Tout le journal · 61 articles
6 novembre 2026
sortie 13:06 · il y a 3 j Inkling 2 Small : Thinking Machines entraîne en NVFP4 sur GB300
Thinking Machines met en ligne le 5 novembre Inkling 2 Small, un mélange d'experts de 594 milliards de paramètres dont 17 milliards actifs par token, qui accepte les images et un effort de raisonnement réglable. Le laboratoire annonce 31 sur l'index Intelligence d'Artificial Analysis contre 13 pour Inkling Small, et promet les poids sous Apache 2.0 la semaine suivante, après les tests de sûreté externes.
sortie 13:06 · il y a 3 j OpenAI classe GPT-6 Cyber critique après 948 exploits Linux
OpenAI met en ligne le 5 novembre GPT-6 Cyber, entraîné pour la recherche de vulnérabilités et l'écriture d'exploits, et le classe Critical au Preparedness Framework, un cran au-dessus de GPT-5.6 Cyber qui restait High. Sur ExploitGym, le modèle marque 48,5 % contre 32,1 %, et il achève 95 % des tâches d'un banc maison où GPT-6 Astra, pourtant moins bridé, refuse tout.
5 novembre 2026
sortie 13:12 · il y a 4 j Ripple-65B : 80,52 sur TerminalBench 2.1 pour 32 millions
Ricursive Intelligence publie Ripple-65B Preview, un modèle dense de 65 milliards de paramètres entraîné sur 12 000 milliards de tokens, qui revendique le meilleur score américain en poids ouverts sur le codage agentique. Le laboratoire chiffre son développement complet, du premier jeu de données au dernier rollout, à 32 millions de dollars, avec 1,4 million de rollouts pour atteindre 80,5 sur TerminalBench 2.1.
papier 13:12 · il y a 4 j Qwen3.8-Flash-Next : 11,5 points de conformité selon le harnais
Mehmet Murat Huyut, de Kuveyt Türk et de l'université Bilgi d'Istanbul, fait tourner quatre modèles ouverts dans cinq harnais différents sur 156 cas d'une banque de détail simulée. Le taux de cas corrects ne bouge que de 4,8 points en moyenne, mais Qwen3.8-Flash-Next passe de 82,1 % à 93,6 % selon la façon dont on l'entoure, assez pour finir premier ou dernier du classement.
4 novembre 2026
papier 13:06 · il y a 5 j Sur Qwen2.5-1.5B, un rival coûte plus que 32 000 tokens neutres
Yinuo Liu, du département d'informatique de l'université de Californie à San Diego, dépose le 3 novembre 2026 une étude sur la dégradation des modèles en contexte long. À longueur et position fixes, sur cinq modèles ouverts de 0,5 à 3 milliards de paramètres, du texte neutre ne coûte rien, des énoncés au format de la preuve font tomber la précision, et un seul énoncé qui donne une autre valeur à la clé multiplie la perte par 9 à 110.
papier 13:06 · il y a 5 j Anthropic, OpenAI, Google : le classement change avec le juge
Sangdo Han et Moonsoo Kim, de la CEO Business School, déposent le 3 novembre 2026 une étude préenregistrée sur le contrôle le plus courant d'une évaluation par modèle juge : refaire la comparaison avec un juge d'un autre éditeur. Cinq modèles de trois éditeurs rejugent 4 000 duels de Chatbot Arena déjà votés par des humains, chaque duel dans les deux ordres de réponse. L'accord au verdict est faible et le classement des neuf systèmes ne survit pas au changement de juge.
