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Une méthode sépare la génération de tests de la réparation pour améliorer les performances des agents.
Le modèle Qwen 2.5 72B est désormais proposé sur l'inférence Cerebras, atteignant une vitesse de 1500 tokens par seconde.
Une analyse des performances de Qwen2.5 27B en exécution locale, basée sur des mesures concrètes.
Alibaba dévoile une nouvelle architecture visant à optimiser le rapport coût-performance pour les modèles de langage.
Alibaba enrichit sa famille Qwen avec un modèle « Flash-Next » optimisé pour la vitesse et l'efficacité.
Alibaba dévoile les poids de Qwen3.8-Flash-Next, un aperçu de l'architecture Qwen4, expérimenté par NVIDIA sur ses puces GB300 NVL72.
Le nouveau modèle vision d'Alibaba impressionne sur les benchmarks, mais son mode de raisonnement par défaut génère un surcoût de calcul énorme.
Un projet open source transforme un Raspberry Pi en assistant embarqué utilisant le modèle Qwen pour une IA automobile 100 % locale.
Alibaba s'apprêterait à lancer un nouveau modèle MoE léger de la famille Qwen, avec seulement 6 milliards de paramètres actifs.
JetBrains publie des outils simplifiant le déploiement local de Qwen 3.6 sur macOS, rendant l'inférence sur Mac plus accessible.
Le modèle d'Alibaba a démontré ses capacités techniques en résolvant une tâche complexe de rétro-ingénierie en un temps record.
Une étude explore la capacité de modèles de langage de petite taille, type Qwen, à rendre compte de leurs propres états internes.
Expériences concluantes d'entraînement de Qwen 3 4B sur un domaine spécifique.
Llama.cpp adopte le paramètre 'medium' par défaut pour le modèle Qwen3.8-27B.
Le nouveau modèle Qwen3.8 27B réalise un score de 52 sur le benchmark Artificial Analysis.
La famille de modèles Qwen d'Alibaba dépasserait désormais Meta et Google en nombre total de téléchargements, signe de la percée chinoise en IA open-weights.
Les fichiers GGUF optimisés pour le modèle Qwen3.8-27B sont disponibles sur Hugging Face.
Un nouveau modèle de la famille Qwen fait son apparition sur Hugging Face, avec 27 milliards de paramètres.
Le modèle Qwen3.8-2.4T, un dense disposant de 2,4 trillions de paramètres, est désormais disponible.
Alibaba ouvre les poids de son plus grand modèle, un MoE à 2,4T de paramètres avec raisonnement configurable, servi sur l'infrastructure NVIDIA.
Microsoft dévoile CARE-X, un modèle VLM unifié pour la radiologie intégrant apprentissage par renforcement et outils de mesure déterministes.
Apple autorisera l'accès au modèle Qwen d'Alibaba pour ses utilisateurs chinois afin de respecter la réglementation locale.
Qwen2.5-Max domine le classement Artificial Analysis selon l'indice agentic.
Alibaba dévoile la version Pro de son modèle de génération d'images Qwen, avec des améliorations attendues en qualité et en fidélité visuelle.