NOLO face aux autres outils privés.
Pas face aux géants qui lisent tout, mais face aux assistants qui prennent eux aussi la confidentialité au sérieux : Duck.ai de DuckDuckGo, Brave Leo, Venice, Proton Lumo et Le Chat de Mistral. Puis les vrais scores de benchmark des modèles que NOLO fait réellement tourner, avec leurs sources.
Où se situe chacun.
D'après la documentation publique de chaque entreprise en date de juin 2026. Leurs conditions peuvent changer, alors vérifiez la source si un détail compte pour vous.
| NOLO | Duck.ai | Brave Leo | Venice | Proton Lumo | Le Chat | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Sans compte ni email | Oui | Oui | Oui | Sanse-mail | Sanscompte | Sanscompte |
| L'historique reste sur votre appareil | Oui | Oui | Oui | Oui | Serveurchiffré | Serveur |
| Votre IP brute n'atteint jamais le modèle | Oui | Oui | Oui | Partiel | Oui | Partiel |
| Vous indique quel modèle répond | Ouiopen-weights | Oui | Oui | Oui | Partiel | Partiel |
| Recherche web en temps réel | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| Génération d'images | Oui | Oui | Sans | Oui | Sans | Oui |
| Entrée vocale | Oui | Oui | Partiel | Partiel | Sans | Oui |
| Interface complète en 30 langues | Oui | Partiel | Partiel | Partiel | Partiel | Partiel |
| Contexte long (jusqu'à ~1M de tokens) | OuiPro | Variable | Variable | Variable | Variable | Variable |
| Application Android | OuiAPK | Oui | Ouinavigateur | Oui | Oui | Oui |
| Formule gratuite | Oui€0 | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
Légende : Oui = pris en charge · Partiel / Variable = limité ou conditionnel · Sans = non proposé. Sources : Duck.ai, Brave Leo, Venice, Proton Lumo, Le Chat.
Le constat honnête : plusieurs de ces outils sont réellement bons, et nous ne sommes pas là pour prétendre le contraire. Duck.ai et Brave Leo sont excellents si vous vivez dans leur navigateur ou si vous voulez poser une question rapide et anonyme. Proton Lumo chiffre votre historique sur ses serveurs. Ce qui est propre à NOLO, c'est la combinaison : aucun compte du tout, un historique qui ne quitte jamais votre appareil par défaut, des modèles open-weights que nous nommons, et l'ensemble des outils (recherche, fichiers, images, voix, données en direct, exports) dans un seul espace de travail privé, en 30 langues.
Les modèles de NOLO, en chiffres.
Nous ne prétendons pas être l'IA la plus intelligente du monde, ce n'est pas le but de NOLO. Mais vous méritez de savoir exactement ce qu'il y a sous le capot. Voici les scores publiés par les fournisseurs eux-mêmes sur des tests publics standard, pas des chiffres inventés.
gpt-oss-20b
Gratuit · FastLe modèle open-weights d'OpenAI (Apache 2.0), de la même famille que gpt-oss-120b. Il alimente la formule gratuite. Rapide, et il raisonne quand on le lui demande. La compréhension d'images pour les fichiers envoyés repose sur un modèle de vision partagé distinct, utilisé sur toutes les formules.
Source : OpenAI, fiche du modèle gpt-oss (août 2025). openai.com
gpt-oss-120b
Plus · RaisonnementLe modèle de raisonnement open-weights d'OpenAI (Apache 2.0). Il alimente la formule Plus. Conçu pour l'analyse, la planification et les questions plus difficiles.
Source : OpenAI, fiche du modèle gpt-oss (août 2025). openai.com
DeepSeek V4 Flash
Pro · Contexte longUn modèle Mixture-of-Experts efficace (284B au total, ~13B actifs par token) conçu pour les documents volumineux. Il alimente la formule Pro. Nous montrons son architecture vérifiée plutôt que d'emprunter les scores phares du V4-Pro, plus grand, car ce ne serait pas le modèle que vous utilisez réellement.
Source : spécifications de la famille DeepSeek V4 (publiées en avril 2026). Les scores de raisonnement phares comme SWE-bench Verified ~80% appartiennent à la variante V4-Pro, plus grande, et non à Flash.
Même test : GPQA Diamond
Raisonnement scientifiqueCôte à côte avec les modèles ouverts que font réellement tourner les autres assistants axés sur la confidentialité. Un test public, le chiffre de chaque créateur. Les modèles de NOLO en violet vif.
Ces trois-là sont les modèles ouverts derrière Duck.ai, Brave Leo, Venice, Le Chat et Proton Lumo. Sources : fiches modèles de Meta, Anthropic et Mistral.
Même test : MMLU-Pro
Connaissances généralesDes connaissances de niveau professionnel sur tous les sujets. Même test public, chiffres publiés par les créateurs eux-mêmes.
Mistral Small 3 publie le MMLU (81.0), pas le MMLU-Pro, alors nous l'écartons ici pour garder un test identique. Sources : fiches modèles de Meta et Anthropic.
Ce que cela signifie : MMLU-Pro teste un large éventail de connaissances sur des sujets professionnels ; GPQA correspond à des sciences de niveau master ; AIME relève des maths de compétition. Les différents laboratoires mènent les tests de façon légèrement différente : considérez donc les comparaisons entre modèles comme un repère, pas comme une photo-finish. Chaque chiffre ci-dessus est la valeur publiée par le créateur du modèle, avec un lien vers la source.
De bons modèles. Aucun compte. Honnête sur les deux.
Essayez-le et voyez ce qu'il vaut pour votre propre travail.