe.
• DeepSeek V4.1 Flash : Together AI, Fireworks, Baseten, Hugging Face, DeepInfra.
• Qwen 3.8 27B : Together AI, Groq, Cerebras.
• Modal : apportez vos propres poids, sans modèle hébergé.

Ce sont les listes de Subconscious, pas un inventaire exhaustif. Elles montrent qu'un modèle à poids ouverts n'est pas forcément chez tous les hébergeurs.

Zentor relève un effet inattendu pour Kimi K3 : chez cinq fournisseurs dès le premier jour (Moonshot, Together, Fireworks, Baseten, DigitalOcean), le prix est identique, 3 dollars l'entrée et 15 dollars la sortie par million de tokens. Zentor précise que la licence ne fixe aucun prix. Le lien de cause à effet avec la clause de service d'accès reste une inférence, que des utilisateurs de r/LocalLLaMA ont faite.

Si la souveraineté des données guide votre choix, notre article sur les questions à poser à un fournisseur d'IA souveraine propose une grille complémentaire.

Les prix d'API, avec leurs contradictions

Les pages tarifaires divergent sur la devise, le cache et le nom des paliers. Le tableau indique la source de chaque chiffre.

Modèle	Entrée / 1 M	Sortie / 1 M	Source
Kimi K3	20 ¥ (cache : 2 ¥)	100 ¥	Page officielle Kimi du 2 novembre (Shattered)
Kimi K3	3 $ (cache : 0,30 $)	15 $	API Moonshot (Subconscious, Zentor, Yotta)
Qwen3.8 Max	2,00 $	6,00 $	Synthèses tierces (Shattered), Alibaba international (Subconscious)
Qwen3.8 27B	0,50 $	3,00 $	Synthèse tierce
Qwen3.8 Flash	0,15 $	0,47 $	Synthèse tierce
GLM-5.3	1,40 $ (cache : 0,26 $)	4,40 $	Listing tiers (Shattered), Z.ai (Subconscious), Yotta
Mistral Large 4	0,70 $ (cache : 0,07 $)	2,10 $	Mistral, selon Shattered
Mistral Large 4	1,36 $	4,18 $	Prix catalogue Mistral au 9 octobre (Yotta)
DeepSeek V4 Pro	1,32 $ (heures pleines), moitié en heures creuses	3,96 $	API DeepSeek (Yotta)
DeepSeek V4.1 Flash	Non confirmé	Non confirmé	Shattered

Trois contradictions à noter.

Kimi K3. Shattered affiche des yuans sur la page officielle, les autres sources des dollars. Les sources ne donnent pas de taux de conversion et nous n'en inventons pas. Retenez que la page de Moonshot elle-même présente deux listes selon la devise.

Mistral Large 4. Yotta relève 1,36 $ et 4,18 $ en catalogue, mais la page de documentation affichait alors 0,68 $ et 2,09 $, avec les prix catalogue barrés. Shattered, un mois plus tard, cite 0,70 $ et 2,10 $. Les chiffres se rapprochent de la version réduite, sans coïncider exactement. Vérifiez la page en vigueur avant de budgétiser.

DeepSeek. Les chiffres par token de V4.1 Flash manquent. On sait seulement que les prix ont baissé le 10 septembre, que les heures creuses valent la moitié du tarif plein et que la mise à jour 1017 n'a pas changé la tarification.

Le cache pèse lourd pour les agents. Moonshot revendique un taux de cache supérieur à 90 % en usage de code, ce qui ramènerait le prix d'entrée effectif à environ un quart du tarif standard. C'est une revendication de l'éditeur, non auditée. Pour construire votre propre calcul, notre méthode est détaillée dans le coût réel d'un modèle d'IA.

Sur une charge de 10 millions de tokens d'entrée et 2 millions de sortie par jour sans cache, Yotta chiffre 475,20 $ par mois pour DeepSeek V4 Pro via sa passerelle, 658,80 $ pour Mistral Large 4 au prix catalogue, 684 $ pour GLM 5.3 et 1 800 $ pour Kimi K3. Ce calcul vient d'un vendeur d'infrastructure : refaites-le avec votre trafic.

