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PartAI/TookaBERT-Base

PartAI/TookaBERT-Base est un modèle d’embedding dense de PartAI, publié le 8 décembre 2024 sous licence ouverte Apache 2.0. Ses 123 millions de paramètres produisent des vecteurs de 768 dimensions. L’encodeur a été préentraîné sur plus de 500 Go de textes en persan, notamment des…

PartAI/Tooka-SBERT

PartAI/Tooka-SBERT est un modèle d’embedding publié par PartAI le 7 décembre 2024. Fondé sur TookaBERT-Large et spécialisé dans le persan, il compte 353 millions de paramètres, tous actifs. Il produit des représentations denses de 1024 dimensions à partir de séquences atteignant 512…

cl-nagoya/ruri-large-v2

Publié par cl-nagoya le 6 décembre 2024, cl-nagoya/ruri-large-v2 est un modèle d’embedding japonais de 337 millions de paramètres, sous licence ouverte Apache 2.0. Fondé sur une architecture BERT, il transforme des séquences de 512 tokens au maximum en vecteurs denses de 1024 dimensions…

Llama 3.3 70B

Llama 3.3 70B est un LLM de 70 milliards de paramètres publié par Meta aux États-Unis le 6 décembre 2024. Désormais ancien d’environ deux ans, un intervalle très long à l’échelle de l’IA, il doit être replacé parmi les modèles de sa période plutôt que comparé directement aux systèmes…

Llama 3.3 70B Instruct

Publié par Meta le 6 décembre 2024, Llama 3.3 70B Instruct est un LLM de 70 milliards de paramètres désormais ancien à l’échelle de l’IA. À sa sortie, il se classait dans le top 36% des modèles de sa génération sur GPQA, un positionnement solide pour sa période.

cl-nagoya/ruri-base-v2

Publié par cl-nagoya le 5 décembre 2024 sous licence ouverte Apache 2.0, cl-nagoya/ruri-base-v2 est un modèle d’embedding japonais de 111 millions de paramètres. Fondé sur cl-nagoya/ruri-pt-base-v2, il utilise une architecture BERT et produit un vecteur dense de 768 dimensions par texte.

nova-micro-v1

nova-micro-v1 est un LLM propriétaire d’Amazon. Son profil Benchable apparaît contrasté : les scores bruts sont élevés en Ethics, General Knowledge et Hallucinations, mais les classements correspondants restent en retrait.