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Artificial Intelligence

LLM

Quel modèle IA choisir en 2025 ? Guide expert & comparatif

Tech Lead, CTO AXI Technologies

Romain DE LA SOUCHÈRE

Published on 20 mai 2025 · 10 min of reading

Table of content

Tableau express des modèles vedettes

1. Chat / copilote premium : performance d’abord

2. Long contexte / RAG XXL : avaler vos gigaoctets

3. Edge / mobile : IA embarquée à petit budget

4. Open-source “mid-range” à fine-tuner

Tableau comparatif complet des principaux modèles IA (2025)

Conclusion

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L’année 2025 marque un tournant : plus de 200 000 modèles de langage sont référencés, mais seuls quelques-uns dominent vraiment le marché. Cette analyse regroupe les LLM les plus populaires par cas d’usage, avec données sourcées (contexte, tarif, points forts/faibles) pour vous aider à décider.

Tableau express des modèles vedettes

Cas d’usage	Modèles phares	Contexte max	Tarif*
Chat / copilote premium	GPT-4o, Claude 3 Sonnet, Gemini 1.5 Pro	128 k → 1 M	5 → 15 $ / M tok.
Long contexte / RAG XXL	GPT-4.1, Gemini 2.5 Pro, Qwen-Turbo 1M	1 M	0,05 → 10 $ / M tok.
Edge / mobile	Phi-3 mini 128 k, Llama 3 8B, Stable LM Zephyr 3B	4 k → 128 k	0 → 0,13 $ / M tok.
Open-source mid-range	Mixtral 8×22B, Llama 3 70B, DBRX	32 k → 128 k	Gratuit (self-host) ou 0,40 $+

*Entrée ; la sortie coûte souvent ×3. Vérifiez toujours la grille officielle.

Pour une comparaison approfondie entre Gemini, GPT-4o, et Mistral Large, consultez notre article.

1. Chat / copilote premium : performance d’abord

GPT-4o — OpenAI

Contexte : 128 000 tokens
Tarif : 5 $ in / 15 $ out par million tokens (API) (OpenAI Cookbook)
+ Multimodal temps réel, voix native
- Coût élevé, boîte noire

Source : OpenAI Cookbook - 2025

Claude 3 Sonnet — Anthropic

200 000 tokens, 3 $/ 15 $ / M tok.
Raisonnement « hybride », bons résultats sur maths/code
Encore cher vs open-source

Source : Anthropic, 2024

Gemini 1.5 Pro — Google DeepMind

1 048 576 tokens (≈ 1 M)
1,25 $ / 10 $ / M tok. (≤ 200 k ; au-dessus 2,50 $/ 15 $) (Google AI for Developers)
Multimodal, intégration Google Workspace
Tarification complexe, preview fermée

👉 Découvrez les évolutions entre GPT-4.1 et GPT-4/4.5/4o pour comprendre les changements majeurs.

2. Long contexte / RAG XXL : avaler vos gigaoctets

GPT-4.1 — OpenAI

Fenêtre 1 M tokens (OpenAI)
2 $/ 8 $ / M tok. (OpenAI Cookbook)
Excellente récupération d’infos sur gros corpus

Source : OpenAI, 2025

Gemini 2.5 Pro — Google

Fenêtre 1 M (preview) (Google Cloud)
1,25 $/ 10 $ / M tok. (API) (Google AI for Developers)
Idéal pour analyse vidéo + texte

Source : Google, 2025

Qwen-Turbo 1M — Alibaba

1 M tokens, ¥0,3 ≈ 0,05 $ / M tok. (Qwen)
Rapide grâce à attention clairsemée ; très low-cost
Disponibilité limitée hors Chine

Source : Qwen, 2024

3. Edge / mobile : IA embarquée à petit budget

Modèle	Fenêtre	Points clés
Phi-3 mini 128 k (Microsoft)	128 k	Conçu SLM, < 0,13 $/M tok. (Microsoft Azure)
Llama 3 8B (Meta, open)	128 k	Poids 8 B, tourne sur GPU < 16 Go, gratuit self-host (Meta AI)
Stable LM Zephyr 3B (Stability AI)	4 096	3 B params, CPU-friendly, licence communautaire (Dataloop)

4. Open-source “mid-range” à fine-tuner

Mixtral 8×22B — 65 k context. API : 2 $/ 6 $ / M tok. (Artificial Analysis)
Llama 3 70B — 128 k context, poids Apache-2.0 (Meta AI)
DBRX Instruct — 32 k context, MoE 132 B, open licence DBOL (Databricks)

Avantages : auditabilité, coût zéro on-prem, fine-tuning LoRA.
Limites : déploiement et monitoring à gérer soi-même, pas (encore) multimodal natif.