Performances : ce qui est publié, et par qui

Une seule épreuve est rapportée par les quatre éditeurs que couvre Yotta : DeepSWE v1.1. Chaque score vient de l'éditeur lui-même.

Modèle	DeepSWE v1.1 (test de l'éditeur)
Kimi K3	67,5
GLM 5.3	66,9
DeepSeek V4 Pro	62,7
Mistral Large 4	61,7

Yotta lit ces chiffres comme un ordre approximatif, pas comme un classement. Aucun résultat de Mistral n'a été répliqué de façon indépendante au moment de cet article, selon Yotta.

Pour Kimi K3, Subconscious cite des tests extérieurs : Vals AI le place à 93,4 % sur SWE-bench Verified avec un harnais neutre, et Artificial Analysis le classe troisième de son indice d'intelligence. Le revers : il réfléchit toujours et tourne autour de 33 tokens par seconde. Le même tableau cite environ 80 tokens par seconde pour GLM-5.3, 209 pour DeepSeek V4.1 Flash et 40 pour Qwen 3.8-Max. Ces vitesses dépendent de l'hébergeur.

Sur la modalité, Kimi K3 et Mistral Large 4 acceptent les images, selon Yotta. Pour GLM 5.3, Yotta indique du texte seul, alors que Shattered écrit « non confirmé ». Testez avant de compter sur la vision.

Photo : Kaleidico sur Unsplash

Grille de décision selon votre usage

Cette grille croise licence, hébergement et prix. Elle ne remplace pas un essai sur vos propres données.

Votre situation	Piste à examiner	Pourquoi (selon les sources)
Revendre de l'inférence à des tiers	DeepSeek (MIT), Qwen3.8 27B (Apache 2.0)	Aucune clause de service d'accès ; les autres licences en comportent ou sont sur mesure
Outil interne ou fonction produit	Tous, selon le budget	L'usage interne est exempté chez Kimi ; produit « derrière vos fonctions » hors périmètre
Données en Europe, achats qui écartent les laboratoires chinois	Mistral Large 4	Entraîné et servi en Europe (Yotta) ; poids publiés le 29 octobre
Pas d'infrastructure GPU	API officielle ou hébergeur tiers	Kimi K3 demande 1,56 To de poids
Un seul nœud GPU	GLM 5.3	Référence 8x H200 (Yotta) ; licence personnalisée à lire
Code sur très gros dépôts, budget confortable	Kimi K3	Meilleur score DeepSWE rapporté, mais le plus cher (Yotta)
Rapport coût/performance en code	GLM 5.3, DeepSeek	GLM à moins d'un point de Kimi sur DeepSWE pour moins de la moitié du prix d'entrée (Yotta)
Petite charge, vitesse	Qwen 3.8 27B chez Groq ou Cerebras	Hébergé chez les deux selon Subconscious ; prix tiers à confirmer

Procédure en quatre étapes :

1. Écrivez votre cas d'usage : interne, produit client, revente d'accès.
2. Éliminez les licences incompatibles, en lisant le fichier du dépôt.
3. Comparez le coût réel sur votre trafic, cache compris.
4. Testez deux candidats sur vos données avant de déployer.

Les limites de cette fiche

L'article de Shattered est tronqué dans notre extrait et sa section sur les benchmarks n'est pas disponible. Les cases « non cité » reflètent nos quatre sources, pas la réalité du marché. Plusieurs prix Qwen et GLM viennent de synthèses tierces. Les comparatifs de Subconscious, Zentor et Yotta émanent d'acteurs qui vendent de l'hébergement ou de l'accès, et Yotta date du 9 octobre, avant la sortie des poids Mistral. Enfin, le paysage bouge vite : K3.1 Pro est déjà annoncé.

