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KIMISEEK / NEWS

Actualités des modèles

Les nouveautés des modèles chinois et leurs effets sur l’intégration API, le choix des modèles et les coûts.

  1. open_model

    Supersonic Labs publie Julia 1 : un modèle de décision de 144,3 millions de paramètres sous Apache 2.0, exécutable sur CPU en local

    Selon un article de MarkTechPost du 26 septembre 2026, le petit laboratoire brésilien Supersonic Labs publie Julia 1, un modèle de décision de 144,3 millions de paramètres dérivé de mmBERT-small, dont les poids sont diffusés sous Apache 2.0 et qui prend en charge trois types d'appels, choice, score et noul, avec une exécution locale sur CPU. Ses essais dépassent les valeurs de référence Jev sur Typed Decisions, AG News et DAIR Emotion, mais restent nettement en retrait sur Banking77 à 72 étiquettes ; l'API hébergée est annoncée mais pas encore ouverte.

  2. domestic_model

    NetEase Youdao ouvre R2T2 et T3PO : reconnaissance et traduction en temps réel en tête des tendances Hugging Face

    Selon un reportage de Xinzhiyuan, NetEase Youdao a ouvert les modèles R2T2 (reconnaissance vocale réellement en flux) et T3PO (traduction en flux), qui environ 5 jours après leur publication ont grimpé en tête des tendances Hugging Face en reconnaissance vocale et en traduction. Le reportage indique que R2T2 repose sur un mécanisme Commit/Wait, que le texte déjà émis n'est plus réécrit, et fournit des chiffres comparatifs avec Whisper et des API commerciales.

  3. flux

    Black Forest Labs publie FLUX 3 Action : modèle monde-action 7B, poids sur Hugging Face

    Selon un article de The Decoder du 24 septembre 2026, Black Forest Labs a publié FLUX 3 Action, un modèle robotique open source construit sur le modèle multimodal FLUX 3 ; il reçoit des flux vidéo multi-caméras pour prédire l'action suivante et l'évolution de l'environnement, et ses 7 milliards de paramètres établissent un record de taux de réussite sur RoboLab-120, avec une vitesse jusqu'à 3,95 fois celle du meilleur modèle open source précédent.

  4. liquid

    Liquid AI publie LFM2.5-VL-DSpark : un modèle visuel 3B avec modèle de draft, décodage jusqu'à 3,13 fois plus rapide

    Selon un billet de blog de Liquid AI publié en septembre 2026, Liquid AI propose un modèle de draft expérimental DSpark pour son modèle vision-langage à poids ouverts LFM2.5-VL-3B, ajoutant environ 280 millions de paramètres (soit 8,9 % de plus que le modèle cible de 3B), avec une accélération annoncée du décodage allant jusqu'à 3,13 fois sur appareil et 2,66 fois sur H100, et un support dès le premier jour de llama.cpp, MLX-VLM et SGLang.

  5. domestic_model

    Sept universités ouvrent le code d'OpenWAM : cadre complet et poids de base pour modèles d'action du monde

    Selon Machine Heart, des équipes de sept universités dont l'Université nationale de Singapour, l'Université Tsinghua et l'Université de Pékin ont ouvert le code d'OpenWAM, comprenant l'infrastructure modulaire OpenWAM-Infra, l'étude expérimentale contrôlée OpenWAM-Study et le modèle de base OpenWAM-α, couvrant huit benchmarks de simulation et trois types de plateformes robotiques réelles, avec la publication de poids pré-entraînés et de recettes de données.