3 novembre 2026
benchmark 13:04 · il y a 6 j BILAL-BENCH : sept modèles ouverts, 40 sources justes sur 1 680
Sabah Nushra, de l'Islamic University of Technology de Dacca, et Md Kishor Morol publient le 29 octobre 2026 BILAL-BENCH, un banc de 240 questions en bengali qui mesure si un modèle invente une source islamique ou s'il sait s'abstenir. Sept modèles à poids ouverts, de 1 à 120 milliards de paramètres, ont produit 1 680 réponses doublement annotées. Quarante sont à la fois justes et correctement sourcées.
outil 13:04 · il y a 6 j Pando divise par cinq la latence de push du monorepo d'OpenAI
OpenAI publie le 2 novembre 2026 la description de Pando, le backend qui sert désormais tout le développement de son monorepo. Le système garde le protocole et le client Git, abandonne l'instantané cohérent de toutes les branches et le packfile fabriqué pour chaque client, et réutilise les packs déjà reçus. En production depuis avril, il ramène la latence médiane du push à un cinquième de la précédente et sert près d'un pétaoctet de données Git par jour.
2 novembre 2026
benchmark 17:05 · il y a 7 j BlindToChange : 27,5 points perdus quand l'agent ne cherche pas
Anirudh Phukan, Tanya Goyal et Danish Pruthi déposent le 30 octobre 2026 BlindToChange, un banc d'essai qui mesure si un agent connecté au web découvre seul un fait qui a changé. Chaque mise à jour est posée deux fois, par une question qui la nomme et par une demande de recommandation qui ne la nomme pas. Sur les décès, l'écart médian entre les deux atteint 27,5 points à effort de raisonnement élevé, et plus de trois échecs sur quatre viennent d'un agent qui n'a pas cherché.
papier 13:13 · il y a 7 j ASTC coupe 50,68 % des paires d'attention d'un agent Qwen3.5-9B
Un papier déposé le 30 octobre 2026 décrit ASTC, une compression du contexte d'agent qui ne s'entraîne pas : le modèle lit dans son propre état récurrent ce qu'il a déjà absorbé, porte cette information en tokens mous et garde les valeurs exactes en tokens durs. Le cache de décodage devient réutilisable d'une décision à l'autre. Sur OfficeBench, la justesse passe de 48,42 % à 47,37 % quand les paires d'attention tombent à 49,32 % du niveau de base.
1 novembre 2026
outil 13:02 · il y a 8 j QwenPU exécute un réseau de neurones dans les poids de Qwen 3.5
Divyansh Agrawal met en ligne le 31 octobre 2026 QwenPU, un dépôt qui loge un processeur RISC-V 32 bits et son unité vectorielle dans treize couches compilées d'un Qwen3.5-4B. La machine simulée fait tourner stories260K, le petit modèle de 260 000 paramètres de Karpathy, et écrit son histoire token à token. Aucun poids nouveau n'est appris : un compilateur les calcule, et la même histoire sort à l'identique sur les trois exécutions.
papier 07:25 · il y a 8 j Parameter Labs ouvre un compte ChatGPT avec un lien partagé
Parameter Labs publie le 28 octobre 2026 le détail d'une chaîne qui transformait une conversation ChatGPT publique en JavaScript exécuté dans la session de celui qui l'ouvrait. La victime n'avait rien à installer : un clic sur la prévisualisation d'un lien suffisait pour lister ses conversations, sortir le contenu d'un échange privé et l'envoyer à un serveur tiers. OpenAI a corrigé le 26 octobre et classé le rapport P1, pour une prime totale de 5 000 dollars.
31 octobre 2026
30 octobre 2026
29 octobre 2026
benchmark 13:02 · il y a 11 j GitHub voit 40 % de ses pull requests ouvertes par un agent
GitHub publie le 28 octobre 2026 son rapport Octoverse, sur les douze mois clos au 30 septembre. Les développeurs y ont poussé du code 17,9 milliards de fois, plus que 2024 et 2025 réunis, et fusionné 1,3 milliard de pull requests, 3,5 millions par jour. En septembre, plus de 40 % des pull requests ont été ouvertes par un agent, contre 17 % en mars, et les dépôts créés cette année avec un fichier de configuration d'agent comptent huit fois plus de commits que les autres.
sortie 07:15 · il y a 11 j Google lance Gemini 4 Carbon d'abord pour les cyberdéfenseurs
Google met en ligne le 28 octobre 2026 Gemini 4 Carbon, le modèle frontière qui suit Gemini 4 Argon sorti deux semaines plus tôt. Carbon prend la première place de l'Intelligence Index v5 d'Artificial Analysis avec 59, devant Claude Opus 5.5 à 58. Il n'est pourtant ouvert à personne d'autre : l'accès commence cette semaine pour un sous-ensemble de cyberdéfenseurs, et s'élargira par le programme Fairwind de DeepMind avant d'atteindre les développeurs et les entreprises.
