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<rss version="2.0" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Radar IA — Tendances &amp; récap</title><link>https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/domaines/tendances.html</link><description>Tendances de fond, bilans hebdomadaires et dossiers transverses.</description><language>fr-fr</language><lastBuildDate>Wed, 14 Oct 2026 16:30:30 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/feeds/tendances.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Nouveau dans le radar : GLM5.3-Flash-E192-DGX-Spark (AutoTrust AI Lab)</title><link>https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/autotrust__glm5.3-flash-e192-dgx-spark.html</link><guid isPermaLink="true">https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/autotrust__glm5.3-flash-e192-dgx-spark.html</guid><pubDate>Tue, 13 Oct 2026 07:00:00 +0200</pubDate><category>Tendances &amp; récap</category><description>Version non officielle de GLM-5.3-Flash élaguée à 192 experts sur 288 et quantisée NVFP4 (124 Go), visant deux DGX Spark reliés ou un B200.</description></item><item><title>La semaine en bref : la décision typée s&#x27;impose, Qwen3.8-27B se compresse</title><link>https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/articles/2026-10-12-tendances-semaine-en-bref.html</link><guid isPermaLink="true">https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/articles/2026-10-12-tendances-semaine-en-bref.html</guid><pubDate>Mon, 12 Oct 2026 08:16:00 +0200</pubDate><category>Tendances &amp; récap</category><description>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.</description><content:encoded><![CDATA[<p>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.</p>
<h2>Les cinq faits de la semaine</h2>
<h3>1. La décision typée a maintenant six acteurs et un arbitre</h3>
<p>En trois semaines, Cloudflare (<a href="https://huggingface.co/Cloudflare/clef" rel="noopener">clef</a>, clef-flash, clef-omni), Convai (laya), Liquid AI (<a href="https://huggingface.co/LiquidAI/d1-3B" rel="noopener">d1-3B</a>, <a href="https://huggingface.co/LiquidAI/d1-omni-600M" rel="noopener">d1-omni-600M</a>), Fastino (<a href="https://huggingface.co/fastino/GLiNER2.5-Decide" rel="noopener">GLiNER2.5-Decide</a>), AutoTrust (<a href="https://huggingface.co/autotrust/JEV-27B-VL" rel="noopener">JEV-27B-VL</a>) et Perplexity (<a href="https://huggingface.co/perplexity-ai/pplx-decider-v1.1-27b" rel="noopener">pplx-decider-v1.1-27b</a>) 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 <a href="https://huggingface.co/datasets/LocalLLaMA/typed-decisions" rel="noopener">typed-decisions</a> (1,6 k lignes, dont des factures). JEV-27B-VL ouvre le classement du jour avec un score Radar de 84.</p>
<h3>2. Qwen3.8-27B, le socle que tout le monde compresse</h3>
<p>Sept des quinze premières entrées du classement du jour sont des dérivés de <a href="https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B" rel="noopener">Qwen3.8-27B</a> : Saluki (7,9 Go, appel d&#x27;outils conservé), Swift (58 % de tokens de réflexion en moins), Ternary-Bonsai-2, le GGUF GSQ-RCO d&#x27;ISTA et le GGUF d&#x27;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&#x27;affaires » apparaissent sur certains dérivés.</p>
<h3>3. Documents : la sortie structurée rejoint l&#x27;OCR</h3>
<p><a href="https://huggingface.co/XingChen-AGI/TeleOCR" rel="noopener">TeleOCR</a> (1,2 B, Apache 2.0, GGUF communautaires) reste la référence pour un PC. Tencent ajoute <a href="https://huggingface.co/tencent/Youtu-Parsing-Omni" rel="noopener">Youtu-Parsing-Omni</a> (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.</p>
<h3>4. Audio : la transcription multilingue se miniaturise</h3>
<p><a href="https://huggingface.co/moondream/parakeet-redux" rel="noopener">parakeet-redux</a> tient en 178 Mo pour 25 langues dont le français, sur CPU. En face, le corpus <a href="https://huggingface.co/datasets/espnet/yodas3" rel="noopener">yodas3</a> (plus de 1,1 million d&#x27;heures, 100 langues et plus, CC-BY 3.0) fournit de quoi évaluer ou affiner, avec environ 102 k lignes en français d&#x27;après la fiche de liste.</p>
<h3>5. Embeddings et code en local</h3>
<p><a href="https://huggingface.co/google/embeddinggemma-2" rel="noopener">EmbeddingGemma 2</a> (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 <a href="https://huggingface.co/JetBrains/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking" rel="noopener">Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking</a> : 12 B dont 2,5 B actifs, Apache 2.0, GGUF officiels annoncés mais pas encore en ligne.</p>
<h2>Les dix meilleurs scores sur 7 jours</h2>
<p>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.</p>
<table>
<thead><tr><th>Rang</th><th>Élément</th><th>Score</th><th>Likes</th><th>Téléchargements</th><th>Delta</th></tr></thead>
