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Thenlper: GTE-Base

Thenlper: GTE-Base est un modèle d’embedding textuel d’Alibaba publié sous licence ouverte MIT. Fondé principalement sur BERT, il compte 109 millions de paramètres et produit des vecteurs denses de 768 dimensions par average pooling, avec normalisation L2 optionnelle.

Thenlper: GTE-Large

Thenlper: GTE-Large est un modèle d’embedding dense d’Alibaba, publié sous licence ouverte MIT le 18 novembre 2025. Ses 335 millions de paramètres produisent des vecteurs de 1 024 dimensions par pooling moyen des états cachés, avec une normalisation L2 optionnelle.

Sentence Transformers: multi-qa-mpnet-base-dot-v1

Sentence Transformers: multi-qa-mpnet-base-dot-v1 est un modèle d’embedding de 109 millions de paramètres, publié par Sentence Transformers le 18 novembre 2025. Fondé sur mpnet-base, il produit des vecteurs denses non normalisés de 768 dimensions avec pooling CLS.

Intfloat: Multilingual-E5-Large

Intfloat: Multilingual-E5-Large est un modèle d’embedding multilingue publié par Intfloat sous licence ouverte MIT. Initialisé depuis XLM-RoBERTa-Large, il compte 560 millions de paramètres répartis sur 24 couches et produit des vecteurs denses de 1 024 dimensions.

Gemini 3 Pro

Gemini 3 Pro est un LLM propriétaire de Google, lancé le 18 novembre 2025. À sa sortie, il se classait dans le top 1 % des modèles de sa génération sur GPQA diamond, avec un positionnement particulièrement solide en sciences, en mathématiques difficiles et en exactitude factuelle.

gemini-3-pro-preview-11-2025-high

gemini-3-pro-preview-11-2025-high est un grand modèle de langage (LLM) édité par Google. Sa désignation complète identifie une variante précise de la gamme Gemini.

Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)

Lancé par Google le 18 novembre 2025, Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro) est un modèle américain de génération et d’édition d’images. Il transforme des descriptions en visuels et se positionne sur l’illustration, le design et la création publicitaire.