Benchmark Llama vs modèles propriétaires
Comparatif pratique des modèles Llama face aux solutions propriétaires (GPT-4o, Claude, Gemini) sur des tâches courantes, avec un focus sur le français.
Modèles comparés
Open source (Meta)
- Llama 4 Maverick (17B actifs, 400B MoE)
- Llama 4 Scout (17B actifs, 109B MoE)
- Llama 3.3 70B
Propriétaires
- GPT-4o (OpenAI)
- Claude Sonnet (Anthropic)
- Gemini 2.5 Pro (Google)
Résultats par tâche
Résumé de texte français
- Llama 4 Maverick : Très bon, comparable aux propriétaires
- Llama 3.3 70B : Bon, occasionnellement moins nuancé
- Propriétaires : Excellents, léger avantage sur les nuances
Génération de code
- Llama 4 Maverick : Compétitif sur Python et JavaScript
- Llama 3.3 70B : Bon sur les langages populaires
- Claude Sonnet : Leader sur le code complexe et le refactoring
Raisonnement logique
- Llama 4 Maverick : Bon, proche des propriétaires
- Llama 3.3 70B : Correct, décroche sur les problèmes complexes
- GPT-o1 / Claude Opus : Leaders sur le raisonnement avancé
Suivi d'instructions complexes
- Llama 4 Maverick : Bon, parfois perd le fil sur les longs prompts
- Propriétaires : Meilleur suivi des contraintes multiples
Compréhension du français
- Tous les modèles sont compétents en français
- Llama 3.3 70B : Occasionnellement des anglicismes
- Llama 4 : Nette amélioration sur le français
- Propriétaires : Légèrement plus idiomatiques
Coût comparatif
Par million de tokens (estimé)
- Llama self-hosted (A100) : 0.5-2 USD
- Llama via Bedrock/Azure : 2-5 USD
- GPT-4o : ~5 USD
- Claude Sonnet : ~3 USD
- Gemini 2.5 Pro : ~3.5 USD
Avantage open source
- Pas de coût par token si self-hosted
- Contrôle total des données
- Pas de vendor lock-in
- Personnalisation via fine-tuning
Quand choisir Llama ?
Llama est idéal quand
- La confidentialité des données est critique
- Vous avez besoin de personnaliser le modèle (fine-tuning)
- Le budget est contraint sur de gros volumes
- Vous voulez éviter la dépendance à un fournisseur
Préférez un propriétaire quand
- La qualité maximale est requise (juridique, médical)
- Vous n'avez pas d'équipe ML pour gérer l'infrastructure
- Le volume est faible (pay-per-use plus économique)
- Vous avez besoin de features spécifiques (grounding, browsing)