Meilleur LLM Open Source 2026 : 8 testés — seulement 3 dépassent GPT-4

Les meilleurs LLMs open source en 2026 : 8 modèles classés par performance réelle

Dernière mise à jour : 5 juillet 2026. Chaque score de benchmark, chaque chiffre VRAM et chaque licence dans ce guide ont été re-vérifiés pour cette mise à jour. Le classement ci-dessous reflète les modèles open-weight publiés jusqu'à mi-2026 — si une nouvelle version change l'ordre, cette page est mise à jour dans le mois.

Le meilleur LLM open source en 2026 est Qwen 3 235B-A22B pour le raisonnement général et la programmation, avec DeepSeek R1 en tête sur le raisonnement mathématique profond et Llama 4 Scout sur les longs contextes (10M tokens). Pour un seul GPU grand public, Gemma 3 27B (16 Go de VRAM) et Phi-4 14B (8 Go) sont les plus faciles à auto-héberger. Les trois premiers modèles atteignent les performances GPT-4 sur le code et les mathématiques tout en restant gratuits à déployer.

Les principaux LLMs open source : aperçu des benchmarks

Le tableau ci-dessous couvre cinq modèles open source largement déployés, évalués sur des benchmarks publics standard. MMLU mesure les connaissances générales ; HumanEval mesure le taux de réussite en génération de code.

Nous mettons ce tableau à jour chaque mois.

Les LLMs open source ne font plus que "concurrencer" les modèles propriétaires -- sur la programmation, les mathématiques et les tâches à long contexte, ils gagnent. L'écart entre une facture API à 200 $/mois et un modèle open source auto-hébergé n'a jamais été aussi faible.

Ce classement coupe court au battage médiatique. Chaque modèle ici est évalué sur des benchmarks qui comptent vraiment, sur le matériel dont vous aurez réellement besoin, et sur le cas d'usage spécifique où chaque modèle brille le plus.

Résumé rapide : Quel LLM open source choisir ?

Besoin du meilleur raisonnement absolu ? Optez pour Qwen 3 235B ou DeepSeek R1. Vous voulez faire tourner quelque chose sur un seul GPU ? Gemma 3 27B ou Phi-4 14B. Traitement de documents massifs ? La fenêtre de contexte de 10M tokens de Llama 4 Scout est imbattable.

Les chiffres de VRAM supposent une quantification Q4. Les besoins en précision complète sont 2 à 4 fois plus élevés. Si vous débutez dans l'exécution de modèles en local, commencez par Gemma 3 ou Phi-4 -- ce sont les options les plus compatibles avec le matériel grand public de cette liste.

Classement des LLMs open source : juillet 2026

En juillet 2026, Qwen 3 235B-A22B occupe la première place de notre classement des LLMs open source pour le raisonnement et le codage toutes catégories, avec DeepSeek R1 en deuxième position sur le raisonnement mathématique profond et Llama 4 Scout en troisième sur le long contexte. Le classement complet ci-dessous couvre les huit modèles évalués dans ce guide, des configurations data-center aux choix adaptés aux laptops.

Ce classement reflète notre revérification mensuelle des benchmarks, des besoins matériels et des conditions de licence.

Voyons maintenant ce qui rend chaque modèle digne d'attention.

1. Qwen 3 235B-A22B -- Meilleur LLM open source toutes catégories

Le Qwen 3 235B-A22B d'Alibaba est le modèle de référence en ce moment. C'est une architecture Mixture-of-Experts avec 235 milliards de paramètres au total, mais seulement 22 milliards s'activent par token -- ce qui réduit le calcul d'environ 90 % par rapport à un modèle dense de qualité similaire.

Ce qui distingue Qwen 3, c'est son mode de réflexion dual. Vous pouvez basculer entre un "mode de réflexion" pour les problèmes complexes de mathématiques et de code (où le modèle montre sa chaîne de pensée) et un rapide "mode sans réflexion" pour les réponses de chat. Cette flexibilité compte vraiment en production.

Points forts sur les benchmarks :

Ces chiffres le placent au même niveau que DeepSeek R1, l'o1 d'OpenAI et Gemini 2.5 Pro -- sauf que vous pouvez le télécharger, l'affiner et le déployer où vous le souhaitez sous Apache 2.0.

