Alors que DeepSeek fait la une des journaux, Qwen d’Alibaba a discrètement construit la famille de modèles la plus complète en intelligence artificielle — allant de modèles minuscules exécutés directement sur appareil à un modèle phare qui, en mai 2026, est devenu le modèle chinois le mieux classé de tous les temps sur les benchmarks indépendants d’intelligence. Si DeepSeek est le perturbateur, Qwen est la plateforme. Voici ce qu’il est et pourquoi il compte.
Points clés
- Qwen3.7 Max (mai 2026) a obtenu un score de 56,6 sur l’Indice d’intelligence Artificial Analysis — dans le top 10 mondial, le meilleur score jamais atteint par un modèle chinois.
- La famille de modèles la plus étendue en IA : allant de modèles embarqués de 0,5 milliard de paramètres à des modèles phares d’un trillion de paramètres, à la fois ouverts et propriétaires.
- Contexte de 1 million de jetons sur le modèle phare, avec le « raisonnement étendu » activé par défaut.
- Leader des modèles à poids ouverts : Alibaba rivalise avec Meta en tant que plus grand contributeur de modèles sous licence permissive.
- Réserves : les modèles phares Max sont propriétaires et accessibles uniquement via API ; des restrictions relatives à la résidence des données et à la modération s’appliquent au service hébergé.
Qui est Qwen ?
Qwen (abréviation de « Tongyi Qianwen », 通义千问) est la famille de modèles de langage volumineux développée par Alibaba Cloud, le plus grand fournisseur de services cloud de Chine. Contrairement à DeepSeek (un laboratoire spécialisé) ou à Moonshot (une startup), Qwen bénéficie du soutien complet d’un conglomérat valant mille milliards de dollars : l’infrastructure d’Alibaba Cloud, l’immense volume de données issues de son écosystème marchand, ainsi qu’une mission claire visant à faire de Qwen la couche IA par défaut à travers tout l’empire Alibaba et le monde open source.
Ce soutien se traduit concrètement par étendue. Qwen n’est pas un seul modèle — c’est une vaste famille couvrant le texte, la vision, l’audio, la programmation, les mathématiques et les plongements (embeddings), avec des tailles allant de modèles sous le milliard de paramètres, capables de fonctionner sur un smartphone, à des modèles phares d’un trillion de paramètres. Alibaba en a open-sourcé une part considérable, faisant de Qwen, aux côtés de Llama de Meta, l’un des deux piliers de l’écosystème mondial des modèles à poids ouverts.
Le modèle phare : Qwen3.7 Max
Publié le 19 mai 2026, Qwen3.7 Max est le modèle le plus performant d’Alibaba et une véritable étape décisive pour l’intelligence artificielle chinoise :
- 56,6 sur l’Indice d’intelligence artificielle d’Artificial Analysis — un classement parmi les dix meilleurs mondiaux et le meilleur résultat jamais obtenu par un modèle chinois sur ce benchmark indépendant.
- 92,4 sur GPQA Diamond (sciences de niveau master) et 97,1 sur HMMT février 2026 (mathématiques de compétition) — le score le plus élevé au sein de son groupe comparatif.
- Contexte de 1 million de jetons avec un raisonnement étendu activé par défaut.
- Tarification de 2,50 $ en entrée / 7,50 $ en sortie par million de jetons, l’entrée mise en cache étant facturée 0,25 $.
Le prédécesseur, Qwen3.6 Max (avril 2026), reste disponible à un coût inférieur (environ 1,04 $ / 6,24 $). Les deux modèles sont propriétaires et proposés via Alibaba Cloud Model Studio, OpenRouter et Together AI.
L’élément central : la famille à poids ouverts
Le modèle phare Max attire les gros titres des benchmarks, mais l’arme stratégique de Qwen réside dans sa collection de modèles à poids ouverts. Alibaba a publié des dizaines de modèles Qwen sous des licences permissives (principalement Apache 2.0), couvrant :
- Des modèles textuels denses et MoE allant de 0,5 milliard à plusieurs centaines de milliards de paramètres.