28 octobre 2026
outil 13:01 · il y a 12 j NVIDIA CUDA 13.4 découpe la mémoire des GPU dans Kubernetes
NVIDIA décrit le 27 octobre 2026 un opérateur Kubernetes open source, gpu-fractioning, hébergé sous l'organisation du planificateur KAI, qui applique sur chaque nœud la limite mémoire introduite par CUDA 13.4. Un conteneur demande une quantité exacte de mémoire, ou un minimum garanti avec un plafond qu'il peut franchir quand la carte est libre, et la carte ne porte qu'un mode de calcul à la fois : temps partagé ou partage des multiprocesseurs. KAI Scheduler 0.18.0 est le premier planificateur à écrire les annotations que l'opérateur lit.
sortie 07:14 · il y a 12 j Liquid AI sort LFM3, six modèles 2B pour agents locaux
Liquid AI publie le 27 octobre 2026 LFM3, six modèles d'environ 2 milliards de paramètres tirés d'une seule base de 1,73 milliard, pré-entraînée sur 22 000 milliards de tokens. Le modèle de texte ouvre 256 000 tokens de contexte et tient dans environ 1 Go en 4 bits. Sur le banc LiveClaw de l'éditeur, il marque 45,60 contre 14,70 pour LFM2.5-2.6B, et sa moyenne sur le tableau d'évaluations dépasse celle de Qwen3.5-9B. Liquid le déconseille pourtant pour le code agentique, où la taille des modèles décide encore.
27 octobre 2026
papier 13:00 · il y a 13 j WhoWins : la consigne du message système perd chez les Qwen
Trois auteurs déposent le 23 octobre 2026 WhoWins, 1 080 scénarios notés par code où jusqu'à cinq consignes s'excluent, passés à 14 modèles ouverts de 0,6 à 122 milliards de paramètres pour 1 887 356 réponses notées. Dans un même message, la première de deux lignes contradictoires l'emporte de 72,42 % à 94,66 % ; entre deux messages, elle ne garde plus que 22,95 % à 62,65 %. Placée en tête du message système, une politique perd la plupart de ses conflits avec les lignes suivantes dans tous les modèles Qwen.
sortie 07:16 · il y a 13 j OpenAI divise par deux le prix de GPT-6.1 Terra
OpenAI met en ligne le 26 octobre 2026 GPT-6.1 Terra, un modèle taillé pour lire un plan, remplir un formulaire ou piloter une application de bureau, facturé 1 dollar le million de tokens d'entrée et 5 dollars le million de sortie, soit la moitié du tarif de GPT-5.6 Terra et de GPT-6.1 Sol. L'annonce donne deux chiffres de fiabilité : sur le banc interne d'invites conçues pour provoquer une erreur, le taux de faute tombe de 53,6 % à 16,7 % à faible effort de raisonnement, et Terminal-Bench 4.0 passe de 21,5 % à 50,3 % des tâches à effort maximal.