Besoins en matériel : Le modèle complet nécessite environ 132 Go de VRAM en quantification Q4. C'est un setup multi-GPU -- pensez à cinq RTX 3090, trois A40 ou un rig double H100. Pas bon marché, mais tout à fait accessible pour une startup ou un laboratoire de recherche. La famille Qwen 3 inclut également des variantes plus petites (32B, 14B, 8B, 4B) qui fonctionnent sur du matériel grand public.

Qui devrait l'utiliser : Les équipes qui ont besoin d'un raisonnement et d'un codage au niveau frontier tout en souhaitant maîtriser leur infrastructure. Particulièrement performant pour les workloads multilingues avec un contexte de 256K et la prise en charge de plus de 100 langues. Si vous prévoyez d'affiner un modèle pour votre domaine spécifique, la licence Apache 2.0 de Qwen 3 vous donne une liberté totale.

2. DeepSeek R1 -- Meilleur pour le raisonnement profond

DeepSeek R1 a changé la donne début 2025, prouvant que les modèles open source pouvaient égaler l'o1 d'OpenAI sur les tâches de raisonnement. La mise à jour R1-0528 a encore poussé les choses -- la précision sur AIME 2025 est passée de 70 % à 87,5 %.

Le secret du modèle, c'est sa méthodologie d'entraînement. DeepSeek a d'abord créé R1-Zero en utilisant du pur apprentissage par renforcement sans échauffement supervisé. Le modèle a spontanément développé un raisonnement en chaîne de pensée, une auto-vérification et des comportements de retour en arrière. Il s'est littéralement appris à vérifier son propre travail.

Points forts sur les benchmarks :

Besoins en matériel : Même architecture 671B MoE que DeepSeek V3, donc vous avez besoin de ~136 Go de VRAM en Q4. Mais voici l'angle pratique : DeepSeek a également publié des variantes distillées à 1,5B, 7B, 14B, 32B et 70B de paramètres. La distillation 32B fonctionne sur un seul RTX 4090 et surpasse encore de nombreux modèles plus grands sur les tâches de raisonnement.

Qui devrait l'utiliser : Quiconque construit des applications nécessitant un raisonnement étape par étape -- démonstration de théorèmes, débogage de code complexe, analyse scientifique. Les variantes distillées sont particulièrement utiles si vous avez besoin de capacités de raisonnement avec un budget limité. Consultez les meilleurs outils pour exécuter des LLMs en local si vous souhaitez déployer les petites distillations sur votre propre matériel.

3. Llama 4 Scout -- Meilleur pour le long contexte

Le Llama 4 Scout de Meta a apporté quelque chose de genuinement nouveau au monde open source : une fenêtre de contexte de 10 millions de tokens. Ce n'est pas une faute de frappe. Vous pouvez lui soumettre une base de code entière, une étagère d'articles de recherche ou 20 heures de transcription vidéo dans une seule invite.

Scout utilise 16 experts MoE avec seulement 2 actifs par token, ce qui lui donne 109B de paramètres totaux mais seulement 17B actifs. Meta affirme qu'il tient sur un seul H100 avec une quantification INT4, bien que la fenêtre de contexte de 10M tokens nécessite évidemment plus de mémoire pour le cache KV.

Points forts sur les benchmarks :

Ce score parfait de Needle-in-a-Haystack à 10M tokens est remarquable. La plupart des modèles commencent à perdre de l'information bien avant 128K. Scout utilise une nouvelle approche de masquage d'attention inter-documents qui maintient les frontières entre documents même dans sa fenêtre de contexte massive.

Besoins en matériel : En Q4, les poids du modèle ont besoin d'environ 55 Go de VRAM. Un seul H100 (80 Go) le gère confortablement. Pour le matériel grand public, deux RTX 4090 (48 Go au total) peuvent gérer des longueurs de contexte plus courtes. Le hic : utiliser réellement la pleine fenêtre de contexte de 10M nécessite une énorme mémoire de cache KV en plus des poids du modèle. En pratique, la plupart des déploiements auto-hébergés se limitent à 128K-256K tokens.

Qui devrait l'utiliser : Les équipes travaillant avec des documents massifs -- analyse juridique, Q&A sur des dépôts de code, synthèse d'articles de recherche. Les capacités multimodales (texte + image) sont également solides. Soyez simplement réaliste sur la longueur du contexte : le plafond de 10M est réel, mais vous aurez besoin d'un matériel de qualité serveur pour l'atteindre.