- Qwen-VL modèles vision-langage.
- Qwen-Coder modèles spécifiquement affinés pour l’ingénierie logicielle.
- Qwen-Audio et des modèles d’incorporation (embedding).
Cela revêt une importance capitale, car cela fait de Qwen la base sur laquelle reposent des milliers de produits dérivés et d’affinements à travers le monde. Si vous avez utilisé un modèle chinois à poids ouverts qui n’était pas un DeepSeek, il s’agissait très probablement d’une déclinaison de Qwen. Pour les développeurs souhaitant maîtriser entièrement leur pile technique — affiner localement, héberger soi-même, sans dépendance vis-à-vis d’une API — Qwen propose davantage d’options en termes de taille et de capacités que tout autre concurrent.
Les atouts de Qwen
1. Étendue de la famille — du périphérique à la pointe de la technologie
Personne d’autre ne couvre aussi bien l’ensemble du spectre. Vous pouvez réaliser un prototype avec l’API Qwen 1T Max, puis déployer un modèle ouvert affiné de 7 milliards de paramètres sur votre propre matériel, en restant au sein d’une même famille de modèles, avec un comportement et une tokenisation cohérents. Cette cohérence revêt une valeur réelle pour les équipes en production.
2. Profondeur des modèles à poids ouverts
L’engagement d’Alibaba en faveur des poids ouverts rivalise avec celui de Meta. Pour toute personne développant des modèles auto-hébergés, la collection Qwen constitue le catalogue le plus fourni disponible — et ses licences sont compatibles avec les usages commerciaux.
3. Force multilingue et multimodale
Formé sur les immenses volumes de données multilingues et e-commerce d’Alibaba, Qwen se distingue particulièrement bien en chinois, en anglais et dans des dizaines d’autres langues, ainsi qu’en vision et en audio. Pour les tâches non anglophones ou multimodales, c’est souvent la meilleure option ouverte disponible.
Les points faibles de Qwen — les réserves honnêtes
1. Les meilleurs modèles sont fermés
Le Qwen3.7 Max, vedette médiatique, est propriétaire et accessible uniquement via API. Si votre choix d’une IA chinoise repose sur l’ouverture, le sommet de la gamme Qwen ne répond pas à cette attente : vous devez descendre d’un cran vers les modèles ouverts (tout aussi excellents).
2. Réserves liées aux données et à la modération sur les API hébergées
L’API Model Studio fonctionne sur l’infrastructure Alibaba Cloud située en Chine, avec les mêmes contraintes en matière de localisation des données et de modération des contenus que les autres services hébergés en Chine. L’auto-hébergement des poids ouverts permet d’éviter ces contraintes.
3. Fragmentation
L’étendue de la famille constitue également un point faible : avec autant de modèles et de versions, choisir le bon Qwen pour une tâche donnée exige des recherches approfondies. Il n’existe pas de réponse unique du type « utilisez simplement celui-ci », comme on peut en trouver dans un laboratoire axé sur un seul modèle.
Qwen face à la concurrence
| Dimension | Qwen | DeepSeek V4 | Llama (Meta) | GPT-5.5 |
|---|---|---|---|---|
| Étendue de la famille de modèles | La plus large (du périphérique à la pointe de la technologie) | Étroite | Large | Étroite |
| Profondeur des modèles à poids ouverts | La plus profonde | Solide (licence MIT) | Profonde | Aucune |
| Intelligence de pointe | Parmi les dix meilleurs mondiaux | Fort | Derrière la pointe de la technologie | Frontière |
| Multilingue/multimodal | Excellent | Bon | Bon | Excellent |
| Meilleur modèle ouvert ? | Non (Max fermé) | Oui | Oui | Non |
Avantages et inconvénients
Les atouts de Qwen
- La famille de modèles la plus étendue en IA — du périphérique à la pointe technologique
- Le catalogue le plus complet de modèles open-weight (licence Apache 2.0)
- Le modèle phare a intégré le top 10 mondial des modèles en matière d’intelligence
- Une couverture multilingue et multimodale remarquable
- Soutenu par l’échelle et la fiabilité d’Alibaba Cloud
Les inconvénients de Qwen
- Les meilleurs modèles (Max) sont propriétaires et accessibles uniquement via API
- L’API hébergée implique des restrictions concernant la résidence des données en Chine
- Fragmentation au sein de la famille — difficulté à choisir le bon modèle
- Modération de contenu sur le service hébergé
Comment accéder à Qwen
- Modèle phare (Max) : Alibaba Cloud Model Studio, OpenRouter, Together AI — uniquement via API.
