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codefuse-ai/F2LLM-v2-330M

Publié le 9 mars 2026 par codefuse-ai, codefuse-ai/F2LLM-v2-330M est un modèle d’embedding généraliste et multilingue de 334 millions de paramètres. Il produit des représentations denses de 896 dimensions et couvre plus de 200 langues, avec un accent sur celles disposant de ressources…

codefuse-ai/F2LLM-v2-4B

Publié le 9 mars 2026 par codefuse-ai, F2LLM-v2-4B est un modèle d’embedding dense de 4 milliards de paramètres, tous actifs. Il convertit les textes en vecteurs de 2 560 dimensions, calculés à partir de l’état caché du dernier jeton EOS puis normalisés en L2.

codefuse-ai/F2LLM-v2-80M

Publié le 9 mars 2026 par codefuse-ai, F2LLM-v2-80M est un modèle d’embedding généraliste et multilingue de 80 millions de paramètres, tous actifs. Issu de l’élagage et de l’entraînement d’un modèle de base de 0,6 milliard de paramètres, il prend en charge plus de 200 langues.

codefuse-ai/F2LLM-v2-8B

Publié le 9 mars 2026 par codefuse-ai, F2LLM-v2-8B est un modèle d'embedding dense de 8 milliards de paramètres, tous actifs. Il convertit les textes en vecteurs de 4 096 dimensions, obtenus à partir du dernier jeton EOS puis normalisés en L2.

Sarvam-105B

Publié le 6 mars 2026 par Sarvam AI, Sarvam-105B est un LLM open-weights de 105 milliards de paramètres, distribué sous licence Apache 2.0 avec usage commercial autorisé. Son architecture Mixture-of-Experts n’active que 10,3 milliards de paramètres à la fois, avec un routage top-8 parmi…

Sarvam-30B

Publié le 6 mars 2026 par Sarvam AI, Sarvam-30B est un LLM open-weights de 30 milliards de paramètres. Son architecture Mixture-of-Experts privilégie le débit et l’efficacité mémoire, avec 2,4 milliards de paramètres actifs hors embeddings.

OpenAI: GPT-5.4 Pro

Publié par OpenAI le 5 mars 2026, GPT-5.4 Pro est un LLM premium qui se distingue par ses résultats en sciences, en mathématiques de recherche et en résolution de problèmes d’échecs. À sa sortie, il figurait dans le top 1 % des LLM de sa génération sur GPQA diamond.