Un modèle ouvert, multilingue, efficace.
Les modèles Qwen sont à poids ouverts : vous les possédez, les adaptez et les faites tourner chez vous, sans dépendance à un fournisseur propriétaire.
Ils offrent d’excellents résultats sur de nombreuses tâches et langues — utile quand votre activité déborde du seul français.
Des tailles variées permettent de choisir le meilleur compromis entre qualité et coût d’exécution sur votre matériel.
De vos données à votre Qwen.
On apprend au modèle à répondre à partir d’exemples issus de vos données.
Des adaptateurs légers spécialisent Qwen sans réécrire le modèle — rapide, économique, actualisable.
On aligne le ton, le format et ce que le modèle doit éviter, à partir de vos préférences.
On optimise (GGUF, AWQ, GPTQ) pour un modèle rapide et sobre sur votre matériel, puis on le déploie.
Le cycle complet du fine-tuning →
Entraîné et déployé chez vous.
L’entraînement et le déploiement peuvent se faire sur votre propre infrastructure : vos données ne quittent alors jamais vos murs, et le modèle comme ses adaptateurs peuvent vous appartenir. C’est la combinaison Qwen + fine-tuning + on-premise qui vous rend réellement autonome.
IA souveraine → Fine-tuning Mistral →
Deux postes, clairs.
Le serveur (200 à 600 €/mois, leasing possible) et l’entraînement de Qwen sur vos données (de l’ordre de 2 000 à 5 000 € à 15 000 à 30 000 € selon la complexité). Chiffré après un diagnostic.
Le coût d’une IA souveraine, en détail →
Fine-tuning Qwen : vos questions.
Peut-on fine-tuner Qwen sur ses propres données ?
Oui. Les modèles Qwen étant à poids ouverts, on les spécialise sur vos données métier — par SFT et adaptateurs LoRA/QLoRA — puis on les déploie sur votre infrastructure.
Qwen ou Mistral ?
Qwen brille souvent sur les usages multilingues et offre un bon rapport qualité/coût ; Mistral est excellent en français et pour un déploiement local. On choisit selon votre langue, votre domaine et votre matériel — et on peut aussi fine-tuner Llama ou Gemma.
Quelle méthode utilisez-vous ?
Fine-tuning supervisé, adaptateurs LoRA/QLoRA, alignement DPO, puis quantisation pour le déploiement local — la combinaison adaptée à vos données et à votre matériel.
Où tourne le modèle fine-tuné ?
Sur votre propre serveur (SABER), dans vos murs. Vos données vous appartiennent, et le modèle aussi si vous l’achetez.
Combien coûte un fine-tuning Qwen ?
Le serveur (200 à 600 €/mois, leasing possible) et l’entraînement (de l’ordre de 2 000 à 5 000 € à 15 000 à 30 000 € selon la complexité). Chiffré après un diagnostic.