- Modèles ouverts : téléchargez Qwen3, Qwen-Coder, Qwen-VL, etc. depuis Hugging Face / ModelScope et hébergez-les vous-même ou adaptez-les.
- Chat : l’application web Qwen Chat pour une utilisation occasionnelle.
Quel modèle Qwen devez-vous réellement exécuter sur votre matériel ?
Le principal avantage pratique de Qwen est aussi sa source de confusion la plus importante : il existe trop de modèles parmi lesquels choisir. Le raccourci honnête consiste à partir du matériel dont vous disposez et à remonter vers le haut. Presque tous les modèles Qwen sont disponibles au format GGUF attendu par Ollama, LM Studio et llama.cpp, ainsi que par Q4_K_M quantification Q4_K_M constitue le réglage par défaut approprié pour presque tous les utilisateurs — elle réduit la taille d’un modèle d’environ un tiers à un quart par rapport à la précision pleine, avec une perte de qualité minime. Associez votre machine à un niveau inférieur et choisissez le modèle le plus volumineux pouvant y tenir confortablement, en laissant suffisamment de place pour le contexte.
| Votre matériel | Meilleur modèle Qwen à exécuter (Q4_K_M) | Ce à quoi vous pouvez vous attendre |
|---|---|---|
| Téléphone / Raspberry Pi (4–8 Go de RAM) | Modèle dense de 0,6 à 4 milliards de paramètres (p. ex. un modèle de la série petite, d’environ 1,7 milliard de paramètres) | Chat hors ligne et synthèse ; un modèle d’environ 0,6 milliard de paramètres pèse environ 500 Mo et génère environ 15 à 25 jetons/seconde |
| GPU de 8 Go (RTX 3060 / 4060) | Modèle dense de 8 milliards de paramètres | Assistant général réactif, générant environ 40+ jetons/seconde — le point d’entrée pour une utilisation sérieuse |
| GPU de 12 Go (RTX 3060 12 Go / 5070) | Modèle dense de 14 milliards de paramètres | Raisonnement nettement amélioré ; nécessite environ 11 Go de mémoire totale pour un contexte de 8 K |
| GPU de 24 Go (RTX 3090 / 4090 / 5090) | Modèle dense de 32 milliards de paramètres, ou un modèle MoE de classe 30 milliards de paramètres (30B-A3B) | Le compromis optimal en local ; qualité proche de la pointe technologique sur une seule carte grand public |
| 48 Go ou plus, ou Apple Silicon 64 Go ou plus | Un grand modèle MoE tel que le modèle phare 235B-A22B | Les modèles les plus performants que vous pouvez auto-héberger sans serveur |
Deux règles vous éviteront les problèmes. Premièrement, prévoyez une marge de sécurité : un modèle qui remplit exactement votre mémoire vidéo (VRAM) débordera dès que vous chargerez une longue entrée ; réduisez donc d’un niveau la taille du modèle si vous travaillez avec de grands contextes. Deuxièmement, lorsque la famille à poids ouverts propose une option « Mélange d’experts (MoE) » à votre niveau, privilégiez-la — un modèle 30B-A3B offre approximativement la même qualité qu’un modèle dense de 30 milliards de paramètres, tout en coûtant à peu près autant à exécuter qu’un modèle dense de 3 milliards de paramètres, car seuls environ 3 milliards de paramètres sont activés par jeton. Les modèles denses sont plus simples et légèrement plus prévisibles ; les modèles MoE constituent le meilleur choix lorsque vous recherchez la capacité maximale par gigaoctet.