26 octobre 2026
release 13:00 · il y a 14 j Nanbeige4.3-33B devance Qwen3.8-27B sur Terminal-Bench 2.1
Nanbeige met en ligne le 24 octobre 2026 Nanbeige4.3-33B, un modèle de 33 milliards de paramètres sous licence Apache 2.0, présenté comme le maître dont une version 3 milliards sera distillée. Sur les bancs d'agents de codage, il devance les modèles de la même classe : 80,9 sur Terminal-Bench 2.1 contre 73,0 pour Qwen3.8-27B, 23,8 sur Terminal-Bench 4.0 contre 6,3, 65,5 sur DeepSWE contre 42,5. Il perd en revanche sur SWE-Bench Pro, 60,3 contre 61,7, et sur GPQA Diamond, où Gemma4-31B rend 91,3 contre 89,5.
papier 07:18 · il y a 14 j LazyFlash allège la rétropropagation de l'attention, 5,72 fois
Un papier déposé le 22 octobre 2026 sur arXiv garde le passage avant de l'attention exactement dense et ne retire du calcul que la rétropropagation. LazyFlash classe les blocs de requêtes par la norme du gradient de leur sortie, saute ceux qui ne pèsent presque rien dans la mise à jour des poids, et laisse un budget de masse de gradient fixer la part sautée. Sur Qwen3-8B affiné pour le contexte long, la rétropropagation de l'attention tombe de 1 429,8 à 507,4 millisecondes par microbatch, et le score LongBench-Pro monte de 29,64 à 30,24. À 32 000 tokens, le gain atteint 5,72 fois sur l'attention arrière et 1,66 fois sur le pas d'entraînement complet.
25 octobre 2026
24 octobre 2026
23 octobre 2026
benchmark 17:00 · il y a 17 j Huit DGX Spark de NVIDIA réunis font tourner GLM 5.3 en local
NVIDIA annonce à GTC Berlin la prise en charge officielle des grappes de huit DGX Spark : 1 To de mémoire unifiée, contre 128 Go sur une machine seule, de quoi charger le GLM 5.3 complet de Z.ai. Sur Qwen3.8-27B en NVFP4, le décodage passe de 11,86 à 52,58 tokens par seconde, et un nanochat de 896,5 millions de paramètres s'entraîne 7,79 fois plus vite sur huit nœuds que sur un.
sortie 07:15 · il y a 17 j Anthropic confie Agent Skills à l'Agentic AI Foundation
Anthropic donne Agent Skills à l'Agentic AI Foundation, la fondation qu'il a cofondée avec Block et OpenAI et où le protocole MCP est déjà logé. La norme, un dossier et un fichier SKILL.md qui apprennent une procédure à un agent, revendique plus de 70 plates-formes intégrées, un million de skills publiées et près de 280 millions d'installations.
22 octobre 2026
papier 17:00 · il y a 18 j VocabX coupe 77 % du coût d'inférence d'un correcteur Qwen3-4B
Dharma-AI publie le 21 octobre 2026 la méthode VocabX, qui reconstruit le vocabulaire d'un petit modèle spécialisé autour du coût de chaque token. Sur un correcteur de dissertations portugaises bâti sur Qwen3-4B, la réponse moyenne tombe de 350 à 101 tokens, le coût mesuré de 77,0 % et le score du banc monte de 0,703 à 0,810. Les chiffres viennent de la version en relecture du papier, encore à paraître.
benchmark 13:00 · il y a 18 j OR-License juge onze agents sur 31 missions de conseil payées
Trente et une missions de recherche opérationnelle, dix scénarios industriels, des contrats de conseil payés pour 3,68 millions de dollars : le banc OR-License part des documents clients d'origine et des livrables que ces clients avaient acceptés. Onze modèles de frontière passés dans des harnais d'agent n'égalent pas la référence experte, le meilleur réglage Claude Code atteignant 0,87 contre 1. Le papier est déposé sur arXiv le 16 octobre 2026.
release 07:15 · il y a 18 j Le serveur de llama.cpp sert la synthèse vocale par HTTP
La proposition 26603 de llama.cpp est fusionnée le 20 octobre 2026 à 23 h 19 UTC et sort dans la version b11781 le lendemain : le serveur du projet accepte un POST /tts qui rend un fichier audio à partir d'un texte et d'une voix de référence. Le point d'entrée au format des API vocales d'OpenAI, lui, reste à faire.
