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  • GLM-5.2

    Modèle phare open-weight de Zhipu AI (licence MIT) avec un contexte d’1M tokens, compétitif face à GPT-5.5 en codage long-horizon.

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  • Kimi K2.6

    Modèle open-weight chinois à architecture MoE (1T paramètres, 32B actifs) qui égale GPT-5.5 sur SWE-Bench Pro à un coût nettement inférieur.

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  • MiniMax M3

    Modèle open-weights combinant codage de pointe, contexte d’1M tokens et multimodalité native, dépassant GPT-5.5 et Gemini 3.1 Pro sur SWE-Bench Pro pour une fraction du coût.

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  • gpt-oss-120b

    Premier modèle open-weight d’OpenAI depuis GPT-2, sous licence Apache 2.0, exécutable sur un seul GPU H100.

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  • NVIDIA Nemotron 3 Super

    Modèle ouvert de NVIDIA optimisé pour l’IA agentique multi-agents, avec de solides scores sur SWE-bench Verified et RULER à contexte long.

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  • DeepSeek V4-Pro

    Modèle open-weight chinois très compétitif en coût, avec 80,6% sur SWE-bench Verified et un contexte natif de 1M tokens.

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  • Qwen 3.7 Max

    Dernier modèle agent-first d’Alibaba, avec un excellent rapport qualité-prix pour le codage agentique face à GPT-5.5 et Opus.

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  • FLUX.1

    Modèle de génération d’images open-weight de Black Forest Labs, décliné en versions Schnell (gratuit), Dev (non-commercial) et Pro (API).

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  • Phi-4

    Petit modèle de langage de Microsoft spécialisé dans le raisonnement complexe et les mathématiques, disponible sous licence MIT.

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  • Gemma 4

    Dernière génération de modèles ouverts de Google, dérivée de Gemini, avec un contexte allant jusqu’à 256K tokens pour les modèles moyens.

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