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Phi-3.5-vision-instruct

Publié par Microsoft le 23 août 2024, Phi-3.5-vision-instruct est un modèle multimodal ouvert de la famille Phi-3. Avec près de deux ans d’ancienneté, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA et ses performances doivent être replacées dans le contexte de sa sortie.

TencentBAC/Conan-embedding-v1

TencentBAC/Conan-embedding-v1 est un modèle d’embedding généraliste publié par Tencent le 22 août 2024. Ses 326 millions de paramètres produisent des représentations denses de 768 dimensions. Distribué sous licence CC-BY-NC 4.0, il peut être réutilisé et auto-hébergé dans un cadre non…

Jamba 1.5 Large

Jamba 1.5 Large est un LLM de 398 milliards de paramètres publié par AI21 Labs le 22 août 2024. Près de deux ans plus tard, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA, dont les performances sont probablement dépassées par celles des modèles plus récents.

Jamba 1.5 Mini

Jamba 1.5 Mini est un LLM de 52 milliards de paramètres publié par AI21 Labs le 22 août 2024. Près de deux ans plus tard, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA, dont les performances sont probablement dépassées par celles des modèles récents.

vidore/colpali-v1.1

Publié par vidore le 21 août 2024 sous licence ouverte Apache 2.0, vidore/colpali-v1.1 est un modèle d’embedding de 3 milliards de paramètres, tous actifs. Il produit des représentations multi-vecteurs de dimension 128 pour le texte et les images, selon une approche inspirée de ColBERT.

Hermes 3 70B

Hermes 3 70B est un LLM généraliste open-weights de Nous Research, publié le 15 août 2024 sous licence Apache 2.0. Âgé d’environ deux ans, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA et ses performances sont probablement dépassées par celles des modèles récents.

mixedbread-ai/mxbai-embed-xsmall-v1

Publié par Mixedbread AI le 13 août 2024, mixedbread-ai/mxbai-embed-xsmall-v1 est un modèle d’embedding dense de 24 millions de paramètres, tous actifs. Il encode les textes sous forme de vecteurs de 384 dimensions, un format compact adapté à la constitution d’index.