Points clés à retenir

• Les poids de Kimi K3 sont arrivés après le lancement : lancement mi-juillet, publication le 27 juillet.
• Mistral Large 4 est passé de l'aperçu en API (6 octobre) aux poids sur Hugging Face (29 octobre).
• Seuls DeepSeek (MIT) et Qwen3.8 27B (Apache 2.0) ont une licence standard. Les autres sont sur mesure.
• La licence Kimi K3 impose un accord séparé au-delà de 20 millions de dollars de revenu pour un service d'accès, et une mention de marque à très grande échelle.
• Les outils d'auto-hébergement ne sont cités que pour Kimi (vLLM), GLM (NVIDIA NIM) et Mistral (vLLM, SGLang).
• Les prix de Kimi K3 et de Mistral Large 4 diffèrent selon les sources : vérifiez la page en vigueur.
• Les scores de code sont ceux des éditeurs, sans réplication indépendante pour Mistral.

FAQ

Un modèle à poids ouverts est-il un modèle open source ?

Non, pas forcément. Zentor souligne que la licence Kimi K3 comporte des conditions liées au revenu, ce qui l'écarte de la définition de l'Open Source Initiative. Les données et le code d'entraînement ne sont pas publiés. DeepSeek (MIT) et Qwen3.8 27B (Apache 2.0) ont des licences standards.

Puis-je utiliser Kimi K3 dans un produit commercial ?

Oui, selon Zentor, sauf si vous revendez l'accès au modèle au-delà de 20 millions de dollars de revenu sur 12 mois, auquel cas il faut un accord avec Moonshot. Au-delà de 100 millions d'utilisateurs actifs mensuels ou 20 millions de dollars de revenu mensuel, vous devez afficher « Kimi K3 ». Faites relire le texte par un juriste.

Quel modèle est le plus simple à auto-héberger ?

Parmi les modèles à poids publiés, Yotta désigne GLM 5.3 : un nœud 8x H200 en configuration de référence. Kimi K3 demande un cluster multi-nœuds selon Yotta et Subconscious, alors que la recette vLLM citée par Zentor évoque huit GB300 pour un nœud. Pour Qwen, aucune configuration n'est citée.

Mistral Large 4 est-il vraiment disponible en poids ouverts ?

Selon Shattered, oui : aperçu le 6 octobre, poids sur Hugging Face le 29 octobre, sous la licence Mistral Ecosystem Open-Weight, avec une restriction de service d'accès. Le comparatif de Yotta du 9 octobre, antérieur à la publication, indiquait encore une licence non annoncée.

Pourquoi les prix varient-ils autant selon les sources ?

Les devises diffèrent (yuans ou dollars), les tarifs catalogue peuvent être barrés au profit de promotions, et certains chiffres viennent de synthèses tierces. DeepSeek applique en outre la moitié du tarif en heures creuses. Vérifiez la page officielle le jour de la décision.

Faut-il héberger soi-même ou passer par une API ?

L'auto-hébergement se justifie si vos données ne peuvent pas quitter votre périmètre, d'après Zentor. Sinon, l'API de l'éditeur ou un hébergeur tiers évite l'achat de GPU. Comparez avec un calcul sur votre trafic réel.

Conclusion

Choisir un modèle à poids ouverts revient à lire trois colonnes avant toute note de benchmark : la date de publication des poids, la licence et les outils d'hébergement documentés. Les écarts sont réels. Kimi K3 est sorti avant ses poids et impose des seuils de revenu. Mistral Large 4 a changé de statut en trois semaines. DeepSeek et Qwen 27B offrent les licences les plus simples. Testez deux candidats sur vos données, puis décidez.

Retrouvez nos autres guides dans la catégorie Comparatifs et guides et, pour un exemple de modèle ouvert à bas prix, lisez notre analyse de DeepSeek V4.1 Flash.

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Sources : Open-Weight AI Models Side by Side: The Spec Sheet · Moonshot AI : fiche fournisseur et alternatives · Kimi K3 License: Terms & Commercial Use · Mistral Large 4 vs DeepSeek V4 Pro, GLM 5.3, and Kimi K3 2026

Photo de couverture : Dimitri Karastelev sur Unsplash