FAQ
Oui.
Yes. Qwen is developed and owned by Alibaba Cloud, Alibaba’s cloud-computing division and China’s largest cloud provider. It carries the full backing of the trillion-dollar conglomerate, drawing on Alibaba Cloud’s infrastructure, e-commerce data, and organizational resources to train and ship the model family.
Is Qwen free and open source?
Mostly yes. Most of the Qwen family, including very capable models, is released under permissive Apache 2.0 open weights, spanning text, vision, audio, and code from 0.5B to hundreds of billions of parameters. The top-tier Qwen-Max flagship models, however, are proprietary and API-only.
What is the latest Qwen model?
Qwen3.7 Max, released May 19, 2026, is the latest flagship. It’s a sparse mixture-of-experts model with roughly 1 trillion total parameters and a 1-million-token context window, scoring 56.6 on the Artificial Analysis Intelligence Index, 92.4 on GPQA Diamond, and 97.1 on HMMT February 2026.
Qwen vs DeepSeek: which is better?
They win on different fronts. DeepSeek leads on price-performance and ships its very best model as open weights under an MIT license. Qwen wins on family breadth, multimodal and multilingual coverage, and top-end benchmark intelligence, ranking among the top-10 globally while releasing the deepest range of open-weight models.
Qwen est-il open source ?
En partie seulement. La plupart des modèles de la famille Qwen — y compris des modèles très performants — sont publiés sous licence open-weight Apache 2.0. Les modèles phares haut de gamme Qwen-Max sont propriétaires et accessibles uniquement via API. Ainsi, l’affirmation « Qwen est open source » est vraie pour la famille dans son ensemble, mais pas pour le modèle absolu le plus performant.
Qwen est-il meilleur que DeepSeek ?
Chacun présente des forces différentes. DeepSeek se distingue par son rapport performance-prix et propose son modèle le plus performant sous forme de poids ouverts. Qwen se démarque par l’étendue de sa famille de modèles, sa couverture multimodale et multilingue, ainsi que ses performances aux benchmarks de pointe (Qwen3.7 Max obtient un classement mondial supérieur). Pour la flexibilité de l’hébergement local, le catalogue Qwen est plus fourni ; pour un seul modèle ouvert excellent et peu coûteux, DeepSeek offre une solution plus simple.
Que signifie « Qwen » ?
C’est l’abréviation de Tongyi Qianwen (通义千问), qui signifie approximativement « vérité issue de mille questions » — la marque d’Alibaba pour sa famille de modèles linguistiques volumineux (LLM).
Puis-je utiliser Qwen à des fins commerciales ?
Oui — les modèles ouverts sont principalement soumis à la licence Apache 2.0, qui autorise une utilisation commerciale. L’API Max est soumise aux conditions commerciales standard. Vérifiez toujours la fiche de licence spécifique du modèle sur Hugging Face.
Qwen peut-il fonctionner sur un téléphone ?
Les modèles Qwen les plus petits (moins d’un milliard de paramètres) sont conçus pour une exécution embarquée, notamment sur téléphones et matériel périphérique. Cela contribue à faire de cette famille l’une des plus complètes qui soient.
Qwen est-il sûr à utiliser ?
Pour les tâches non sensibles, oui. Les modèles Qwen à poids ouverts peuvent être auto-hébergés, ce qui permet de garder vos données entièrement sous votre contrôle — l’option la plus sûre. L’API Qwen hébergée s’exécute sur Alibaba Cloud en Chine, avec les considérations habituelles relatives à la résidence des données et à la modération de contenu ; ainsi, pour les données sensibles ou réglementées, privilégiez l’auto-hébergement des poids ouverts ou recourez plutôt à un fournisseur occidental.
Qwen est-il gratuit ?
