Explorer le catalogue de modèles

Effectué

Le catalogue Des modèles Foundry sert de hub central pour découvrir et comparer des modèles IA. Avec plus de 1 900 modèles disponibles auprès de différents fournisseurs, vous avez besoin de méthodes efficaces pour filtrer et rechercher des modèles qui correspondent à vos besoins spécifiques.

Le catalogue de modèles comprend deux grandes catégories de modèles :

• Foundry Models vendus directement par Azure

  Ces modèles sont facturés directement via votre abonnement Azure, et incluent des modèles Azure OpenAI ainsi que des modèles de Microsoft et d’autres fournisseurs.

• Modèles de fabrication provenant de partenaires et de la communauté

  Ces modèles sont fournis par des partenaires approuvés et la communauté ; chacun avec ses propres licences et tarifs.

Recherche de modèles dans le catalogue de modèles

L’interface utilisateur du catalogue de modèles dans le portail Foundry offre un moyen simple de rechercher le modèle approprié pour vos besoins. Chaque modèle a une carte de modèle affichant ses informations clés ; y compris le fournisseur, les fonctionnalités, les métriques de benchmark, les considérations relatives à l’IA responsable et les options de déploiement.

Vous pouvez rechercher des modèles par mot clé et filtrer en fonction des attributs suivants :

• Collection : Les modèles sont organisés en collections, comme des modèles fournis directement dans Azure ou des modèles dans le référentiel Hugging Face.
• Fonctionnalités : capacités de modèle spécifiques, y compris le raisonnement (résolution de problèmes complexes), appel d’outils (API et intégration de fonction) ou traitement modal (texte, images, audio).
• Source : Fournisseur de modèles, y compris Azure OpenAI, Microsoft, Cohere, Mistral, Meta, Anthropic, etc.
• Tâches d’inférence : tâches spécifiques telles que la génération de texte, la synthèse, la traduction, la génération d’images, la synthèse vocale ou d’autres tâches d’INTELLIGENCE artificielle courantes.
• Méthodes de réglage précis : techniques prises en charge pour ajuster un modèle.
• Industrie : Modèles formés sur des jeux de données spécifiques à l’industrie. Ces modèles spécialisés surpassent souvent les modèles à usage général dans leurs domaines respectifs.

Comprendre les types de modèles IA génératifs

Lorsque vous explorez le catalogue, vous rencontrez différentes catégories de modèles conçues pour différents cas d’usage. En termes généraux, vous pouvez classer les modèles de langage comme suit :

• Modèles de langage volumineux (LLMs) tels que GPT-5, Mistral Large et Llama 3 70B conçus pour des tâches nécessitant un raisonnement profond, une génération de contenu complexe et une compréhension approfondie du contexte. Ces modèles excellent dans les applications sophistiquées, mais nécessitent davantage de ressources de calcul.
• Petits modèles de langage (SLMs) tels que Phi-4, Mistral OSS et Llama 3 8B qui offrent une efficacité et une rentabilité tout en gérant les tâches courantes de traitement du langage naturel. Ils sont idéaux pour les scénarios où la vitesse et le coût importent plus que de gérer les tâches de raisonnement les plus complexes. Les SLMs peuvent fonctionner sur des matériels moins performants ou des appareils en périphérie.

Modèles d’achèvement de conversation et de raisonnement

La plupart des modèles de langage dans le catalogue sont des modèles d’achèvement de conversation conçus pour générer des réponses textuelles cohérentes et contextuellement appropriées. Ces modèles alimentent les interfaces conversationnelles et les applications de génération de contenu.

Pour les scénarios nécessitant des performances plus élevées dans des tâches complexes telles que les mathématiques, le codage, la science, la stratégie et la logistique, les modèles de raisonnement comme Claude Opus 4.6 offrent des fonctionnalités améliorées de résolution des problèmes. Ces modèles peuvent décomposer des problèmes complexes et montrer leur processus de raisonnement.

Modèles spécialisés

Le catalogue inclut également des modèles spécifiques aux tâches :

L’incorporation de modèles comme Ada et Cohere convertit du texte en représentations numériques. Ces modèles permettent des scénarios de recherche sémantique, de systèmes de recommandation et de génération augmentée de récupération (RAG) où vous devez trouver des informations pertinentes en fonction de la signification plutôt que des correspondances exactes des mots clés.

Les modèles de génération d’images comme GPT-image-1 créent des images à partir de descriptions de texte. Utilisez-les pour générer des documents marketing, des illustrations ou des maquettes de conception.

Les modèles de génération de vidéos comme Sora 2 créent du contenu vidéo à partir de descriptions de texte.

Les modèles d’analyse d’images tels que GPT-4.1 peuvent accepter une entrée modale , y compris du texte et des images ; et générer une sortie en langage naturel en fonction d’invites qui incluent des images à des fins d’analyse.

Les modèles de synthèse vocale tels que GPT-4o-tts peuvent convertir des entrées textuelles en synthèse vocale.

La reconnaissance vocale vers des modèles de texte tels que GPT-4o-transscribe peut convertir des données audio contenant de la parole en transcriptions de texte.

Modèles régionaux et spécifiques au domaine

Certains modèles sont optimisés pour des langues, régions ou industries spécifiques. Lorsque vous avez besoin de performances spécialisées dans un domaine ou un langage particulier, ces modèles surpassent souvent les alternatives à usage général. Par exemple, les modèles formés sur la littérature médicale, les documents juridiques ou des corpus linguistiques spécifiques.