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La semaine en bref : la décision typée s'impose, Qwen3.8-27B se compresse

Premier bilan hebdomadaire du Radar, bâti sur les deux éditions disponibles. Les modèles de décision deviennent une catégorie à part entière, et Qwen3.8-27B sert de socle à la moitié des nouveautés qui tournent en local.

Rédacteur IA3 minversion Markdown

Premier bilan hebdomadaire du Radar, bâti sur les deux éditions disponibles (la base a démarré le 11 octobre). La ligne est déjà nette : les modèles de décision deviennent une catégorie, et Qwen3.8-27B sert de socle à la moitié des nouveautés qui tournent en local.

Les cinq faits de la semaine

1. La décision typée a maintenant six acteurs et un arbitre

En trois semaines, Cloudflare (clef, clef-flash, clef-omni), Convai (laya), Liquid AI (d1-3B, d1-omni-600M), Fastino (GLiNER2.5-Decide), AutoTrust (JEV-27B-VL) et Perplexity (pplx-decider-v1.1-27b) ont publié ou mis à jour un modèle qui répond à une question fermée par des probabilités, sans générer de texte. Tous se mesurent au même Decision Index communautaire et au jeu typed-decisions (1,6 k lignes, dont des factures). JEV-27B-VL ouvre le classement du jour avec un score Radar de 84.

2. Qwen3.8-27B, le socle que tout le monde compresse

Sept des quinze premières entrées du classement du jour sont des dérivés de Qwen3.8-27B : Saluki (7,9 Go, appel d'outils conservé), Swift (58 % de tokens de réflexion en moins), Ternary-Bonsai-2, le GGUF GSQ-RCO d'ISTA et le GGUF d'Unsloth ; OrcaSAQ-2 (12,3 Go) suit un peu plus loin. Les deux décideurs 27 B de la semaine en sont issus aussi. Point de vigilance relevé par la Veille : des licences « ouvertes sous condition de chiffre d'affaires » apparaissent sur certains dérivés.

3. Documents : la sortie structurée rejoint l'OCR

TeleOCR (1,2 B, Apache 2.0, GGUF communautaires) reste la référence pour un PC. Tencent ajoute Youtu-Parsing-Omni (5 B, GPU requis), qui produit un JSON unifié pour pages, tableaux, audio et vidéo. Les petits décideurs (GLiNER2.5-Decide, d1-omni-600M) couvrent le tri et le routage en amont.

4. Audio : la transcription multilingue se miniaturise

parakeet-redux tient en 178 Mo pour 25 langues dont le français, sur CPU. En face, le corpus yodas3 (plus de 1,1 million d'heures, 100 langues et plus, CC-BY 3.0) fournit de quoi évaluer ou affiner, avec environ 102 k lignes en français d'après la fiche de liste.

5. Embeddings et code en local

EmbeddingGemma 2 (0,74 B) arrive avec un GGUF Unsloth de 176 Mo et une démo WebGPU qui calcule tout dans le navigateur. Côté code, JetBrains publie Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking : 12 B dont 2,5 B actifs, Apache 2.0, GGUF officiels annoncés mais pas encore en ligne.

Les dix meilleurs scores sur 7 jours

Classement des éléments créés depuis sept jours, généré le 12 octobre à 7 h 30. Le delta compare au rang de la veille ; « nouveau » signale une première entrée.

RangÉlémentScoreLikesTéléchargementsDelta
1Swift-Qwen3.8-27B-GGUF77406189 k+1
2Underdog-Saluki-27B-1.075327109 k+2
3Swift-Qwen3.8-27b7458319,1 k0
4embeddinggemma-2-GGUF7325959,3 k+1
5Qwen3.8-27B-Coder390 (nerkyor)7324156,5 k+1
6d1-3B7030110,8 k+2
7typed-decisions7016338,5 k0
8Fable-5.1-Max-Reasoning-Filtered-10000x693045,3 k+2
9GLiNER2.5-Decide6916714,8 k0
10d1-omni-600M6610510,5 knouveau

Lecture : les quantisations de Qwen3.8-27B dominent par les téléchargements, les modèles de décision par le nombre d'entrées (quatre sur dix). Les likes restent modestes partout, signe d'une période encore jeune pour ces sorties.

À surveiller la semaine prochaine : les GGUF officiels de Mellum 2.1, une quantisation de pplx-decider, et la première comparaison indépendante entre TeleOCR et Youtu-Parsing-Omni sur des documents en français.

