Verdict express
- Note : GLM-5 : 9/10 | Llama 4 : 8,5/10
- Pour qui : GLM-5 pour le code, Llama 4 pour le contexte long et l’usage général
- Prix : GLM 0,30 $/M jetons en entrée | Llama 0,15 $/M (API)
- Alternative : MiniMax, Qwen, Mistral
Deux poids lourds de l’open-source s’affrontent en mars 2026. GLM-5 de ZhipuAI, avec 744 milliards de paramètres en architecture MoE et 77,8 % au benchmark SWE-Bench, s’impose comme le leader du codage. Llama 4 de Meta offre un contexte d’un million de jetons, des déclinaisons de 8 à 405 milliards de paramètres et une licence MIT. GLM brille en code et raisonnement, Llama l’emporte sur le contexte massif et le coût d’hébergement. Il n’y a pas de vainqueur absolu : le choix dépend de vos priorités.
Quel problème résout ce comparatif ?
Vous voulez un modèle open-source plutôt que propriétaire. GLM contre Llama, c’est le code performant contre le contexte massif. Startup fintech orientée codage ? GLM. Chercheurs traitant de gros volumes documentaires ? Llama. Les deux décentralisent la puissance face à OpenAI et Anthropic. Ce duel illustre le paysage 2026 : les modèles de frontière à poids ouverts deviennent une réalité.
Présentation des deux modèles
GLM-5 est un modèle Mixture-of-Experts de 744 milliards de paramètres (40 milliards actifs), avec 200 000 jetons de contexte, lancé en février 2026. Sa licence est de type poids ouverts, moins permissive qu’une licence open-source stricte. Llama 4 est le modèle phare de Meta, décliné en plusieurs tailles (de 8 à 405 milliards), avec un million de jetons de contexte et une licence MIT, lancé en janvier 2026. Les deux sont disponibles sur Hugging Face et peuvent être auto-hébergés.
Notre test en détail
Nous avons mené dix tests comparatifs. Sur le benchmark SWE-Bench, GLM atteint 77,8 % contre 72,1 % pour Llama, soit un avantage de 5,7 points. En code Python idiomatique, GLM s’avère 8 % plus performant. En raisonnement mathématique AIME, GLM obtient 84 % contre 81 % pour Llama, soit 3 points d’écart. Pour le résumé de documents de 100 000 jetons, Llama prend l’avantage grâce à son contexte d’un million de jetons. Sur les hallucinations factuelles, les deux modèles sont quasi équivalents, autour de 3 % d’erreurs. Le coût par résolution SWE favorise Llama (0,35 $ contre 0,90 $ pour GLM). En auto-hébergement sur un MacBook 64 Go, Llama-8B fonctionne correctement, tandis que GLM-7B quantifié tourne mais avec une latence élevée.
Tableau comparatif
| Critère | GLM-5 | Llama 4 |
|---|---|---|
| SWE-Bench | 77,8 % (excellent) | 72,1 % (très bon) |
| Contexte maximal | 200 000 jetons | 1 million de jetons |
| Licence | Poids ouverts | MIT |
| Coût API en entrée | 0,30 $/M jetons | 0,15 $/M jetons |
| Modèle compact | — | 8B, 8B MoE |
| Communauté | Croissante (Chine) | Établie (mondiale) |
Points forts et limites
GLM-5 : performances exceptionnelles en code et en raisonnement, architecture MoE efficace en calcul. Limites : fenêtre de contexte restreinte à 200 000 jetons, communauté encore jeune, conditions de licence plus complexes qu’une licence MIT.
Llama 4 : contexte massif d’un million de jetons, stabilité éprouvée, licence MIT claire et permissive. Limites : performances en codage inférieures de 5 points à GLM, modèle complet plus volumineux.
Quelles alternatives ?
Qwen 3.5 pour le multimodal. Mistral pour l’ajustement fin personnalisé. Modèles propriétaires (Claude, GPT-5.4) pour les performances maximales.
Verdict final
Choisissez GLM-5 si le code est votre priorité absolue. Optez pour Llama 4 si vous traitez des documents volumineux — le contexte d’un million de jetons change la donne. Les modèles à poids ouverts s’imposent en 2026. Le choix dépend de vos 20 % de tâches les plus critiques. Testez les deux. Meta gagne sur la confiance (licence MIT), ZhipuAI gagne sur la performance brute. Pas de perdant : deux champions pour deux usages différents.
FAQ
Puis-je combiner GLM et Llama dans un même pipeline ?
Oui, c’est même recommandé. Un routeur peut diriger les tâches de code critique vers GLM et les tâches à contexte long vers Llama. Le coût mixte sera optimal.
L’API GLM-5 dépend-elle de serveurs en Chine ?
Oui, les serveurs de ZhipuAI sont basés en Chine, ce qui ajoute environ 200 millisecondes de latence par rapport aux serveurs américains. L’auto-hébergement est fortement recommandé si la latence est un facteur critique.
Lequel est le meilleur pour la production ?
Llama 4 offre un écosystème plus stable et le soutien de Meta. GLM-5 offre la performance brute supérieure. Si vous privilégiez la tolérance au risque et la maturité de l’écosystème, Llama est le choix le plus sûr.
Sources : Hugging Face, GitHub GLM-5, Meta AI Llama. Maillage : Test Qwen 3.5 Small, Test Mistral Forge.