<tbody>
<tr><td>1</td><td><a href="https://huggingface.co/ukisai/Swift-Qwen3.8-27B-GGUF" rel="noopener">Swift-Qwen3.8-27B-GGUF</a></td><td>77</td><td>406</td><td>189 k</td><td>+1</td></tr>
<tr><td>2</td><td><a href="https://huggingface.co/ConwayResearch/Underdog-Saluki-27B-1.0" rel="noopener">Underdog-Saluki-27B-1.0</a></td><td>75</td><td>327</td><td>109 k</td><td>+2</td></tr>
<tr><td>3</td><td><a href="https://huggingface.co/ukisai/Swift-Qwen3.8-27b" rel="noopener">Swift-Qwen3.8-27b</a></td><td>74</td><td>583</td><td>19,1 k</td><td>0</td></tr>
<tr><td>4</td><td><a href="https://huggingface.co/unsloth/embeddinggemma-2-GGUF" rel="noopener">embeddinggemma-2-GGUF</a></td><td>73</td><td>259</td><td>59,3 k</td><td>+1</td></tr>
<tr><td>5</td><td><a href="https://huggingface.co/nerkyor/Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink-Opus5.5-GPT6Astra-Grok4.7-DSV4Pro-K3-SFT-RLOO-MTP-DFlash2" rel="noopener">Qwen3.8-27B-Coder390 (nerkyor)</a></td><td>73</td><td>241</td><td>56,5 k</td><td>+1</td></tr>
<tr><td>6</td><td><a href="https://huggingface.co/LiquidAI/d1-3B" rel="noopener">d1-3B</a></td><td>70</td><td>301</td><td>10,8 k</td><td>+2</td></tr>
<tr><td>7</td><td><a href="https://huggingface.co/datasets/LocalLLaMA/typed-decisions" rel="noopener">typed-decisions</a></td><td>70</td><td>163</td><td>38,5 k</td><td>0</td></tr>
<tr><td>8</td><td><a href="https://huggingface.co/datasets/MoreThought/Fable-5.1-Max-Reasoning-Filtered-10000x" rel="noopener">Fable-5.1-Max-Reasoning-Filtered-10000x</a></td><td>69</td><td>304</td><td>5,3 k</td><td>+2</td></tr>
<tr><td>9</td><td><a href="https://huggingface.co/fastino/GLiNER2.5-Decide" rel="noopener">GLiNER2.5-Decide</a></td><td>69</td><td>167</td><td>14,8 k</td><td>0</td></tr>
<tr><td>10</td><td><a href="https://huggingface.co/LiquidAI/d1-omni-600M" rel="noopener">d1-omni-600M</a></td><td>66</td><td>105</td><td>10,5 k</td><td>nouveau</td></tr>
</tbody>
</table>
<p>Lecture : les quantisations de Qwen3.8-27B dominent par les téléchargements, les modèles de décision par le nombre d&#x27;entrées (quatre sur dix). Les likes restent modestes partout, signe d&#x27;une période encore jeune pour ces sorties.</p>
<p>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.</p>]]></content:encoded></item><item><title>Nouveau dans le radar : MiMo-V2.6-Pro-RL (Xiaomi MiMo)</title><link>https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/xiaomimimo__mimo-v2.6-pro-rl.html</link><guid isPermaLink="true">https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/xiaomimimo__mimo-v2.6-pro-rl.html</guid><pubDate>Mon, 12 Oct 2026 07:00:00 +0200</pubDate><category>Tendances &amp; récap</category><description>Variante entraînée par renforcement de MiMo-V2.6 (Xiaomi) ; taille non vérifiée.</description></item><item><title>Nouveau dans le radar : Hemmingway-1 (Altworld)</title><link>https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/altworld__hemmingway-1.html</link><guid isPermaLink="true">https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/altworld__hemmingway-1.html</guid><pubDate>Mon, 12 Oct 2026 07:00:00 +0200</pubDate><category>Tendances &amp; récap</category><description>Modèle de génération de texte entré dans le top 30 des likes du mois ; taille et licence non vérifiées.</description></item><item><title>Nouveau dans le radar : MiMo-V2.6-RL-oss (Xiaomi MiMo)</title><link>https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/xiaomimimo__mimo-v2.6-rl-oss.html</link><guid isPermaLink="true">https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/xiaomimimo__mimo-v2.6-rl-oss.html</guid><pubDate>Mon, 12 Oct 2026 07:00:00 +0200</pubDate><category>Tendances &amp; récap</category><description>Données d&#x27;entraînement par renforcement publiées avec MiMo-V2.6 (texte, images, documents).</description></item><item><title>Nouveau dans le radar : ChessFly (mlabonne)</title><link>https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/mlabonne__chessfly.html</link><guid isPermaLink="true">https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/mlabonne__chessfly.html</guid><pubDate>Mon, 12 Oct 2026 07:00:00 +0200</pubDate><category>Tendances &amp; récap</category><description>Un cerveau de drosophile simulé qui joue aux échecs (démo statique).</description></item><item><title>Nouveau dans le radar : model-pulse (tardellirs)</title><link>https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/tardellirs__model-pulse.html</link><guid isPermaLink="true">https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/tardellirs__model-pulse.html</guid><pubDate>Mon, 12 Oct 2026 07:00:00 +0200</pubDate><category>Tendances &amp; récap</category><description>Historique et tendances de téléchargement des modèles Hugging Face, avec courbes par modèle.</description></item></channel></rss>