4. DeepSeek V3 -- Meilleur LLM open source polyvalent

Tandis que DeepSeek R1 fait les gros titres pour son raisonnement, DeepSeek V3 est sans doute le modèle le plus pratique pour un usage quotidien. C'est le cheval de bataille -- rapide, capable dans l'ensemble, et remarquablement efficace pour sa taille.

V3 partage la même architecture 671B MoE / 37B actifs que R1, mais échange les chaînes de raisonnement profondes contre des temps de réponse plus rapides et des capacités générales plus larges. La mise à jour V3-0324 a incorporé des techniques d'apprentissage par renforcement de l'entraînement de R1, améliorant le raisonnement sans la latence inhérente à la chaîne de pensée explicite.

Points forts sur les benchmarks :

DeepSeek V3 surpasse GPT-4.5 sur les benchmarks de codage et de mathématiques. Son efficacité d'entraînement est légendaire -- seulement 2,788 millions d'heures GPU H800 pour le pré-entraînement complet, une fraction de ce que des modèles comparables nécessitent.

Besoins en matériel : Identiques à R1 (~136 Go de VRAM en Q4). Pour un déploiement pratique, les versions quantifiées GGUF fonctionnent via llama.cpp ou Ollama sur des setups multi-GPU grand public.

Qui devrait l'utiliser : Si vous avez besoin d'un modèle qui gère tout -- chat, codage, analyse, traduction, résumé -- V3 est le choix le plus équilibré. Il ne battra pas R1 sur le raisonnement difficile ni Scout sur la longueur de contexte, mais il surpassera les deux sur les workloads de production typiques où la vitesse et la polyvalence comptent plus que les scores de benchmarks de pointe.

5. Mistral Large 3 -- Meilleur pour le multilingue et les entreprises

Mistral Large 3 a ramené Mistral à la frontière. Avec 675B de paramètres totaux (41B actifs), c'est un modèle MoE complet publié sous Apache 2.0 -- un changement majeur par rapport à la licence de recherche restrictive de Mistral Large 2.

Le modèle a été entraîné de zéro sur 3 000 GPU NVIDIA H200, et ça se voit. Sur le LMSYS Chatbot Arena, il s'est classé no. 2 parmi les modèles ouverts et no. 6 au classement général (y compris les modèles propriétaires). Ce qui le rend particulièrement intéressant pour les équipes européennes, c'est sa force multilingue -- environ 85,5 % de précision sur un test MMLU multilingue équilibré.

Points forts sur les benchmarks :

Une caractéristique qui distingue les modèles Mistral : ils sont entraînés à dire "Je ne sais pas" plutôt qu'à halluciner. Cela fait de Mistral Large 3 un choix solide pour les pipelines RAG et les applications d'entreprise où la précision factuelle compte plus que la créativité.

Besoins en matériel : Avec 675B de paramètres totaux, les besoins en VRAM sont similaires à DeepSeek (~140 Go en Q4). Mistral propose également la variante Small 3 à 14B, qui tient sur un seul GPU grand public et est bien au-dessus de son niveau sur le raisonnement et le codage.

Qui devrait l'utiliser : Les entreprises européennes qui ont besoin de capacités multilingues et de souveraineté des données. Les équipes d'entreprise construisant des systèmes RAG où la réduction des hallucinations est critique. La licence Apache 2.0 supprime entièrement les frictions commerciales.

6. Gemma 3 27B -- Meilleur pour le déploiement sur GPU unique

Le Gemma 3 27B de Google est le juste milieu entre capacité et accessibilité. Avec 27 milliards de paramètres dans une architecture dense, il fonctionne sur un seul RTX 4090 avec une quantification Q4. Pas de rig multi-GPU, pas de matériel de qualité serveur -- juste une carte graphique gaming classique.

Ne vous laissez pas tromper par le nombre de paramètres modeste. Gemma 3 27B est bien au-dessus de son poids, surtout sur les tâches multimodales. Il gère les entrées texte et image, prend en charge plus de 140 langues, et sa fenêtre de contexte de 130K est généreuse pour un modèle de cette taille.

