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Apple MacBook Pro 14" (M4 Pro)

L’Apple MacBook Pro 14 pouces équipé de l’Apple M4 Pro se positionne comme un portable équilibré pour exécuter des modèles d’IA en local. Sa mémoire unifiée de 48 Go, une réserve partagée entre le processeur et le circuit graphique, laisse environ 36 Go exploitables par le modèle, tandis…

Apple MacBook Pro 16" (M4 Max)

L’Apple MacBook Pro 16" (M4 Max) est un portable Apple Silicon destiné à l’inférence locale de grands modèles de langage. Sa mémoire unifiée de 128 Go, un espace partagé entre CPU et GPU, laisse environ 96 Go exploitables par le modèle et offre une bande passante de 546 Go/s.

Mochi-1

Mochi-1 est un modèle de génération vidéo publié par Genmo le 7 novembre 2024. Il se positionne comme un outil de création de séquences pour la production audiovisuelle, la publicité et le prototypage de concepts.

Claude 3.5 Haiku

Claude 3.5 Haiku est un LLM propriétaire d’Anthropic, sorti le 4 novembre 2024. Près de deux ans représentent une ancienneté très importante dans l’IA générative : le modèle appartient désormais à une génération largement dépassée par les systèmes récents.

vidore/colpali-v1.3

Publié par vidore le 1er novembre 2024, vidore/colpali-v1.3 est un modèle d’embedding de 3 milliards de paramètres, distribué sous licence ouverte Apache 2.0. Extension de PaliGemma-3B, il produit des représentations multi-vecteurs de style ColBERT pour le texte et les images, avec des…

Haon-Chen/speed-embedding-7b-instruct

Publié par Haon-Chen le 31 octobre 2024 sous licence ouverte MIT, Haon-Chen/speed-embedding-7b-instruct est un modèle dense de 7 milliards de paramètres et 32 couches. Il produit des vecteurs de 4 096 dimensions par pooling sur le dernier token, avec normalisation L2 dans l’exemple…

minishlab/potion-base-2M

Publié par minishlab le 29 octobre 2024 sous licence ouverte MIT, minishlab/potion-base-2M est un modèle d’embedding dense statique de 2 millions de paramètres actifs. Il produit des vecteurs compacts de 64 dimensions et peut encoder du texte sur CPU comme sur GPU.