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Qwen2.5-Coder 7B Instruct

Qwen2.5-Coder 7B Instruct est un LLM open-weights publié par Qwen en septembre 2024. Conçu comme une déclinaison Coder au format Instruct, il associe 7 milliards de paramètres à une fenêtre de contexte particulièrement étendue. Sa licence Apache 2.0 autorise les usages commerciaux.

Qwen2.5-72B

Qwen2.5-72B est un LLM de 73 milliards de paramètres publié par l’éditeur chinois Qwen le 19 septembre 2024. Âgé d’environ deux ans, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA, probablement dépassée par les modèles plus récents et souvent absente des catalogues…

jinaai/jina-embeddings-v3

Publié par Jina AI le 18 septembre 2024, jinaai/jina-embeddings-v3 est un modèle d'embedding multilingue de 572 millions de paramètres, fondé sur Jina-XLM-RoBERTa. Il produit des vecteurs denses de 1024 dimensions et traite des séquences atteignant 8192 tokens grâce à RoPE.

voyageai/voyage-3

Publié par Voyage AI le 18 septembre 2024, voyageai/voyage-3 est un modèle d’embedding dense qui représente chaque texte par un vecteur de 1 024 dimensions. Il sert à mesurer la proximité sémantique entre des contenus, sans générer de texte.

voyageai/voyage-3-lite

Publié par Voyage AI le 18 septembre 2024, voyageai/voyage-3-lite est un modèle d’embedding dense qui convertit les textes en vecteurs de 512 dimensions. Cette représentation relativement compacte permet de limiter la taille des index par rapport à des embeddings de plus grande dimension.

Pixtral-12B

Sorti le 17 septembre 2024, Pixtral-12B est un LLM multimodal de Mistral AI, aujourd’hui ancien à l’échelle de l’IA. Près de deux ans après son lancement, il appartient à une génération probablement dépassée par les modèles récents et susceptible de ne plus figurer dans les catalogues…

Qwen2.5-32B

Qwen2.5-32B est un LLM chinois de 32 milliards de paramètres, publié par Qwen le 17 septembre 2024. Près de deux ans plus tard, il appartient à une génération déjà très ancienne à l’échelle de l’IA, probablement dépassée et souvent retirée des catalogues au profit de modèles plus récents.