Points forts sur les benchmarks :

Ces scores multimodaux (DocVQA 85,6 %, ChartQA 76,3 %) sont en compétition avec des modèles 3 à 5 fois plus grands. Pour les développeurs qui ont besoin de compréhension d'images sans cluster GPU, Gemma 3 est le choix évident.

Besoins en matériel : Environ 16 Go de VRAM en quantification Q4, 32 Go en Q8. Un seul RTX 4090 (24 Go) le gère confortablement. Même un MacBook Pro M2 avec 32 Go de mémoire unifiée peut l'exécuter. Si vous suivez notre guide pour exécuter des LLMs en local, Gemma 3 est l'un des modèles les plus faciles avec lesquels commencer.

Qui devrait l'utiliser : Les développeurs solo, les petites équipes, et quiconque veut un modèle multimodal capable sans louer des GPU dans le cloud. C'est aussi excellent pour le prototypage -- testez votre pipeline avec Gemma 3 en local, puis passez à l'échelle vers un modèle plus grand en production si nécessaire. Pour le petit modèle plus récent de Google, consultez notre guide Gemma 4 12B.

7. Phi-4 Reasoning -- Meilleur pour le déploiement edge et les ressources contraintes

Le Phi-4 Reasoning de Microsoft prouve que le nombre de paramètres n'est pas tout. Avec seulement 14 milliards de paramètres, il surpasse la distillation 70B de DeepSeek R1 sur plusieurs benchmarks de raisonnement. Le récemment publié Phi-4-reasoning-vision-15B ajoute des capacités multimodales, obtenant 17 % de mieux que Gemma 3 12B sur les tâches de raisonnement mathématique-visuel.

Le secret de la famille Phi-4, c'est la qualité des données d'entraînement. L'approche de Microsoft priorise des données de haute qualité et sélectionnées sur la mise à l'échelle brute, et ça fonctionne -- Phi-4 obtient plus de 80 % sur les benchmarks MATH et MGSM, surpassant Gemini Pro de Google et GPT-4o-mini sur le raisonnement mathématique.

Points forts sur les benchmarks :

Besoins en matériel : Environ 8 Go de VRAM en Q4 -- c'est un GPU de laptop ou même une ancienne carte de bureau. Le modèle fonctionne confortablement sur les MacBooks Apple Silicon, ce qui le rend genuinement portable. Pour le déploiement edge, c'est l'un des rares modèles qui peut fonctionner sur l'appareil avec une latence raisonnable.

Qui devrait l'utiliser : Les développeurs mobiles et edge, les équipes construisant des fonctionnalités IA sur l'appareil, et quiconque a besoin d'un raisonnement solide sur du matériel minimal. Phi-4 est aussi un excellent choix pour évaluer des modèles affinés puisque sa petite taille rend les itérations d'entraînement rapides et économiques. La licence MIT ne comporte aucune restriction commerciale.

8. GLM-4.7 -- Meilleur pour le codage agentique

Le GLM-4.7 de Z.ai est conçu spécifiquement pour un cas d'usage : les workflows de codage agentique où le modèle doit raisonner, utiliser des outils et maintenir un contexte à travers de longues interactions multi-étapes.

Son architecture est un MoE 355B avec 32B de paramètres actifs, mais la fonctionnalité phare est son système de réflexion à trois niveaux. Contrairement à la plupart des modèles qui relancent leur processus de raisonnement à chaque tour, GLM-4.7 conserve les blocs de réflexion tout au long de la conversation. Ce contexte de raisonnement persistant fait une vraie différence lorsque le modèle orchestre des tâches de codage complexes en plusieurs étapes.

Points forts sur les benchmarks :

Ce score de 73,8 % sur SWE-bench est compétitif avec Claude Sonnet 4.5 -- sur de vraies tâches d'ingénierie logicielle, pas des benchmarks synthétiques. Et les 94,2 % sur HumanEval est le score le plus élevé de tout modèle de cette liste.

Besoins en matériel : Similaire aux autres grands modèles MoE (~130 Go de VRAM en Q4). La fenêtre de contexte de 200K et la sortie max. de 131K le rendent gourmand en mémoire lors des longues sessions agentiques.

Qui devrait l'utiliser : Les équipes de développement assisté par IA construisant des agents de codage, des outils de débogage automatisé ou des systèmes de revue de code. Si vous choisissez des outils d'affinage pour un modèle orienté codage, GLM-4.7 est une solide base. La licence MIT permet une utilisation commerciale complète.