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Tableau comparatif complet des principaux modèles IA (2025)

Fournisseur	Modèle	Accès	Contexte max (tokens)	Prix $/1 M tokens	Caractéristiques
OpenAI	GPT-4o	Closed Source	128k	Entrée : 5$Sortie : 20$	✅ Multimodal temps-réel, qualité SOTA⭕ Coûteux, quota API🔍 Agents vocaux, assistants multimodaux
	GPT-4.1	Closed Source	1M	Entrée : 2$Sortie : 8$	✅ Contexte géant, meilleur raisonnement⭕ Latence > 3.5 T🔍 Analyse docs très volumineux
	GPT-4.1 mini	Closed Source	1M	Entrée : 0.4$Sortie : 1.6$	✅ Bon compromis coût/qualité⭕ Moins précis qu’Opus🔍 Chatbots, RAG
	GPT-3.5 Turbo	Closed Source	16k	Entrée : 0.5$Sortie : 1.5$	✅ Ultra-économique, rapide⭕ Qualité inférieure, petit contexte🔍 Chat à gros volume, classification
Anthropic	Claude 3 Opus	Closed Source	200k	Entrée : 15$Sortie : 75$	✅ Raisonnement très haut niveau, vision⭕ Prix le plus élevé🔍 Recherche, planification complexe
	Claude 3.7 Sonnet	Closed Source	200k	Entrée : 3$Sortie : 15$	✅ Bon rapport qualité / coût⭕ Encore cher vs open🔍 Assistants entreprise, RAG
	Claude 3 Haiku	Closed Source	200k	Entrée : 0.25$Sortie : 1.25$	✅ Très rapide & bon marché⭕ Perf. limitée🔍 Service client temps-réel
Google / DeepMind	Gemini 1.5 Pro	Closed Source	1M (2 M preview)	Entrée : 0.3125$Sortie : 1.25$ (≤ 200 K)	✅ Multimodal, long contexte⭕ Tarification complexe🔍 Analyse doc, code, data
	Gemini 1.5 Flash	Closed Source	1M	Entrée : 0.0188$Sortie : 0.075$	✅ Latence ultra-basse, économique⭕ Qualité < Pro🔍 Chatbots, streaming
	Gemini 2.5 Pro	Closed Source	1M	Entrée : 1.25$Sortie : 10$	✅ QI↑, multimodal⭕ Coût élevé🔍 RAG complexe, agents
DeepSeek	DeepSeek-Chat (V3)	Closed Source	8k	Entrée : 0.27$Sortie : 1.10$	✅ Prix plancher⭕ Contexte court🔍 FAQ, support
	DeepSeek-R1	Open Source	128k	Libre (open-weights)	✅ MoE 671 B, raisonnement fort⭕ Poids énorme🔍 Recherche, math, code
Alibaba Qwen	Qwen 2.5 72B Instr.	Open Source	128k	Entrée : 0.12$Sortie : 0.39$	✅ Long contexte, multilingue⭕ Besoin GPU > 24 GB🔍 Assistants OSS, agents
	Qwen 2.5-1M Turbo	Closed Source	1M	Entrée : 0.20$Sortie : 0.60$	✅ Contexte 1 M à bas coût⭕ Preview limitée🔍 Docs massifs
Meta	Llama 3.1 70B Instr.	Open Source	128k	Entrée : 0.30$Sortie : 0.40$	✅ OSS, 128 K via RoPE⭕ Qualité < GPT-4🔍 Dév local, fine-tune
Mistral AI	Mistral Medium 3	Closed Source	128k	Entrée : 0.4$Sortie : 2.0$	✅ Perf ≈ Claude Sonnet, peu cher⭕ API privée🔍 Apps B2B
	Mixtral 8x22B Instr.	Open Source	65 536	Entrée : 0.90$Sortie : 0.90$	✅ MoE efficace, cost-eff⭕ Contexte < 128 K🔍 RAG, code
Cohere	Command R+	Closed Source	128k	Entrée : 2.5$Sortie : 10$	✅ Optimisé RAG & outils⭕ Plus cher qu’OSS🔍 Agents, pipelines RAG
	Command R	Closed Source	128k	Entrée : 0.15$Sortie : 0.60$	✅ Très bon coût/perf⭕ Perf < R+🔍 Chatbot, extraction
AI21 Labs	Jamba 1.5 Large	Open Source	256k	Entrée : 2$Sortie : 8$	✅ 256 K SSM-Transformer⭕ Mémoire gourmande🔍 Long-doc RAG
	Jamba 1.5 Mini	Open Source	256k	Entrée : 0.20$Sortie : 0.40$	✅ Léger, rapide⭕ Qualité < Large🔍 Mobile RAG
	Jurassic-2 Ultra	Closed Source	8k	Entrée : 15$Sortie : 15$	✅ 30+ langues⭕ Contexte court🔍 Marketing, NLG
xAI	Grok 2	Closed Source	128k	Entrée : 2$Sortie : 10$	✅ Accès temps-réel à X⭕ Politique usage🔍 Conversation, recherche live
	Grok 3 (beta)	Closed Source	1M	N/A (beta)	✅ Contexte 1 M, agents⭕ Pas de prix public🔍 RAG long
Microsoft	Phi-3 mini-128K	Open Source	128k	Entrée : 0.13$Sortie : 0.13$	✅ Très léger, mobile⭕ Capacité limitée🔍 Edge inference
	Phi-3 medium	Open Source	128k	Entrée : 0.15$Sortie : 0.15$	✅ + Raisonnement, 13 B⭕ GPU requis🔍 Copilots
Stability AI	Stable LM 2 12B	Open Source	~64k*	Libre (self-host)	✅ Multilingue, code⭕ Qualité < 70B+🔍 Local generation
Databricks	DBRX Instruct	Open Source	32k	Libre (open-weights)	✅ SOTA open, 132 B MoE⭕ Mémoire élevée🔍 Analytics, code + RAG

