API gratuites de modèles open-weight
Des modèles open-weight que vous pouvez appeler gratuitement via l'API et, si besoin, exécuter sur votre propre matériel sans dépendance à un fournisseur.
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Open-weight signifie que les paramètres sont publiés, mais les licences diffèrent : Llama et Gemma ont leurs propres conditions, tandis que DeepSeek, Qwen et gpt-oss sont plus permissifs. Vérifiez la licence avant tout usage commercial.
| # | Modèle ↕ | Indice AA ↕ | GPQA ↕ | Contexte ↕ | Taille ↕ | Gratuit chez ↕ | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 44.8 | 92% | 1M | Très grand | |||
| 2 | 43.6 | 94% | 1M | Très grand | |||
| 3 | 41.8 | 91% | 1M | Taille moyenne | |||
| 4 | 39.5 | — | 1M | Très grand | |||
| 5 | 33.7 | 91% | 262K | Taille moyenne | |||
| 6 | 36.0 | 93% | 1M | Très grand | |||
| 7 | 33.7 | 90% | 1M | Très grand | |||
| 8 | 34.3 | 91% | — | Très grand | |||
| 9 | 27.8 | 90% | 1M | Petit | |||
| 10 | 27.0 | 88% | 1M | Très grand | |||
| 11 | 22.9 | 87% | 1M | Très grand | |||
| 12 | 25.0 | 87% | 1M | Petit | |||
| 13 | 27.0 | 91% | — | Très grand | |||
| 14 | 25.3 | 90% | — | Petit | |||
| 15 | 22.6 | — | 262K | Petit | |||
| 16 | 19.0 | 86% | 262K | Taille moyenne | |||
| 17 | 16.7 | 79% | 262K | Taille moyenne | |||
| 18 | 22.2 | 86% | 203K | Très grand | |||
| 19 | 19.1 | 78% | 1M | Très grand | |||
| 20 | 19.5 | 81% | 262K | Petit | |||
| 21 | 19.3 | 85% | 262K | Taille moyenne | |||
| 22 | 17.7 | 83% | 262K | Très grand | |||
| 23 | 18.2 | 84% | 262K | Taille moyenne | |||
| 24 | 18.6 | 78% | 197K | Très grand | |||
| 25 | 12.9 | 74% | 1M | Taille moyenne | |||
| 26 | 12.8 | 80% | 262K | Très grand | |||
| 27 | 14.9 | 58% | 131K | Taille moyenne | |||
| 28 | — | — | 1M | Très grand | |||
| 29 | — | — | 1M | Très grand | |||
| 30 | 10.3 | 47% | 262K | Taille moyenne | |||
| 31 | 14.2 | 75% | 262K | Taille moyenne | |||
| 32 | — | — | 256K | Très grand | |||
| 33 | — | — | 256K | Très grand | |||
| 34 | 13.7 | 81% | 262K | Petit | |||
| 35 | 11.6 | 78% | 131K | Très grand | |||
| 36 | 10.0 | 61% | 131K | Taille moyenne | |||
| 37 | 13.4 | 77% | 262K | Très grand | |||
| 38 | 13.1 | 77% | 262K | Petit | |||
| 39 | — | — | 131K | Très grand | |||
| 40 | — | — | 131K | Très grand | |||
| 41 | — | — | 203K | Très grand | |||
| 42 | — | — | 203K | Très grand | |||
| 43 | — | — | 8K | Très grand | |||
| 44 | — | — | 131K | Très grand | |||
| 45 | — | — | 24K | Très grand | |||
| 46 | 12.8 | 80% | 262K | Très grand | |||
| 47 | 11.7 | 70% | 1M | Très grand | |||
| 48 | 12.7 | 79% | 262K | Très grand | |||
| 49 | 11.2 | 76% | 131K | Très grand | |||
| 50 | 9.9 | 76% | 262K | Petit | |||
| 51 | 9.8 | 71% | 262K | Taille moyenne | |||
| 52 | — | — | 131K | Taille moyenne | |||
| 53 | 10.0 | 68% | 1M | Très grand | |||
| 54 | 8.1 | 59% | 10.5M | Très grand | |||
| 55 | 9.5 | 59% | 131K | Taille moyenne | |||
| 56 | — | — | 1M | Taille moyenne | |||
| 57 | 9.6 | 52% | 262K | Très grand | |||
| 58 | — | — | 262K | Petit | |||
| 59 | 9.5 | 67% | 262K | Taille moyenne | |||
| 60 | 10.0 | 67% | 131K | Très grand | |||
| 61 | — | — | 262K | Taille moyenne | |||
| 62 | 8.4 | 56% | 128K | Petit | |||
| 63 | 5.4 | 22% | 131K | Taille moyenne | |||
| 64 | 8.9 | 76% | 262K | Taille moyenne | |||