Meilleur LLM open source pour le codage (juillet 2026)

Pour le codage en juillet 2026, GLM-4.7 est le meilleur choix open source, avec 94,2 % sur HumanEval et 73,8 % sur SWE-bench -- compétitif avec Claude Sonnet 4.5 sur de vraies tâches logicielles. Vous cherchez un modèle de codage performant sur du matériel grand public ? La distillation DeepSeek R1 32B fonctionne sur un seul RTX 4090.

Vous hésitez avec la nouvelle version GLM ? Consultez notre analyse du GLM 5.2 pour voir comment il se compare.

Comment choisir : cadre de décision

Le "meilleur" modèle dépend entièrement de vos contraintes. Utilisez cette matrice pour affiner votre choix.

Toujours incertain ? Commencez ici : Avez-vous du matériel multi-GPU ? Si non, vos choix sont Gemma 3 et Phi-4. Si oui, construisez-vous un agent de codage ? Choisissez GLM-4.7 ou DeepSeek R1. Besoin d'un long contexte ? Llama 4 Scout. Tout le reste ? Qwen 3 235B est la valeur sûre par défaut.

Comment nous avons classé ces modèles

Les classements ne sont pas basés sur un seul benchmark. Chaque modèle a été évalué selon cinq dimensions :

1. Performance sur les benchmarks -- MMLU, HumanEval, AIME, SWE-bench et tests spécifiques au domaine
2. Accessibilité matérielle -- Des équipes réelles peuvent-elles vraiment le déployer ?
3. Liberté de licence -- Apache 2.0 et MIT obtiennent de meilleurs scores que les licences restrictives
4. Maturité de l'écosystème -- Disponible sur Hugging Face, Ollama, vLLM et les principaux moteurs d'inférence
5. Adoption réelle -- Communauté active, déploiements en production, mises à jour continues

Les modèles qui s'en sortent bien sur les benchmarks mais nécessitent un cluster GPU que personne ne possède (regardez la version complète 671B en pleine précision) sont pénalisés. Les modèles avec des licences restrictives bloquant l'usage commercial perdent des points également. L'objectif est la valeur pratique, pas les droits de vantardise sur les classements.

Si vous voulez tester ces modèles vous-même, notre guide d'évaluation des LLMs explique comment mettre en place des benchmarks systématiques, et le récapitulatif des meilleurs outils d'évaluation couvre les frameworks dont vous aurez besoin.

FAQ

Quels sont les LLMs open source les plus récents en 2026 ?

La frontière 2026 est menée par Qwen 3 (Alibaba), DeepSeek R1 et V3, Llama 4 Scout (Meta), Mistral Large 3 et GLM-4.7 (Z.ai). Des mises à jour ponctuelles comme DeepSeek R1-0528 et la variante Phi-4 reasoning-vision sont arrivées au cours du premier semestre 2026. Nous revérifions cette liste chaque mois et mettons à jour le classement dès qu'une nouvelle version modifie l'ordre.

À quelle fréquence ce classement des LLMs open source est-il mis à jour ?

Chaque mois. Nous re-vérifions les scores de benchmarks, les besoins en VRAM et les licences en début de mois et ajoutons les nouveaux modèles dès leur sortie. La date "Dernière mise à jour" sous le titre reflète la révision la plus récente.

Quel est le meilleur LLM open source en 2026 ?

Qwen 3 235B-A22B est actuellement en tête sur le plus large éventail de benchmarks, combinant un raisonnement de haut niveau, du codage et des capacités multilingues sous licence Apache 2.0. Pour des cas d'usage spécifiques, DeepSeek R1 (raisonnement) et Llama 4 Scout (long contexte) peuvent être de meilleurs choix.

Puis-je exécuter des LLMs open source sur du matériel grand public ?

Oui. Gemma 3 27B fonctionne sur un seul RTX 4090 (24 Go de VRAM) et Phi-4 14B tient sur un GPU de laptop avec 8 Go. Les versions quantifiées (Q4, Q8) de modèles plus grands fonctionnent également sur des setups multi-GPU grand public en utilisant des outils comme Ollama et llama.cpp.

Les LLMs open source sont-ils aussi bons que ChatGPT ou Claude ?

