# 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.

*12 octobre 2026 · Tendances & récap · Radar IA* — https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/articles/2026-10-12-tendances-semaine-en-bref.html

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](https://huggingface.co/Cloudflare/clef), clef-flash, clef-omni), Convai (laya), Liquid AI ([d1-3B](https://huggingface.co/LiquidAI/d1-3B), [d1-omni-600M](https://huggingface.co/LiquidAI/d1-omni-600M)), Fastino ([GLiNER2.5-Decide](https://huggingface.co/fastino/GLiNER2.5-Decide)), AutoTrust ([JEV-27B-VL](https://huggingface.co/autotrust/JEV-27B-VL)) et Perplexity ([pplx-decider-v1.1-27b](https://huggingface.co/perplexity-ai/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](https://huggingface.co/datasets/LocalLLaMA/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](https://huggingface.co/Qwen/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](https://huggingface.co/XingChen-AGI/TeleOCR) (1,2 B, Apache 2.0, GGUF communautaires) reste la référence pour un PC. Tencent ajoute [Youtu-Parsing-Omni](https://huggingface.co/tencent/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](https://huggingface.co/moondream/parakeet-redux) tient en 178 Mo pour 25 langues dont le français, sur CPU. En face, le corpus [yodas3](https://huggingface.co/datasets/espnet/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](https://huggingface.co/google/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](https://huggingface.co/JetBrains/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.    [](https://huggingface.co/ukisai/Swift-Qwen3.8-27B-GGUF) [](https://huggingface.co/ConwayResearch/Underdog-Saluki-27B-1.0) [](https://huggingface.co/ukisai/Swift-Qwen3.8-27b) [](https://huggingface.co/unsloth/embeddinggemma-2-GGUF) [](https://huggingface.co/nerkyor/Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink-Opus5.5-GPT6Astra-Grok4.7-DSV4Pro-K3-SFT-RLOO-MTP-DFlash2) [](https://huggingface.co/LiquidAI/d1-3B) [](https://huggingface.co/datasets/LocalLLaMA/typed-decisions) [](https://huggingface.co/datasets/MoreThought/Fable-5.1-Max-Reasoning-Filtered-10000x) [](https://huggingface.co/fastino/GLiNER2.5-Decide) [](https://huggingface.co/LiquidAI/d1-omni-600M)  

| Rang | Élément | Score | Likes | Téléchargements | Delta |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Swift-Qwen3.8-27B-GGUF | 77 | 406 | 189 k | +1 |
| 2 | Underdog-Saluki-27B-1.0 | 75 | 327 | 109 k | +2 |
| 3 | Swift-Qwen3.8-27b | 74 | 583 | 19,1 k | 0 |
| 4 | embeddinggemma-2-GGUF | 73 | 259 | 59,3 k | +1 |
| 5 | Qwen3.8-27B-Coder390 (nerkyor) | 73 | 241 | 56,5 k | +1 |
| 6 | d1-3B | 70 | 301 | 10,8 k | +2 |
| 7 | typed-decisions | 70 | 163 | 38,5 k | 0 |
| 8 | Fable-5.1-Max-Reasoning-Filtered-10000x | 69 | 304 | 5,3 k | +2 |
| 9 | GLiNER2.5-Decide | 69 | 167 | 14,8 k | 0 |
| 10 | d1-omni-600M | 66 | 105 | 10,5 k | nouveau |
 

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

- [Fiche perplexity-ai/pplx-decider-v1.1-27b](https://huggingface.co/perplexity-ai/pplx-decider-v1.1-27b)
- [Fiche autotrust/JEV-27B-VL](https://huggingface.co/autotrust/JEV-27B-VL)
- [Fiche google/embeddinggemma-2](https://huggingface.co/google/embeddinggemma-2)
- [Fiche unsloth/embeddinggemma-2-GGUF](https://huggingface.co/unsloth/embeddinggemma-2-GGUF)
- [Fiche tencent/Youtu-Parsing-Omni](https://huggingface.co/tencent/Youtu-Parsing-Omni)
- [Fiche LiquidAI/d1-omni-600M](https://huggingface.co/LiquidAI/d1-omni-600M)