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lightonai/LateOn-Code-edge

Publié par lightonai le 12 février 2026, lightonai/LateOn-Code-edge est un modèle d’embedding de 17 millions de paramètres actifs, spécialisé dans l’anglais et la recherche de code. Il produit une représentation multi-vecteur dense dont chaque vecteur compte 48 dimensions. Distribué sous…

lightonai/LateOn-Code-edge-pretrain

Publié par lightonai le 12 février 2026 sous licence ouverte Apache 2.0, lightonai/LateOn-Code-edge-pretrain est un modèle d’embedding de 17 millions de paramètres actifs. Dérivé de mixedbread-ai/mxbai-edge-colbert-v0-17m et préentraîné selon la méthodologie CoRNStack, il adopte une…

lightonai/LateOn-Code-pretrain

Publié le 12 février 2026 par lightonai sous licence ouverte Apache 2.0, lightonai/LateOn-Code-pretrain est un modèle d’embedding de 149 millions de paramètres, tous actifs. Fondé sur ModernBERT, il adopte une architecture PyLate de type ColBERT à interaction tardive.

MiniMax M2.5

MiniMax M2.5 est un LLM à poids ouverts publié par MiniMax le 12 février 2026 sous licence MIT, avec usage commercial autorisé. Il combine 230 milliards de paramètres, dont 10 milliards actifs, et une fenêtre de contexte de 1 000 000 tokens.

Step TTS 2 (Mar 2026)

Publié le 12 février 2026 par StepFun, Step TTS 2 (Mar 2026) est un modèle de synthèse vocale qui transforme du texte en parole. Il propose deux voix, un choix resserré pour produire des contenus parlés avec deux rendus distincts.

perplexity-ai/pplx-embed-v1-0.6b

Publié par Perplexity le 11 février 2026 sous licence ouverte MIT, perplexity-ai/pplx-embed-v1-0.6b est un modèle d’embedding dense de 596 millions de paramètres fondé sur Qwen3. Il transforme indépendamment requêtes et documents en vecteurs de 1 024 dimensions, obtenus par pooling moyen.

perplexity-ai/pplx-embed-v1-4b

Publié par Perplexity le 11 février 2026, perplexity-ai/pplx-embed-v1-4b est un modèle d’embedding dense de 4 milliards de paramètres, construit sur Qwen3. Il transforme les textes en vecteurs non normalisés de 2 560 dimensions et accepte des séquences allant jusqu’à 32K.