Llama vs Qwen

Llama de Meta et Qwen d'Alibaba

Llama est la famille de modèles d'IA open weights de Meta. Qwen est la gamme de modèles développée par Alibaba. Toutes deux proposent des modèles téléchargeables sur Hugging Face et sont très prisées des développeurs souhaitant exécuter l'IA sur leur propre matériel. Cependant, ces familles ont suivi des trajectoires différentes depuis 2025 : la version la plus récente de Llama reste Llama 4, parue en avril 2025, tandis que Qwen a continué d'enchaîner les générations, certaines en open weights et d'autres uniquement sous forme de services hébergés.

Cette page propose un comparatif à date d'octobre 2026. Notre site utilise exclusivement des modèles Llama ; les modèles Qwen ne sont pas proposés dans notre chat.

Llama vs Qwen en un coup d'œil

Tarifs indicatifs OpenRouter, octobre 2026.

Modèles ouverts : Llama 4 vs Qwen3.6

Les modèles open weights les plus récents de Qwen sont Qwen3.6-35B-A3B et Qwen3.6-27B, publiés en avril 2026 sous licence Apache 2.0. La fiche du modèle Qwen3.6-27B détaille un modèle linguistique de 27 milliards de paramètres intégrant un encodeur visuel, une fenêtre de contexte native de 262 144 tokens extensible à environ un million, et une spécialisation dans le code ainsi que les tâches d'agents. Les exemples de la fiche couvrent les entrées image et vidéo. Par défaut, le modèle prend un temps de réflexion avant de répondre, un comportement que les développeurs peuvent désactiver pour obtenir des réponses directes.

Llama 4 Scout et Maverick reposent sur une architecture de mélange d'experts (MoE), avec 17 milliards de paramètres actifs chacun pour un total respectif de 109 milliards et 400 milliards. Ils analysent le texte et les images, prennent en charge officiellement 12 langues et s'appuient sur des données d'entraînement arrêtées à août 2024. Sortis un an avant Qwen3.6, ils ne disposent pas d'un mode de réflexion dédié.

En pratique, la différence majeure réside dans la taille. Qwen3.6-27B représente un téléchargement bien plus léger que Llama 4 Scout, ce qui le rend accessible à du matériel grand public, en plus d'être plus récent. Llama 4 offre une capacité globale supérieure, en particulier avec Maverick, mais exige une infrastructure matérielle conséquente pour une exécution locale.

Modèles hébergés : Qwen3.7

Les nouveaux modèles Qwen3.7 d'Alibaba sont accessibles par API. Sur OpenRouter, Qwen3.7 Max représente le fleuron pour le texte et les flux d'agents, Qwen3.7 Plus prend en charge les images à un coût inférieur, et Qwen3.7 Flash offre une option économique acceptant texte, images et vidéo. Ces trois versions affichent une fenêtre de contexte de 1 000 000 de tokens. Nous n'avons trouvé aucun poids téléchargeable pour Qwen3.7. Meta ne propose aucun modèle Llama hébergé plus récent à comparer : la préversion de son API Llama a fermé ses portes en juillet 2026, et ses nouveaux modèles portent le nom de Muse, qui ne sont pas non plus intégrés à notre chat.

Licences

La licence Apache 2.0, retenue pour les modèles ouverts Qwen3.6, est une licence open source standard autorisant une exploitation commerciale sans contraintes majeures au-delà de la conservation des mentions d'origine. La Llama 4 Community License autorise également l'usage commercial, mais impose la politique d'utilisation acceptable, la mention d'attribution « Built with Llama », des règles de nommage pour les modèles affinés, le seuil de 700 millions d'utilisateurs actifs mensuels et des restrictions d'usage dans l'UE pour les modèles multimodaux. Pour en savoir plus, consultez notre guide simplifié des licences. Pour les structures cherchant un cadre juridique épuré, les modèles ouverts de Qwen sont plus directs.

Langues prises en charge

Llama 4 prend officiellement en charge 12 langues : l'allemand, l'anglais, l'arabe, l'espagnol, le français, l'hindi, l'indonésien, l'italien, le portugais, le tagalog, le thaï et le vietnamien. Qwen est également utilisé dans de nombreuses langues. Quelle que soit votre langue de travail, la méthode la plus fiable reste d'évaluer les deux modèles sur quelques requêtes concrètes et de comparer les résultats. Notre chat vous permet de tester Llama AI gratuitement en conditions réelles.

Tarification

Sur les architectures hébergées, Qwen3.7 Flash figure parmi les modèles performants les plus abordables du marché, à 0,03 $ en entrée et 0,13 $ en sortie par million de tokens. Llama 4 Scout (0,10 $ / 0,30 $) et Maverick (0,1875 $ / 0,6525 $) se situent entre Qwen3.7 Flash et Qwen3.7 Plus, ce dernier étant listé à 0,32 $ et 1,28 $ (tarifs OpenRouter, octobre 2026). Notez que les modes de réflexion génèrent des tokens supplémentaires à chaque requête, ce qui influe sur le coût final réel. L'exécution en local des modèles ouverts de l'une ou l'autre gamme ne génère en revanche aucun coût par token.

Comment choisir en pratique

Sélectionnez quelques cas d'usage représentatifs et testez-les sur les deux familles. Si vous envisagez un auto-hébergement, comparez Qwen3.6-27B et Llama 4 Scout sur votre infrastructure pour évaluer l'empreinte mémoire requise. Si vous passez par une API, évaluez Llama 4 face à Qwen3.7 Flash et Plus sur le plan de la qualité et du coût par réponse, sans oublier le volume de tokens produit par les étapes de réflexion. Enfin, vérifiez que les termes de la licence correspondent à votre mode de distribution.

Choisissez Llama si…

• vous préférez des réponses rapides et directes, sans phase de réflexion intermédiaire ;
• vous recherchez un modèle soutenu par le vaste écosystème de Meta au sein d'outils comme Ollama et LM Studio ;
• vous travaillez dans l'une des 12 langues officielles de Llama 4 ;
• vous souhaitez converser en ligne immédiatement et sans frais sur notre plateforme.

Essayer Llama 4 Maverick dans notre chat

Choisissez Qwen si…

• vous cherchez un modèle open weights plus récent sous licence Apache 2.0 ;
• vous avez besoin d'un modèle plus compact gérant la vision, ou capable de traiter la vidéo ;
• vous souhaitez exploiter un mode de réflexion pour les problèmes complexes ;
• vous visez des coûts d'API extrêmement bas avec Qwen3.7 Flash.

Découvrez aussi nos comparatifs Llama vs DeepSeek et Llama vs Mistral, ou apprenez-en plus sur Llama 4 Scout.

FAQ

Qwen est-il open source ?

Les modèles ouverts Qwen3.6 utilisent la licence Apache 2.0. Les modèles plus récents Qwen3.7 sont fournis par API, sans poids téléchargeables disponibles publiquement.

Quel modèle est le plus récent : Llama ou Qwen ?

Qwen. Ses modèles ouverts Qwen3.6 datent d'avril 2026 et ses versions hébergées Qwen3.7 de la mi-2026, tandis que Llama 4 remonte à avril 2025.

Puis-je utiliser Qwen dans le chat Llama.Online ?

Non. Notre interface propose exclusivement des modèles Llama. Qwen n'est pas disponible sur ce site.

Quel modèle tourne le mieux en local sur mon ordinateur ?

Qwen3.6-27B est nettement plus compact que Llama 4 Scout, ce qui facilite son exécution sur des configurations variées. Du côté de Llama, Llama 3.1 8B reste l'alternative locale la plus accessible.