Gemma 4 E2B
Gemma 4 E2B est un LLM multimodal de Google, publié le 2 avril 2026 sous licence Apache 2.0. Ses poids ouverts autorisent les usages commerciaux. Il accepte du texte, des images et de l’audio, puis génère du texte.
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Gemma 4 E4B
Gemma 4 E4B est un LLM open-weights de Google, publié le 2 avril 2026 sous licence Apache 2.0, avec usage commercial autorisé. Ce modèle dense de la famille Gemma 4 compte 4,5 milliards de paramètres effectifs, ou 8 milliards en incluant les embeddings.
GLM-5V-Turbo
GLM-5V-Turbo est un LLM propriétaire de Zhipu AI, sorti le 2 avril 2026. Il associe une fenêtre de contexte particulièrement étendue de 202 752 tokens à un positionnement très économique, avec des poids non ouverts.
MAI-Voice-1
MAI-Voice-1 est un modèle de synthèse vocale de Microsoft, sorti le 2 avril 2026. Il transforme du texte en parole et propose quatre voix, ce qui permet de varier l’identité vocale selon le contenu produit.
qwen3.6-plus-04-02
qwen3.6-plus-04-02 est un LLM d’Alibaba Cloud et de la Qwen Team, sorti le 2 avril 2026. Son profil Benchable est très contrasté : il atteint le plafond sur Hallucinations et Email Classification, et obtient un résultat solide en suivi d’instructions.
jinaai/jina-embeddings-v5-omni-nano
Publié par Jina AI le 1er avril 2026, jinaai/jina-embeddings-v5-omni-nano est un modèle d’embedding de 986 millions de paramètres, tous actifs. Ses poids sont ouverts sous licence CC-BY-NC 4.0. Il produit un vecteur dense unique de 768 dimensions, avec troncature Matryoshka et…
jinaai/jina-embeddings-v5-omni-small
Publié par Jina AI le 1er avril 2026, jinaai/jina-embeddings-v5-omni-small est un modèle d’embedding dense multimodal de 2 milliards de paramètres actifs. Il convertit le texte, les images, la vidéo et l’audio en vecteurs de 1 024 dimensions dans un espace partagé. Il prend en charge des…