Outils, frameworks et modèles pour l'IA locale
14 ressources trouvées pour "Open-weight"
Alibaba Group : les modèles Qwen font partie des LLM open-weight les plus performants au monde, publiés sous licences permissives. Les modèles Qwen du catalogue sont les ressources filles.
DeepSeek (Shenzhen, Chine) : les LLM open-weight les plus efficaces de leur classe, axés sur les MoE à faible activation. DeepSeek V4.1-Flash pousse 552B de paramètres totaux avec ~8B actifs et un contexte de 1M. Les modèles du catalogue sont les ressources filles.
Google DeepMind : les modèles Gemma sont la ligne open-weight de Google — compacts, multilingues et multimodaux, sous licence permissive. La famille Gemma 4 (2026) atteint un contexte de 256K. Les modèles du catalogue sont les ressources filles.
Modello MoE open-weight di inclusionAI: 560B parametri totali, 25B attivi per token, architettura ibrida (attenzione lineare KDA + Gated MLA), finestra di contesto fino a 1M di token, licenza MIT. Reasoning ibrido con modalità di pensiero on/off. A 4 bit entra in 512GB di memoria unificata.
MoE d'Aleph Alpha : 78,1B de paramètres (3,46B actifs par token), Apache 2.0, poids en FP8, contexte jusqu'à 1M de tokens, mode raisonnement et tool calling. Conçu pour des charges mission-critical sur matériel local.
Guide en ligne qui croise modèles open-weights et matériel réel : pour chaque GPU, Mac et mini-PC, elle montre ce qui tourne, combien d'espace il faut et à quel débit en tokens/seconde, avec des guides sur la quantification et la mémoire. L'outil idéal pour la voie du matériel propre.
Meta Platforms : la famille Llama est la ligne de LLM open-weight la plus répandue au monde, de 1B à 405B de paramètres, avec licence commerciale. Les modèles Llama du catalogue sont les ressources filles.
Mistral AI (Paris, France) : les LLM européens open-weight les plus efficaces, avec des licences permissives et une attention à la confidentialité et à la localisation. Les modèles Mistral du catalogue sont les ressources filles.
Plateforme serverless pour exécuter du code et des modèles d'IA sur GPU : on paie les secondes d'utilisation réelles, la plateforme remonte à zéro à l'arrêt et on peut y faire tourner n'importe quel modèle open-weights. L'une des voies vers une inférence sur matériel loué sans gérer de serveur.
OpenAI : au-delà des modèles cloud (GPT-5), la série gpt-oss (2025) a rendu ses modèles de raisonnement open-weight et gratuits, en MXFP4 — les premiers grands modèles de reasoning exécutables sur un ordinateur portable. Whisper est la référence ouverte de la transcription vocale. Les modèles du catalogue sont les ressources filles.
Il modello di ragionamento open-weight di OpenAI: MoE con 21B di parametri totali e 3,6B attivi (32 esperti, top-4), contesto 128K e quantizzazione MXFP4 nativa. Licenza Apache 2.0: i pesi partono già quantizzati a 4 bit, senza passo di conversione. Sta in 16GB di VRAM e gira anche su RAM unificata o CPU.
Gateway cloud pour l'inférence LLM : un seul endpoint API pour des centaines de modèles (dont les MoE open-weight), avec prix par token et routage automatique entre providers. Pour Ling 3.1 Flash : 0,075 $/M d'entrée, 0,225 $/M de sortie.
Modèle open-weight de 7B (DiT de 32 couches) qui unifie génération à partir de texte jusqu'à 2048x2048, édition avec jusqu'à 10 images de référence et transparence RGBA native. Pensé pour tourner en local sur 16Go+ de VRAM ; supporté par diffusers et ComfyUI.
Stability AI (Londres, Royaume-Uni) : les modèles Stable Diffusion pour la génération d'images, de vidéos et d'audio, open-weight avec licences permissives. Les modèles Stable du catalogue sont les ressources filles.