20 octobre 2026
papier 17:00 · il y a 20 j Seize modèles ouverts, 1,1 million de poèmes, les mêmes mots
Quinze formes poétiques, 248 étiquettes de sujet, seize modèles à poids ouverts et plus de 1,1 million de poèmes produits : Jacob A. Matthews et Sil Hamilton mesurent le repli créatif à l'échelle du million, dans un papier déposé sur arXiv le 16 octobre 2026. Le constat est que les modèles ont le vocabulaire poétique et les rimes, et s'en servent très peu.
sortie 13:01 · il y a 20 j MiniMax sort M3.1 Flash, 70 % moins cher que M3
MiniMax met en ligne le 19 octobre 2026 M3.1 Flash, la version rapide de sa gamme d'agents, facturée 0,15 dollar le million de tokens en entrée et 0,60 en sortie, soit 70 % de coût d'usage en moins que son prédécesseur. L'éditeur annonce une inférence près de trois fois plus rapide, 170 tokens par seconde en médiane et 73,7 % sur DeepSWE v1.1, et renvoie la publication des poids à plus tard.
sortie 07:31 · il y a 20 j La Commission publie EN 18286, première norme de l'AI Act
La Commission européenne a inscrit le 19 octobre 2026 au Journal officiel la référence de la première norme harmonisée de l'AI Act, EN 18286:2026, consacrée au système de management de la qualité de l'article 17. La décision d'exécution (UE) 2026/2274 lui attache une présomption de conformité, que la Commission présente comme la seule du genre pour un référentiel de management de l'IA.
19 octobre 2026
18 octobre 2026
sortie 13:02 · il y a 22 j NVIDIA sort Dory 1.0, un 4B qui règle son calcul par token
NVIDIA publie le 16 octobre 2026 Dory 1.0, un modèle de 4 milliards de paramètres dont la pile de couches est réappliquée plusieurs fois : le même point de contrôle sert alors plusieurs budgets de calcul, sans réentraînement ni changement de modèle. Sur l'écriture de code, il passe de 50,3 % à 61,8 % de réussite sur SWE-bench Verified entre une et quatre boucles, au-dessus des 54,7 % de Qwen3.5-4B, et la fiche reste en retrait du même modèle de référence sur les questions de culture générale.
benchmark 07:22 · il y a 22 j StarSkirmish : GPT-6 Astra écrit le meilleur bot StarCraft
StarSkirmish Bench publie le 15 octobre 2026 un relevé où chaque grand modèle écrit en une heure un bot Protoss en C++ pour StarCraft: Brood War, puis l'oppose à des bots humains. GPT-6 Astra arrive en tête, GPT-6.1 Sol suit à un dixième du coût par passage, et le meilleur bot écrit par un modèle ne gagne que 7 % de ses parties contre les trois meilleurs bots humains.
17 octobre 2026
benchmark 17:00 · il y a 23 j Apple fait tourner Muse Spark Open 816B sur quatre Mac Studio
Apple publie le 15 octobre 2026 des mesures d'inférence distribuée de Muse Spark Open, le modèle de 816 milliards de paramètres : sur quatre Mac Studio à puce M5 Ultra, il décode 36,73 tokens par seconde. La même puce abaisse le temps du premier token jusqu'à 4,6 fois par rapport à la génération M3 Ultra, pour environ 300 watts au pic.
note 13:01 · il y a 23 j La CNIL encadre la reconstitution d'adresses professionnelles
La CNIL publie le 16 octobre 2026 un cadre pour la reconstitution d'adresses électroniques professionnelles à partir de données accessibles en ligne. L'intérêt légitime peut fonder cette pratique, mais seulement si l'organisme a un intérêt réel, si la personne pouvait raisonnablement s'attendre à être contactée ainsi, et s'il pose des garanties. À défaut, la reconstitution doit s'arrêter, ou reposer sur le consentement.
sortie 07:18 · il y a 23 j Reflection ouvre Beam-1.0, 501 milliards de paramètres
Beam-1.0-501B-A23B, publié le 16 octobre 2026 par Reflection sous licence Apache 2.0, active 23,4 milliards de ses 501,3 milliards de paramètres par token et porte sa fenêtre à un million de tokens. Le modèle est taillé pour la programmation agentique et l'appel d'outils, et son support dans llama.cpp a été fusionné le jour même.
