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Kimi K2

Publié le 6 novembre 2025 par l’entreprise chinoise Moonshot AI, Kimi K2 est un LLM de 1000 milliards de paramètres, dont 32 milliards sont actifs. Ce rapport entre taille totale et paramètres mobilisés constitue l’un de ses principaux traits techniques.

Kimi K2 Thinking Turbo

Kimi K2 Thinking Turbo est un LLM de Moonshot AI, sorti le 6 novembre 2025. Il se distingue surtout par ses résultats en sciences de niveau doctorat et en olympiades de mathématiques de niveau lycée, deux domaines où il se place dans le haut des classements mesurés.

Qwen: Qwen3 Embedding 0.6B

Qwen: Qwen3 Embedding 0.6B est un modèle d’embedding textuel dense publié par Qwen le 5 novembre 2025 sous licence ouverte Apache 2.0. Ses 596 millions de paramètres sont répartis sur 28 couches. Il accepte des séquences de 32K et produit par défaut des vecteurs de 1024 dimensions.

vidore/colqwen2-v1.0

Publié par vidore le 3 novembre 2025, vidore/colqwen2-v1.0 est un modèle d’embedding de 2 milliards de paramètres, tous actifs. Il produit des représentations de dimension 128 selon une architecture late-interaction.

nova-premier-v1

nova-premier-v1 est un LLM propriétaire d’Amazon. Son profil Benchable est très contrasté, avec des résultats élevés sur Hallucinations et Email Classification, mais des performances nettement plus faibles dans plusieurs autres catégories.

Perplexity: Sonar Pro Search

Perplexity: Sonar Pro Search est un LLM propriétaire lancé par Perplexity le 30 octobre 2025. Sa fenêtre de contexte de 200 000 tokens constitue son principal trait distinctif et autorise le traitement de volumes d’entrée importants.

Mistral: Voxtral Small 24B 2507

Mistral: Voxtral Small 24B 2507 est un LLM à poids ouverts publié par Mistral AI le 30 octobre 2025. Cette évolution de Mistral Small 3 ajoute l’entrée audio aux capacités de compréhension textuelle, avec une fenêtre de contexte de 32 000 tokens.