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Lucie 7BvsTeuken 7B Instruct

Comparatif complet entre Lucie 7B (7B paramètres, OpenLLM-France) et Teuken 7B Instruct (7B, OpenGPT-X). VRAM requise par quantification, tokens/seconde mesurés sur 4 GPU de référence, verdict par cas d'usage, licence, commandes d'installation. Tous les chiffres sont calculés à partir des données du catalogue — aucun copier-coller entre pages.

En bref

Caractéristique Lucie 7B Teuken 7B Instruct
Paramètres 7B 7B
Famille Lucie Teuken
Auteur OpenLLM-France OpenGPT-X
Origine FR DE
Licence Apache 2.0 Apache 2.0 (commercial)
Contexte 4 096 tokens 4 096 tokens
Sortie Janvier 2025 Novembre 2024

Empreinte mémoire

VRAM approximative nécessaire pour l'inférence avec une fenêtre de contexte moyenne. Le vainqueur (en vert) est le modèle qui consomme moins — avantage aux petits.

Quantification Lucie 7B Teuken 7B Instruct
Q4_K_M (léger) 5 GB 5 GB
Q5_K_M (équilibre) 6 GB 6 GB
Q8 (quasi-lossless) 9 GB 9 GB
FP16 (qualité max) 16 GB 14 GB
RAM CPU-only 8 GB 10 GB

Vitesse estimée (tokens/seconde)

Estimations basées sur la meilleure quantification tenable sur chaque GPU. Les chiffres réels dépendent du prompt, du contexte et du moteur (llama.cpp, vLLM, MLX). Méthodologie.

GPU de référence Lucie 7B Teuken 7B Instruct
RTX 4090 (24 GB) 90 tok/s · FP16 90 tok/s · FP16
RTX 4080 (16 GB) 35 tok/s · FP16 35 tok/s · FP16
RTX 3060 12GB (12 GB) 12 tok/s · Q8 12 tok/s · Q8
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) 35 tok/s · FP16 35 tok/s · FP16

Verdict par cas d'usage

Pour chaque usage courant, on indique lequel des deux est le mieux adapté selon ses tags, sa taille et sa spécialisation.

Chat général
Match serré — dépend du cas précis. Les deux se valent sur ce critère, tranchez selon vos contraintes VRAM ou de licence.
Français soutenu
Lucie 7B l'emporte. Entraîné avec un corpus francophone dense, meilleur sur les tournures idiomatiques.
Agents & tool-use
Match serré — dépend du cas précis. Les deux se valent sur ce critère, tranchez selon vos contraintes VRAM ou de licence.
Déploiement léger
Match serré — dépend du cas précis. Les deux se valent sur ce critère, tranchez selon vos contraintes VRAM ou de licence.

Forces et faiblesses

OpenLLM-France · 7B

Lucie 7B

LLM souverain francophone, entraîné sur corpus FR.

  • Souveraineté française totale
  • Données d'entraînement publiques
  • Excellent en français soutenu
  • Soutien public (CNRS, LINAGORA)
  • Contexte 4k seulement
  • Moins polyvalent que Mistral en anglais

Installation

ollama run lucie:7b
OpenGPT-X · 7B

Teuken 7B Instruct

Souveraineté allemande (BMWK). 24 langues UE. Variante research-v0.4 en licence restreinte.

  • Souveraineté UE
  • 24 langues européennes
  • Variante Apache 2.0 commerciale
  • Ctx 4k
  • Pas d'Ollama officiel
  • Variante research en licence restreinte

Installation

# HuggingFace : openGPT-X/Teuken-7B-instruct-commercial-v0.4

Questions fréquentes

Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : Lucie 7B ou Teuken 7B Instruct ?

Sur une RTX 4090, Lucie 7B tourne en FP16 (~90 tok/s), Teuken 7B Instruct en FP16 (~90 tok/s). En pur débit, Teuken 7B Instruct l'emporte. Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.

Lucie 7B ou Teuken 7B Instruct : lequel est le meilleur en français ?

Pour du français soutenu (rédaction, résumé, traduction), Lucie 7B prend l'avantage — entraîné avec un corpus francophone dense. L'autre reste utilisable mais sur des usages moins exigeants.

Lequel consomme le moins de VRAM ?

Les deux demandent la même VRAM en Q4 (5 GB). Le choix se fait alors sur la licence ou la qualité perçue.

Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?

Lucie 7B est sous Apache 2.0 — libre d'utilisation commerciale. Teuken 7B Instruct est sous Apache 2.0 (commercial) — libre également. Pour du SaaS, privilégiez Apache 2.0 ou MIT.

Lequel choisir en 2026 ?

Dépend de votre contrainte principale. Plus petit / plus rapide : Lucie 7B (7B). Plus capable : Lucie 7B (7B). Si vous hésitez, lancez le configurateur avec votre GPU et votre cas d'usage — il tranchera en fonction des deux.

Alternatives à considérer

Si aucun des deux ne vous convient, voici les modèles voisins que vous pourriez explorer.

Pour aller plus loin