Approche de Développement

Custom Model vs Pretrained Fine-tuning: Développement de modèles IA

Comparez l'entraînement d'un modèle IA personnalisé avec le fine-tuning d'un modèle préentraîné. Coût, performance et cas d'utilisation.

1
Custom Model (from scratch)
vs
4
Pretrained + Fine-tuning
Verdict Rapide

Le fine-tuning de modèles préentraînés est le bon choix pour plus de 95 % des cas d'utilisation — plus rapide, moins cher et souvent meilleur en performance. Les modèles personnalisés n'ont de sens que pour des domaines véritablement nouveaux ou lorsque vous avez besoin d'un contrôle architectural complet.

Comparaison Détaillée

Une analyse comparative des facteurs clés pour vous aider à faire le bon choix.

Facteur
Custom Model (from scratch)Recommandé
Pretrained + Fine-tuningGagnant
Coût de formation
Des millions de dollars en calcul
Des centaines à des milliers de dollars
Exigences en données
Des milliards de tokens nécessaires
Des centaines à des milliers d'exemples suffisants
Temps de déploiement
Des mois à des années
Des heures à des jours
Contrôle architectural
Contrôle complet sur l'architecture et la formation
Limité aux architectures et méthodes prises en charge
Performance des tâches
Peut être optimal pour des domaines très spécifiques
Excellent — exploite des milliards de tokens de préentraînement
Score Total1/ 54/ 50 égalités
Coût de formation
Custom Model (from scratch)
Des millions de dollars en calcul
Pretrained + Fine-tuning
Des centaines à des milliers de dollars
Exigences en données
Custom Model (from scratch)
Des milliards de tokens nécessaires
Pretrained + Fine-tuning
Des centaines à des milliers d'exemples suffisants
Temps de déploiement
Custom Model (from scratch)
Des mois à des années
Pretrained + Fine-tuning
Des heures à des jours
Contrôle architectural
Custom Model (from scratch)
Contrôle complet sur l'architecture et la formation
Pretrained + Fine-tuning
Limité aux architectures et méthodes prises en charge
Performance des tâches
Custom Model (from scratch)
Peut être optimal pour des domaines très spécifiques
Pretrained + Fine-tuning
Excellent — exploite des milliards de tokens de préentraînement

Statistiques Clés

Données réelles provenant de sources vérifiées du secteur pour appuyer votre décision.

Training GPT-4-class models costs $50-100M+

Industry estimates

Industry estimates (2025)
Fine-tuning GPT-4o costs as little as $0.003 per 1K training tokens

OpenAI pricing

OpenAI pricing (2025)
Fine-tuned models match custom models on 90%+ of domain tasks

Stanford AI Index

Stanford AI Index (2025)

Toutes les statistiques proviennent de sources tierces fiables. Liens vers les sources originales disponibles sur demande.

Quand Choisir Chaque Option

Un guide clair basé sur votre situation spécifique et vos besoins.

Choisissez Custom Model (from scratch) quand...

  • La plupart des cas d'utilisation nécessitent une mise en œuvre rapide.
  • Besoin de solutions rentables.
  • Concentrez-vous sur des performances éprouvées.

Choisissez Pretrained + Fine-tuning quand...

  • Besoin de modèles hautement spécialisés pour des tâches uniques.
  • Concentrez-vous sur des exigences sectorielles spécifiques.
  • Prêt à investir du temps et des ressources.

Notre Recommandation

Le fine-tuning de modèles préentraînés est le bon choix pour plus de 95 % des cas d'utilisation — plus rapide, moins cher et souvent meilleur en performance. Les modèles personnalisés n'ont de sens que pour des domaines véritablement nouveaux ou lorsque vous avez besoin d'un contrôle architectural complet.

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