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Guide thématique ModelFinder

Modèles d’IA de génération de texte (LLM)

Les modèles de génération de texte publics les plus utilisés, avec licence, taille des poids et compatibilité avec votre ordinateur.

Actualiser et affiner la recherche
Sélection vérifiée le 17 octobre 2026

Modèles retenus

Résultat de la recherche publique sur le Hugging Face Hub (tâche text-generation), modèles les plus utilisés d’abord : 10 modèles retenus sur 50 examinés. Chacun est en accès public, avec une licence déclarée et des fichiers identifiables. Les modèles sont classés par le score explicable de ModelFinder ; aucun n’est choisi à la main ni recommandé sans essai.

53/100
text-generation Compatibilité inconnue MIT License
Téléchargements
4960083
Popularité
549 appréciations
Mise à jour
2026-08-24

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

Voir les preuves, fichiers et limites →
53/100
text-generation Compatibilité inconnue MIT License SafeTensors
Téléchargements
4391387
Popularité
4086 appréciations
Mise à jour
2026-08-01

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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53/100
text-generation Compatibilité inconnue MIT License
Téléchargements
3719280
Popularité
516 appréciations
Mise à jour
2026-08-24

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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CMSManhattan

JiRackUltra_1b

53/100
text-generation Compatibilité inconnue MIT License SafeTensors
Téléchargements
2541495
Popularité
10 appréciations
Mise à jour
2026-10-15

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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53/100
text-generation Compatibilité inconnue Apache License 2.0 SafeTensors
Téléchargements
1282153
Popularité
1782 appréciations
Mise à jour
2026-09-29

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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deepseek-ai

DeepSeek-V3.2

50/100
text-generation Compatibilité inconnue MIT License SafeTensors
Téléchargements
4972497
Popularité
1580 appréciations
Mise à jour
2025-12-01

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

Voir les preuves, fichiers et limites →
50/100
text-generation Compatibilité inconnue MIT License
Téléchargements
2324254
Popularité
692 appréciations
Mise à jour
2026-06-25

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

Voir les preuves, fichiers et limites →
50/100
text-generation Compatibilité inconnue MIT License SafeTensors
Téléchargements
1260693
Popularité
1879 appréciations
Mise à jour
2026-01-29

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

Voir les preuves, fichiers et limites →
zai-org

GLM-5.3

48/100
text-generation Compatibilité inconnue Autre licence déclarée SafeTensors
Téléchargements
1833879
Popularité
2243 appréciations
Mise à jour
2026-10-14

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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47/100
text-generation Compatibilité inconnue Apache License 2.0 SafeTensors
Téléchargements
29878421
Popularité
1821 appréciations
Mise à jour
2025-07-26

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

Voir les preuves, fichiers et limites →

Un LLM génère du texte à partir d’une consigne : réponse, rédaction, reformulation. Les versions « instruct » ou « chat » sont entraînées pour suivre des consignes ; les versions « base » servent surtout à un nouvel entraînement.

Ce qu’il faut vérifier

Version instruct ou base
Pour un assistant ou un chatbot, privilégiez une version dont le nom contient instruct ou chat.
Nombre de paramètres
Plus un modèle a de paramètres, plus il demande de mémoire. Un modèle de 7 à 8 milliards de paramètres en 16 bits occupe environ 15 Go.
Matériel
Comparez la taille des poids à votre mémoire. ModelFinder estime la RAM nécessaire avec une marge publiée ; un test sur votre machine reste indispensable.
Licence
Lisez la licence déclarée avant tout usage. Une licence ouverte (Apache 2.0, MIT) n'a pas les mêmes obligations qu'une licence propre au producteur, ni qu'une licence non commerciale.

Les erreurs à éviter

Ce guide est un contenu éditorial de BNTIC News. Il ne remplace ni un essai, ni la lecture de la fiche et de la licence du modèle retenu.

Questions fréquentes

Comment choisir parmi les modèles d’IA de génération de texte (LLM) ?

Un LLM génère du texte à partir d’une consigne : réponse, rédaction, reformulation. Les versions « instruct » ou « chat » sont entraînées pour suivre des consignes ; les versions « base » servent surtout à un nouvel entraînement. Points à vérifier : version instruct ou base ; nombre de paramètres ; matériel ; licence.

Quelles erreurs éviter ?

Confondre une copie quantifiée publiée par un tiers avec le modèle d’origine : la licence reste celle du modèle d’origine. Choisir sur la seule popularité : un modèle très téléchargé peut ne pas couvrir votre langue ni votre domaine. Supposer qu’un modèle maîtrise le français parce qu’il le comprend : vérifiez les langues déclarées et testez.

Quels modèles figurent dans la sélection ?

Au 17 octobre 2026, la recherche publique de ModelFinder retient notamment : ornith-ai/Ornith-1.5-9B-GGUF, deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731, ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B-GGUF, CMSManhattan/JiRackUltra_1b, openbmb/MiniCPM5-2B, deepseek-ai/DeepSeek-V3.2. Chacun est en accès public, avec une licence déclarée et des fichiers identifiables ; aucun n’est recommandé sans essai sur vos données.

Ces modèles sont-ils gratuits ?

Leurs poids sont publiés en accès public et se téléchargent sans payer. L’usage reste encadré par la licence de chaque modèle, qui peut imposer des conditions ou interdire l’usage commercial. Il faut aussi un ordinateur, ou un serveur, capable de les exécuter.

Comment savoir si un modèle tourne sur mon ordinateur ?

Chaque fiche estime la mémoire nécessaire à partir de la taille réelle des poids publiés, avec une marge indiquée. La page « Que puis-je faire tourner sur ma machine » croise votre RAM et votre disque avec les tailles réelles des modèles exécutables localement.

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