C’est une photographie à l’instant T que publie Mozilla avec la dernière édition de State of Open Source AI, son baromètre récurrent de l’IA open source.
Publié le 14 septembre 2026, le rapport agrège plusieurs sources indépendantes : les classements de capacité d’Epoch AI, les mesures d’autonomie de METR, les indices de prix et de performance d’Artificial Analysis, ainsi que le trafic réel observé sur OpenRouter. S’y ajoute une enquête menée par Mozilla auprès de plus de 1 400 développeurs.
Le document compare les modèles dits « ouverts », dont les poids sont librement téléchargeables, aux modèles « frontier » fermés, proposés via abonnement par les géants de l’IA comme Anthropic, OpenAI ou Google. Où en est la course ? Et où se creuse l’écart ?
Le retard est estimé à environ 4 mois. Calculé par les équipes de Mozilla, ce chiffre traduit un écart de performance actuel en délai : combien de mois il faudrait aux modèles ouverts pour atteindre le niveau que les modèles fermés ont déjà.
Comment ce chiffre est-il construit ?
Pour mesurer la performance des modèles, Epoch AI s’appuie sur l’ECI, un indice composite qui agrège plusieurs tests (raisonnement, code, culture générale, etc.) en une seule note, plutôt que de se fier à un benchmark isolé. Sur cet indice, le meilleur modèle ouvert actuel, Kimi K3 de l’entreprise chinoise Moonshot, obtient 157 points, contre 162 pour le duo de tête fermé, Claude Fable 5 et Opus 5 d’Anthropic. Un écart qu’Epoch estime à environ quatre mois de R&D.
Mozilla arrive à un chiffre du même ordre (4,4 mois) avec une autre méthode, celle de METR et de sa notion d’« horizon temporel ». Devenu une référence en IA agentique, cet indicateur désigne la durée maximale d’une tâche complexe qu’un agent peut accomplir de manière autonome avec 50% de réussite, par rapport au temps qu’un humain qualifié mettrait pour la faire. Cet horizon double régulièrement : tous les 5,5 mois pour les modèles fermés, tous les 3,9 mois pour les modèles ouverts. À l’instant T de l’étude, un modèle fermé peut gérer des tâches environ 1,74 fois plus longues qu’un modèle ouvert.
Côté coût d’usage, comprenez ce que facturent les fournisseurs pour interroger leurs modèles via API, l’écart s’est nettement resserré. Kimi K3 ne perd que 2,1 points face à Fable 5 sur l’indice d’Artificial Analysis, pour environ 30 % de son tarif.
Les limites de l’exercice
Le rapport évoque toutefois une « frontière en dents de scie ». Selon les tâches, l’avantage change de camp : l’open est devant sur le code d’interfaces web, fait jeu égal sur les tâches d’agents autonomes (navigation web, terminal), mais reste nettement distancé sur le travail de bureau expert comme la rédaction de rapports, l’analyse longue, et les tâches jugées par des professionnels du métier.
Aussi, si cette étude peut servir de référentiel, Mozilla reconnaît elle-même ses limites. Sa reproduction de la méthode METR est qualifiée de « simplifiée », les mesures au-delà de 16 heures d’autonomie étant jugées peu fiables. Les données concernant Claude Mythos ont également été écartées, car jugées hors du domaine de validité du test.
De son côté, Epoch prévient que l’écart réel pourrait être plus grand. Les modèles ouverts seraient optimisés plus agressivement pour ces tests précis, et certains modèles fermés non publiés manquent au comparatif.
Reste que cet écart qui se referme donnera du grain à moudre à ceux qui voient, dans les appels à réguler l’industrie, une façon de freiner la montée en puissance des modèles ouverts.
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