Open source vs propriétaire : maîtrise, dépendance, et le vrai compromis
Llama vs GPT, Mistral vs Claude, open weights vs API : la distinction n'est pas idéologique, elle est stratégique. Comprendre ce que vous contrôlez vraiment dans chaque cas.
On-premise, open source, matériel (GPU/APU), faire tourner chez soi, dépendance aux acteurs US. Maîtriser sans se raconter des histoires.
Llama vs GPT, Mistral vs Claude, open weights vs API : la distinction n'est pas idéologique, elle est stratégique. Comprendre ce que vous contrôlez vraiment dans chaque cas.
Pas besoin d'un datacenter pour faire tourner un LLM local. Un serveur avec un GPU consommateur ou même un Mac M-series peut héberger des modèles de 7 à 70 milliards de paramètres. Ce qui est possible, ce qui ne l'est pas, et pourquoi ça compte.