En grande partie, oui — les grands modèles Qwen à poids ouverts sont gratuits à télécharger et à exécuter sous des licences permissives (principalement Apache 2.0) ; vous ne payez que pour vos propres ressources informatiques. Le modèle phare haut de gamme Qwen-Max est fourni sous forme d’API payante. Une application web gratuite Qwen Chat est également disponible pour une utilisation occasionnelle.
De combien de VRAM ai-je besoin pour exécuter Qwen localement ?
À la quantification standard Q4_K_M, comptez environ 6 Go de VRAM pour un modèle de 8 milliards de paramètres, environ 11 Go pour un modèle de 14 milliards, et environ 20 à 22 Go pour un modèle de 30 à 32 milliards — toujours en conservant quelques gigaoctets supplémentaires libres pour votre fenêtre de contexte. Une carte graphique de 8 Go constitue le point d’entrée réaliste pour un assistant rapide et utile ; 24 Go (RTX 3090, 4090 ou 5090) représentent le compromis idéal pour une exécution locale. En dessous de ce seuil, les modèles Qwen les plus petits peuvent encore fonctionner sur le processeur (CPU) d’un smartphone ou d’un ordinateur portable, mais plus lentement.
Quel modèle Qwen est le meilleur pour la programmation ?
En termes de puissance brute, le modèle phare dédié Qwen3-Coder (un modèle MoE de 480 milliards de paramètres) est l’option la plus performante et rivalise avec les principaux modèles propriétaires spécialisés dans la programmation — mais à cette échelle, vous l’utilisez réellement via une API, et non sur votre propre machine. Pour la programmation locale, le modèle Qwen3-Coder 30B-A3B s’exécute efficacement en Q4_K_M sur une seule carte graphique de 24 Go (environ 19 Go sur disque) et constitue le choix par défaut le plus pratique. Si vous ne disposez que d’une carte de 8 à 10 Go ou d’un ordinateur portable de 16 Go, optez pour un petit modèle général Qwen3 (4B ou 8B) ou pour l’ancien Qwen2.5-Coder-7B, qui reste tout à fait solide pour la complétion de code. Privilégiez le modèle spécialisé en programmation le plus grand compatible avec votre matériel, plutôt que le modèle vedette affiché en tête de liste.
Dois-je exécuter un modèle Qwen dense ou un modèle Mélange d’experts (MoE) ?
Choisissez un modèle dense pour les petites tailles et une simplicité maximale : ils sont faciles à quantifier, prévisibles et largement pris en charge partout. Optez pour un modèle MoE lorsque vous souhaitez obtenir la capacité maximale par gigaoctet de mémoire : un modèle MoE n’active qu’une fraction de ses paramètres par jeton, ce qui vous permet d’obtenir la qualité d’un modèle bien plus volumineux au coût d’inférence d’un modèle petit. Sur une carte de 24 Go, le modèle MoE 30B-A3B est souvent le choix le plus judicieux proposé par Qwen.
Conclusion
Qwen est la force la plus sous-estimée de l’intelligence artificielle chinoise. Elle ne bénéficie pas du récit disruptif de DeepSeek en matière de tarification, mais elle offre quelque chose d’encore plus précieux : la famille de modèles la plus étendue, la plus complète et la plus prête à la production existante, ancrée par un modèle phare désormais compétitif avec les modèles de pointe mondiaux, et complétée par une longue traîne de modèles ouverts qui alimentent des milliers de produits à travers le monde.
Si vous recherchez un seul fournisseur d’IA capable de vous accompagner depuis un modèle adapté aux téléphones jusqu’à un modèle phare classé dans le top 10 mondial — ouvert là où cela compte, multimodal, multilingue et soutenu par la fiabilité d’Alibaba Cloud — Qwen constitue, en 2026, la réponse la plus complète disponible. Gardez toutefois à l’esprit que le meilleur modèle Qwen est fermé, et que l’API hébergée comporte les restrictions habituelles liées à la juridiction chinoise. Pour la majorité des projets développés par la plupart des équipes, les modèles Qwen ouverts sont largement suffisants.