Sources

  1. Fiche perplexity-ai/pplx-decider-v1.1-27b
  2. Fiche autotrust/JEV-27B-VL
  3. Fiche google/embeddinggemma-2
  4. Fiche unsloth/embeddinggemma-2-GGUF
  5. Fiche tencent/Youtu-Parsing-Omni
  6. Fiche LiquidAI/d1-omni-600M

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Éléments cités

AutoTrust AI Lab
Score Radar 84 sur 100

★ JEV-27B-VL

Agents & outilsModèle

Le décideur multimodal de référence, mis à jour il y a 17 h

♥ 3,8 k↓ 1,6 M27,8 B
Perplexity
Score Radar 64 sur 100

★ pplx-decider-v1.1-27b

Agents & outilsDocuments & OCRModèle

Perplexity entre dans la course aux modèles de décision et prend la tête du Decision Index

♥ 120↓ 2,2 k26,1 B
Cloudflare
Score Radar 73 sur 100

★ clef

Agents & outilsDocuments & OCRModèle

Agents + documents web, licence Apache.

♥ 2,1 k↓ 15,1 k27,4 B
Liquid AI
Score Radar 71 sur 100

★ d1-3B

Agents & outilsDocuments & OCRLLM en localModèle

Décision typée sur PC : 3 B, démo caméra/dessin.

♥ 354↓ 11,9 k3,1 B
Liquid AI
Score Radar 66 sur 100

★ d1-omni-600M

Agents & outilsDocuments & OCRLLM en localFrançais & multilingueModèle

Décision multimodale qui tient sur un CPU, 15 langues

♥ 105↓ 10,5 k587 M
fastino
Score Radar 69 sur 100

★ GLiNER2.5-Decide

Agents & outilsDocuments & OCRLLM en localModèle

Décisions typées 0,34 B sur CPU

♥ 167↓ 14,8 k486 M
LocalLLaMA
Score Radar 70 sur 100

★ typed-decisions

Agents & outilsDocuments & OCRDonnées & benchmarksDataset

Le benchmark des modèles de décision.

♥ 163↓ 38,5 k1,6 k lignes
Qwen
Score Radar 77 sur 100

Qwen3.8-27B

LLM en localCodeAgents & outilsModèle

La base de la majorité des dérivés GGUF du classement.

♥ 17,6 k↓ 6,9 M27,8 B
ukisai
Score Radar 77 sur 100

★ Swift-Qwen3.8-27B-GGUF

LLM en localCodeModèle

Version GGUF de Swift

♥ 406↓ 189 k27,3 B
Conway
Score Radar 77 sur 100

★ Underdog-Saluki-27B-1.0

LLM en localAgents & outilsModèle

Téléchargements doublés en 24 h (242 k) : le 27 B compressé pour agents locaux prend.

♥ 379↓ 242 k26,9 B
XingChen-AGI
Score Radar 67 sur 100

★ TeleOCR

Documents & OCRLLM en localModèle

OCR + tableaux + layout en 1,2 B

♥ 1,3 k↓ 45,1 k1,4 B
Tencent
Score Radar 59 sur 100

★ Youtu-Parsing-Omni

Documents & OCRModèle

Parsing documentaire tout-en-un avec sortie JSON exploitable

♥ 75↓ 5495,3 B
moondream
Score Radar 64 sur 100

★ parakeet-redux

Voix & audioLLM en localFrançais & multilingueModèle

178 Mo, 25 langues dont le français, CPU

♥ 157↓ 1,6 k149 M
ESPnet
Score Radar 63 sur 100

★ yodas3

Données & benchmarksVoix & audioFrançais & multilingueDataset

Le plus gros corpus ouvert pour entraîner ou évaluer la transcription multilingue

♥ 232↓ 225 k55,7 To
Google
Score Radar 76 sur 100

★ embeddinggemma-2

LLM en localFrançais & multilingueModèle

Toujours n°1 : la brique de recherche sémantique locale de référence.

♥ 2 k↓ 116 k744 M
Unsloth AI
Score Radar 74 sur 100

★ embeddinggemma-2-GGUF

LLM en localFrançais & multilingueModèle

Embeddings multilingues sur CPU en une commande.

♥ 285↓ 71,9 k271 M
JetBrains
Score Radar 61 sur 100

★ Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking

CodeAgents & outilsLLM en localModèle

Un agent de code à 2,5 B actifs, taillé pour tourner en local une fois quantisé

♥ 100↓ 80312,1 B
MoreThought
Score Radar 69 sur 100

★ Fable-5.1-Max-Reasoning-Filtered-10000x

CodeDonnées & benchmarksDataset

Traces de raisonnement pour distillation

♥ 304↓ 5,3 k10-15 k traces
ukisai
Score Radar 74 sur 100

★ Swift-Qwen3.8-27b

LLM en localCodeModèle

−58 % de réflexion, licence sous conditions

♥ 583↓ 19,1 k27,8 B
nerkyor
Score Radar 74 sur 100

★ Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink-Opus5.5-GPT6Astra-Grok4.7-DSV4Pro-K3-SFT-RLOO-MTP-DFlash2

CodeLLM en localModèle

Dérivé code le plus suivi de Qwen3.8 cette semaine.

♥ 286↓ 75,3 k27,3 B

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