Publié le 14 oct. 2026
Modèle décisionnel open de 35B paramètres (3B actifs) d'Autotrust, fine-tune de Qwen3.5-35B-A3B pour la classification de texte et le scoring du risque. Quantisé en NVFP4, il occupe environ 25,6 Go de VRAM : il tourne sur un GPU 32 Go sans passer par une inférence frontière.
Visitez le site officiel pour télécharger, vous documenter et commencer à utiliser autotrust/JEV-35B.
Modèle MoE de DeepSeek avec 552B de paramètres au total et 8 à 16B actifs par token. Contexte de 1M de tokens, licence MIT : usage commercial libre. Conçu pour le service en ligne, trop grand pour un usage local sur un seul PC.
Le modèle d'images open le plus avancé : adhérence au prompt excellente, anatomie solide et fine-tuning complet. La référence pour les usages sérieux.
Génération en très peu d'étapes avec une haute qualité et un excellent rendu du texte. La version distillée de FLUX, pensée pour la vitesse.