valeur ou prix non publiquement fixé ; estimation ou gratuité (open-weights).

Comment lire le tableau

Contexte max : fenêtre de contexte officiellement supportée (en tokens).
Prix : tarif public de référence par million de tokens (entrée / sortie). Les fournisseurs proposent souvent des remises « cache hit », batch ou fine-tuning ; seuls les prix on-demand sont listés.
Open / Closed : « Open » signifie poids ou licence ouverts ; « Closed » = API ou poids propriétaires.
Les modèles marqués « preview » ou « beta » peuvent avoir des limites d’accès ou des tarifs susceptibles de changer.
Caractéristiques :
- ✅ Avantages
- ⭕ Inconvénients
- 🔍 Usages

Ce tableau consolide l’état de l’offre LLM au 19 mai 2025 pour aider à choisir le bon modèle selon budget, capacité de contexte et cas d’usage.

Conclusion

Les modèles IA 2025 couvrent tout le spectre — du micro-chat embarqué au méga-RAG sur 1 M tokens. Identifiez d’abord votre besoin (latence ? coût ? multimodal ?) avant de tester.

Pour plus d'informations sur l'IA générative, consultez notre guide complet 2025.

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Romain DE LA SOUCHÈRE

Tech Lead, CTO AXI Technologies

Expert Data Engineering et Cloud, Romain affiche plus de 11 ans d'expérience, dont plusieurs années comme Lead Developer sur des solutions Smart Building haute performance. Il y a conçu et mis en production des moteurs de traitement capables d'absorber des centaines de milliers de données de capteurs par minute, ainsi que des bases clusterisées gérant plus de 10 millions de données dynamiques. Certifié Microsoft Azure DevOps Engineer Expert, il maîtrise aussi bien le développement back-end (Python, C#) que le DevOps (Docker, Kubernetes, Terraform) et les agents LLM. Formateur en Python, cloud, DevOps et IA générative appliquée, il forme avec une obsession : Amener chaque apprenant à concevoir et déployer des architectures réellement scalables en production.

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