Grok vs Llama

Un modèle propriétaire récent face à une famille ouverte plus ancienne

Comparer Grok et Llama en 2026 revient à confronter deux approches bien distinctes. Grok est l'assistant propriétaire de xAI, activement développé, dont le dernier modèle phare, Grok 4.7, est sorti en septembre 2026. Llama est la famille de modèles aux poids ouverts de Meta ; sa dernière génération, Llama 4 Scout et Llama 4 Maverick, date d'avril 2025 et reste très populaire car chacun peut la télécharger et l'exécuter. Les modèles d'assistance plus récents de Meta portent un nom différent, Muse, et n'appartiennent pas à la gamme Llama.

Grok.Online est un site indépendant qui propose exclusivement les modèles Grok ; Llama n'est pas disponible dans notre chat.

Tableau comparatif

Tarifs OpenRouter constatés en octobre 2026. Les prix de Llama varient selon les hébergeurs.

L'âge du modèle, un facteur clé

Llama 4 a environ dix-huit mois de plus que Grok 4.7, ce qui représente une éternité dans le domaine de l'IA. Les données d'entraînement de Grok 4.7 s'étendent jusqu'en mai 2026 : il est donc bien mieux informé sur les événements récents, les versions logicielles et les dernières recherches. Si vous cherchez un assistant ultra-performant pour le raisonnement complexe, les flux d'agents avancés ou le code difficile, un modèle de pointe actuel comme Grok 4.7 est le meilleur choix. Sans nous attarder sur les benchmarks, dont les protocoles diffèrent selon les constructeurs, l'écart entre un modèle ouvert de 2025 et un modèle phare de fin 2026 saute rapidement aux yeux sur les tâches exigeantes.

Ouverture et contrôle

Le grand atout de Llama réside dans son accessibilité totale. Les poids de Scout et Maverick peuvent être téléchargés, déployés sur vos propres serveurs ou sur le cloud, personnalisés (fine-tuning) sur vos données et intégrés à vos applications, sous réserve de respecter la licence communautaire de Meta (qui inclut certaines conditions pour les très grandes entreprises). Scout, avec ses 109 milliards de paramètres au total, est le plus compact des deux. Grâce à la multitude d'hébergeurs proposant Llama, son coût par token est particulièrement bas.

Avec Grok, vous dépendez de xAI ou d'un revendeur comme OpenRouter. xAI n'a publié les poids que pour d'anciennes versions : Grok-1 en 2024 sous licence Apache 2.0, et Grok 2.5 en 2025 sous sa propre licence communautaire. Ces modèles restent intéressants pour la recherche, mais ils sont bien en deçà des capacités actuelles de Grok.

Utilisation au quotidien

Pour la plupart des utilisateurs, Grok s'utilise sur grok.com, via les applications Grok, sur X ou sur un site comme le nôtre. Ses applications officielles intègrent la recherche web et X, le mode vocal ainsi que Grok Imagine pour générer images et vidéos. Llama, en revanche, n'a pas d'interface unique dédiée : il fonctionne au sein d'outils tiers, chez des hébergeurs ou directement sur les machines d'enthousiastes. L'expérience varie donc selon la plateforme choisie.

L'assistant grand public de Meta, Meta AI, utilise désormais la nouvelle gamme Muse. Llama s'adresse donc aujourd'hui avant tout aux développeurs et aux techniciens plutôt qu'au grand public.

Tarifs

Pour des volumes importants via API, Llama s'avère nettement plus économique : comptez 0,10 $ par million de tokens d'entrée pour Scout, contre 1,25 $ pour Grok 4.20, l'option la plus abordable disponible sur notre chat. Pour des tâches basiques comme la classification de texte ou l'extraction d'informations, la différence de coût est considérable. En revanche, pour des tâches complexes, un modèle plus performant qui réussit du premier coup peut être plus rentable. Héberger Llama sur vos propres serveurs change la donne : aucun coût au token, mais des frais de GPU, d'électricité et d'infogérance à prévoir, ce qui n'est avantageux qu'à très gros volume ou pour des contraintes strictes de confidentialité. Sur notre site, vous pouvez tester gratuitement les trois modèles Grok, avec 30 messages par jour.

Scout ou Maverick ?

Si vous optez pour Llama, il vous reste à choisir entre les deux versions de Llama 4. Chacune active 17 milliards de paramètres par token et prend en charge les images, offrant une belle réactivité au vu de leurs performances.

• Llama 4 Scout utilise 16 experts pour un total de 109 milliards de paramètres. Plus léger et plus facile à héberger, il dispose sur OpenRouter de la fenêtre de contexte la plus large, d'environ 1,3 million de tokens.
• Llama 4 Maverick utilise 128 experts, ce qui en fait un modèle globalement bien plus imposant et généralement plus performant, avec un contexte d'environ 524 000 tokens sur OpenRouter.

Le déploiement autonome de ces modèles nécessite des GPU professionnels de data center, et non un simple PC de bureau. Pour un usage purement local sur ordinateur portable, on privilégie en général des architectures ouvertes bien plus légères. Si votre priorité est simplement d'échanger avec un assistant performant et prêt à l'emploi, une solution hébergée est idéale : vous pouvez tester Grok 4.20 dans notre chat dès maintenant.

Choisissez Grok si…

• vous voulez un modèle de pointe actuel, à jour sur l'actualité de 2026 ;
• vos projets exigent de hautes capacités de raisonnement, de code ou des contextes longs ;
• vous préférez une solution managée plutôt que la gestion d'une infrastructure ;
• vous souhaitez l'essayer immédiatement : échangez gratuitement avec Grok 4.7.

Choisissez Llama si…

• vous devez faire tourner un modèle sur votre propre matériel ou votre cloud privé ;
• vous souhaitez effectuer un fine-tuning sur vos données personnelles ou métier ;
• un coût minimal par token prime sur les performances de pointe ;
• votre projet requiert des poids ouverts pour des raisons légales, de sécurité ou de recherche.

Vous souhaitez comparer d'autres modèles ouverts ? Consultez notre comparatif Grok vs DeepSeek, ou découvrez l'histoire de Grok et de ses versions ouvertes.

FAQ

Llama est-il meilleur que Grok ?

Pour un hébergement autonome, Llama s'impose naturellement grâce à ses poids ouverts. Pour obtenir la meilleure qualité de réponse aujourd'hui, un modèle récent comme Grok 4.7 est nettement supérieur.

Existe-t-il une version de Llama plus récente que Llama 4 ?

Pas sous le nom de Llama à ce jour (octobre 2026). Les modèles plus récents de Meta sont désormais baptisés Muse.

Grok est-il open source comme Llama ?

En partie seulement. Grok-1 et Grok 2.5 disposent de poids publics, mais les versions actuelles de Grok demeurent fermées.

Puis-je utiliser Llama sur Grok.Online ?

Non. L'ensemble des modèles disponibles sur notre interface sont développés par xAI ; Llama n'y est pas proposé.