| 65 | 8.4 | 62% | 80K | Taille moyenne | |||
| 66 | 8.8 | 67% | 262K | Petit | |||
| 67 | — | — | 16K | Taille moyenne | |||
| 68 | — | — | 131K | Taille moyenne | |||
| 69 | — | — | 131K | Taille moyenne | |||
| 70 | — | — | 131K | Taille moyenne | |||
| 71 | — | — | 131K | Taille moyenne | |||
| 72 | — | — | 8K | Taille moyenne | |||
| 73 | — | — | 128K | Taille moyenne | |||
| 74 | — | — | 128K | Taille moyenne | |||
| 75 | — | — | 128K | Taille moyenne | |||
| 76 | — | — | 33K | Taille moyenne | |||
| 77 | — | — | 25K | Taille moyenne | |||
| 78 | 8.9 | 64% | 16K | Taille moyenne | |||
| 79 | 8.9 | 58% | 131K | Petit | |||
| 80 | 8.9 | 76% | — | Taille moyenne | |||
| 81 | 8.7 | 43% | 131K | Taille moyenne | |||
| 82 | 8.6 | 66% | 41K | Taille moyenne | |||
| 83 | 8.6 | 67% | 41K | Taille moyenne | |||
| 84 | 6.9 | 26% | 32K | Petit | |||
| 85 | 5.8 | 38% | 256K | Taille moyenne | |||
| 86 | 8.2 | 60% | 2K | Taille moyenne | |||
| 87 | 6.7 | 42% | 131K | Taille moyenne | |||
| 88 | 6.4 | 43% | 16K | Très grand | |||
| 89 | 6.9 | 46% | 262K | Petit | |||
| 90 | 7.8 | 43% | 131K | Petit | |||
| 91 | 7.7 | 50% | 131K | Très grand | |||
| 92 | 7.7 | 49% | 131K | Très grand | |||
| 93 | 7.6 | 68% | 66K | Très grand | |||
| 94 | 7.5 | 73% | — | Très grand | |||
| 95 | 7.5 | 57% | 131K | Taille moyenne | |||
| 96 | 7.4 | 57% | 131K | Petit | |||
| 97 | 7.3 | 52% | 131K | Très grand | |||
| 98 | 7.3 | 59% | 41K | Petit | |||
| 99 | 6.9 | 47% | 131K | Taille moyenne | |||
| 100 | 6.6 | 41% | 16K | Très grand | |||
| 101 | 4.8 | 29% | 66K | Petit | |||
| 102 | 4.8 | 20% | 131K | Petit | |||
| 103 | — | — | 262K | Petit | |||
| 104 | 5.7 | 26% | 80K | Petit | |||
| 105 | 5.6 | 24% | 4K | Petit | |||
| 106 |
Sarvam M
Poids ouverts
|
5.3 | 42% | 33K | Petit | ||
| 107 | 5.2 | 36% | 41K | Petit | |||
| 108 | 5.1 | 22% | 33K | Petit | |||
| 109 | 5.1 | 34% | 131K | Petit | |||
| 110 | — | — | 131K | Petit | |||
| 111 | — | — | 131K | Petit | |||
| 112 | — | — | 33K | Petit | |||
| 113 | — | — | 131K | Petit | |||
| 114 | — | — | 131K | Petit | |||
| 115 | — | — | 131K | Petit | |||
| 116 | — | — | 131K | Petit | |||
| 117 | — | — | 4K | Petit | |||
| 118 | — | — | 8K | Petit | |||
| 119 | — | — | 131K | Petit | |||
| 120 | 4.9 | 43% | 66K | Taille moyenne | |||
| 121 | 4.8 | 24% | 33K | Petit | |||
| 122 | 4.8 | 23% | 41K | Petit | |||
| 123 | 3.8 | 35% | — | Taille moyenne | |||
| 124 | — | — | 128K | Taille moyenne | |||
| 125 | — | — | 131K | Taille moyenne |
Benchmarks : Artificial Analysis (30 septembre 2026). Un tiret signifie que le modèle ne figure pas dans leur classement ; nous n'estimons jamais les scores nous-mêmes.
FAQ
Quels modèles open-weight sont gratuits en ce moment ?
125 modèles sont gratuits en ce moment. En tête selon l'indice Artificial Analysis : GLM 5.3, Kimi K3, GLM 5.3 Flash, DeepSeek V4.1 Flash, Qwen3.8 27B, DeepSeek V4 Pro.
Où utiliser GLM 5.3 gratuitement ?
GLM 5.3 est gratuit chez Together AI, NVIDIA Build. Chaque fournisseur est compatible OpenAI : il suffit de changer la base URL et la clé.
Quelles sont les limites de l'accès gratuit ?
Open-weight signifie que les paramètres sont publiés, mais les licences diffèrent : Llama et Gemma ont leurs propres conditions, tandis que DeepSeek, Qwen et gpt-oss sont plus permissifs. Vérifiez la licence avant tout usage commercial.