Sur les benchmarks de codage et de mathématiques, les meilleurs modèles open source égalent ou dépassent GPT-4.5 et s'approchent des performances de Claude Sonnet 4.5. L'écart est le plus faible sur les tâches structurées (code, maths, raisonnement) et le plus grand sur l'écriture créative et le suivi d'instructions nuancées.

Que signifie MoE (Mixture-of-Experts) pour le matériel ?

Les modèles MoE ont un grand nombre total de paramètres mais n'en activent qu'une fraction par token. Cependant, l'intégralité du modèle doit être chargée en mémoire pour que le routeur puisse sélectionner les experts. Un modèle MoE de 235B avec 22B actifs nécessite quand même 235B de VRAM -- vous n'économisez pas de mémoire, vous économisez du calcul.

Quel LLM open source est le meilleur pour le codage ?

GLM-4.7 est en tête avec 94,2 % sur HumanEval et 73,8 % sur SWE-bench. Pour la génération de code pure, DeepSeek R1 et Qwen 3 235B sont juste derrière. Pour le codage sur matériel grand public, la distillation DeepSeek R1 32B offre le meilleur rapport capacité-coût.

Le contexte de 10 millions de tokens de Llama 4 Scout est-il vraiment réel ?

L'architecture le prend en charge, et Meta a démontré une récupération parfaite sur Needle-in-a-Haystack à 10M tokens. Mais utiliser réellement le contexte complet nécessite une énorme mémoire de cache KV. La plupart des déploiements auto-hébergés se limitent réalistement à 128K-256K tokens. Des fournisseurs cloud comme Together AI et Fireworks offrent des fenêtres de contexte plus longues.

Quelle licence rechercher dans un LLM open source ?

Apache 2.0 et MIT sont les plus permissives -- utilisation commerciale complète, modification et redistribution. La licence personnalisée de Llama autorise l'usage commercial mais comporte des restrictions pour les applications avec plus de 700M d'utilisateurs. Certains modèles "open-weight" (comme Gemma) ont des conditions spécifiques -- lisez toujours la licence avant un déploiement en production.

Combien de VRAM ai-je besoin pour un modèle 70B ?

En quantification Q4, un modèle dense 70B a besoin d'environ 35-40 Go de VRAM. Un seul A100 (80 Go) le gère facilement, ou deux RTX 4090 (48 Go au total). En pleine précision (BF16), c'est 140+ Go -- nécessitant effectivement quatre A100 ou équivalent.

Puis-je affiner des LLMs open source pour mon cas d'usage ?

Absolument. QLoRA rend possible l'affinage d'un modèle 70B sur un seul GPU de 24 Go. Les modèles plus petits comme Phi-4 et Gemma 3 sont encore plus accessibles pour les expériences d'affinage. Les modèles sous licence Apache 2.0 et MIT n'ont aucune restriction sur les œuvres dérivées.

Et les LLMs multimodaux open source ?

Gemma 3 27B et Llama 4 Scout gèrent nativement les entrées texte et image. Phi-4-reasoning-vision-15B ajoute le raisonnement visuel à plus petite échelle. Pour la compréhension vidéo, Llama 4 Scout prend en charge jusqu'à 20 heures d'entrée vidéo dans sa fenêtre de contexte.

Quel est le meilleur LLM open source actuellement ?

Actuellement, Qwen 3 235B-A22B est le meilleur LLM open source toutes catégories, en tête sur le raisonnement et le codage sous licence Apache 2.0. Pour un seul GPU grand public, Gemma 3 27B (16 Go de VRAM) est le meilleur choix, et GLM-4.7 l'emporte pour les agents de codage avec 94,2 % sur HumanEval.

Existe-t-il un classement des LLMs open source ?

Oui. Notre classement de juillet 2026 ci-dessus évalue les huit modèles de ce guide, et Hugging Face héberge le Open LLM Leaderboard communautaire pour une couverture plus large. Nous revérifions notre classement chaque mois par rapport à des benchmarks comme MMLU, HumanEval, AIME et SWE-bench.

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Sources

• Qwen 3 Technical Report - arXiv
• Meta Llama 4 Official Page
• DeepSeek R1 - Hugging Face
• Gemma 3 - Google DeepMind
• Phi-4 Reasoning Technical Report - Microsoft Research
• Mistral Large 3 Announcement
• GLM-4.7 - Hugging Face
• Open LLM Leaderboard - Hugging Face