16 octobre 2026
sortie 13:03 · il y a 24 j IBM Granite Switch 4.1 réunit chat, décisions et parole
Deux modèles de 8 et 30 milliards de paramètres répondent en langage naturel, rendent des décisions et transcrivent la parole depuis un seul point d'entrée, pour à peu près la mémoire vidéo que le modèle de base occupe seul. Un adaptateur de décision, un adaptateur garde-fou et un modèle de reconnaissance vocale sont composés sur la même base.
sortie 07:19 · il y a 24 j Meta ouvre Muse Spark Open, 816 milliards de paramètres
Muse Spark Open, publié le 15 octobre 2026, active 42 milliards de ses 816 milliards de paramètres par token et tient le texte, l'image, l'audio et la vidéo dans une fenêtre d'un million de tokens. Entraîné pour la programmation agentique, il pèse environ 1,5 téraoctet en BF16 et tient sur un seul nœud B200 en NVFP4.
15 octobre 2026
14 octobre 2026
13 octobre 2026
12 octobre 2026
11 octobre 2026
10 octobre 2026
9 octobre 2026
8 octobre 2026
7 octobre 2026
6 octobre 2026
5 octobre 2026
4 octobre 2026
3 octobre 2026
2 octobre 2026
1 octobre 2026
outil 09:27 · il y a 39 j Pirate Face met les modèles ouverts en torrents, sans en héberger un seul
Un site ouvert cet été propose de rendre les poids ouverts impossibles à retirer : il indexe les modèles de Hugging Face, garde leurs empreintes SHA-256 et publie des aimants BitTorrent dont son propre annonceur répond à l'échange depuis le 30 septembre. Trois mois après le départ, 5 094 comptes et 1 150 pseudos vérifiés, 669 000 modèles annoncés au catalogue, mais le modèle retiré de Hugging Face qui l'a mis en avant n'a encore ni empreinte conservée ni source.
note 09:27 · il y a 39 j Extraire le raisonnement protégé d'un modèle sans casser un chiffrement
OpenAI dit avoir déjoué en juillet une campagne concertée d'extraction du raisonnement protégé de ses modèles. Les opérateurs ne forcent rien : ils font recopier le raisonnement chiffré d'une conversation dans une autre, où un modèle est prié de le déchiffrer et de le transcrire. Seize mille requêtes en deux jours, plus de 15 000 comptes écartés en quatre semaines, et une attribution qui pointe des personnes liées à l'éditeur de Kimi.
30 septembre 2026
29 septembre 2026
outil 19:00 · il y a 41 j Les modèles de décision entrent dans Ollama
Ollama 0.35.0 ouvre une route pour les modèles de décision, bâtie sur l'API Jev de TypeSafe : ils ne rédigent pas de texte, ils rendent des choix, avec leur probabilité et leur score, que le logiciel consomme directement.
benchmark 11:30 · il y a 41 j Combien de tokens brûle vraiment un agent
Le même agent, la même tâche, et une facture qui varie d'un facteur dix. Le papier TokenCast attaque le sujet par la mesure plutôt que par l'estimation à vue.
sortie 08:15 · il y a 41 j TeleOCR : un OCR de 1,4 milliard de paramètres pour les documents denses
Un modèle de lecture de documents bâti sur Qwen2.5-VL, en Apache 2.0, qui déclare le chinois et l'anglais.
release 07:40 · il y a 41 j llama.cpp b11247 : Vulkan réutilise ses descriptor sets
Le backend Vulkan arrête de reconstruire ses descripteurs quand les bindings ne changent pas entre deux appels.