# Radar IA

> Chaque matin, les modèles, datasets et Spaces qui comptent sur Hugging Face : classements avec Score Radar, fiches techniques et articles pour faire tourner l'IA en local, traiter des documents, bâtir des agents. Site en français, mis à jour chaque matin, données sous licence CC BY 4.0.

Dernière édition : 14 octobre 2026. Le Score Radar (0-100) combine popularité, téléchargements, fraîcheur et pertinence pour l'IA pratique.

## Pages principales

- [Accueil, édition du jour](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/index.md): l'essentiel, la tendance de fond, les derniers articles
- [Classements](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/classements.md): top jour, 7 jours, 30 jours, 3 mois avec scores
- [FAQ](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/faq.md): réponses directes (modèles populaires, IA locale, OCR, agents, transcription)

## Guides (faits vérifiés sur Hugging Face)

- [Modèles IA open source en français (octobre 2026)](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/guides/francais.md): 7 éléments déclarent le français
- [Licences des modèles IA open source suivis (octobre 2026)](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/guides/licences.md): 27 licences différentes
- [Modèles GGUF pour llama.cpp, Ollama, LM Studio (octobre 2026)](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/guides/gguf.md): 20 dépôts GGUF
- [Comfy-Org/MiniMax-H3 : dérivés, GGUF et fine-tunes (octobre 2026)](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/familles/comfy-org__minimax-h3.html): 1 dérivés suivis
- [Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF : dérivés, GGUF et fine-tunes (octobre 2026)](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/familles/ista-daslab__qwen3.8-27b-gsq-rco-gguf.html): 1 dérivés suivis
- [Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking : dérivés et fine-tunes](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/familles/jetbrains__mellum2.1-12b-a2.5b-thinking.html): 1 dérivés suivis
- [d1-3B : dérivés, GGUF et fine-tunes (octobre 2026)](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/familles/liquidai__d1-3b.html): 1 dérivés suivis
- [MiniMaxAI/MiniMax-H3 : dérivés, GGUF et fine-tunes (octobre 2026)](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/familles/minimaxai__minimax-h3.html): 1 dérivés suivis
- [Qwen-Image-2.1 : dérivés, GGUF et fine-tunes (octobre 2026)](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/familles/qwen__qwen-image-2.1.html): 3 dérivés suivis
- [Qwen3.8-27B : dérivés, GGUF et fine-tunes (octobre 2026)](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/familles/qwen__qwen3.8-27b.html): 11 dérivés suivis
- [Qwen3.8-Flash-Next : dérivés, GGUF et fine-tunes (octobre 2026)](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/familles/qwen__qwen3.8-flash-next.html): 3 dérivés suivis
- [Xing4.0-29B-A4B : dérivés, GGUF et fine-tunes (octobre 2026)](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/familles/xingchen-agi__xing4.0-29b-a4b.html): 1 dérivés suivis
- [embeddinggemma-2 : dérivés, GGUF et fine-tunes (octobre 2026)](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/familles/google__embeddinggemma-2.html): 1 dérivés suivis
- [Swift-Qwen3.8-27b : dérivés, GGUF et fine-tunes (octobre 2026)](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/familles/ukisai__swift-qwen3.8-27b.html): 1 dérivés suivis
- [GLM-5.3-Flash : dérivés, GGUF et fine-tunes (octobre 2026)](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/familles/zai-org__glm-5.3-flash.html): 1 dérivés suivis
- [Éditeurs de modèles IA ouverts suivis (octobre 2026)](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/editeurs.html): 90 éditeurs, 23 avec une page dédiée
- [Comparatifs de modèles IA open source (octobre 2026)](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/comparer.html): 24 comparatifs
- [Glossaire de l'IA ouverte : GGUF, quantification, LoRA, MoE](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/glossaire.html): 25 termes définis
- [Nouveaux modèles IA open source repérés (octobre 2026)](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/nouveautes.html): 76 créés depuis 30 jours
- [Index A-Z des modèles IA open source suivis](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles-a-z.html): 128 éléments
- [Modèles open source : Vision-langage (octobre 2026)](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/taches/vision-langage.html): 30 modèles
- [Modèles open source : Génération de texte (LLM) (octobre 2026)](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/taches/generation-de-texte.html): 14 modèles
- [Modèles open source : Transcription audio (ASR) (octobre 2026)](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/taches/transcription-audio.html): 5 modèles
- [Modèles open source : Génération d'images (octobre 2026)](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/taches/texte-vers-image.html): 5 modèles
- [Modèles open source : Classification de texte (octobre 2026)](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/taches/classification-de-texte.html): 4 modèles
- [Modèles open source : Embeddings (octobre 2026)](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/taches/embeddings.html): 2 modèles

## Articles

- [pyannote community-1 : la diarisation libre progresse sur les réunions, recule sur le corpus français](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/articles/2026-10-14-audio-pyannote-community-diarisation.md): pyannote publie le successeur libre de speaker-diarization-3.1 : meilleure attribution des locuteurs, sortie « exclusive » prête à aligner sur une…
- [Qwen3.8-Flash-Next élagué : ISTA-DASLab fait tenir un modèle de code de 177 B dans 32 Go](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/articles/2026-10-14-code-flash-next-coder-elague.md): ISTA-DASLab retire la moitié des experts de Qwen3.8-Flash-Next et quantise le reste à 3,5 bits : 29,6 Go résidents, 75,6 sur SWE-bench Verified d'après la…
- [Qwen3.8-27B « sans refus » : ce que valent les GGUF de huihui et OrcaSAQ-2 pour un usage professionnel](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/articles/2026-10-14-local-qwen-sans-refus-gguf.md): Deux dérivés « abliterated » de Qwen3.8-27B entrent au classement, l'un à 2,2 M de téléchargements ; une seule des deux fiches mesure la perte due à la…
- [d3 : vLLM Semantic Router prend la tête du Decision Index, JEV-35B et Lightning 4B descendent en taille](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/articles/2026-10-13-agents-d3-decision-index.md): L'équipe vLLM Semantic Router publie d3, un modèle de décision de 27 B dont la fiche annonce 65,5 au Decision Index public, devant pplx-decider (61,6). En…
- [LightOnOCR-3 : l'OCR de LightOn passe sur Qwen3.5, avec boîtes et graphiques convertis en tableaux](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/articles/2026-10-13-documents-lightonocr-3-grounding.md): LightOn, éditeur parisien, publie LightOnOCR-3 en deux tailles, 4 B et 0,8 B, sous Apache 2.0. La fiche du 4 B annonce 86,3 sur olmOCR-bench et ajoute un mode…
- [GGUF officiels : Mellum 2.1 tient en 8 Go, MiniCPM-V 4.7 et d1-3B livrent aussi leur version locale](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/articles/2026-10-13-local-gguf-officiels-mellum.md): JetBrains publie les GGUF officiels de Mellum 2.1, son MoE de code à 2,5 B actifs : 8,1 Go en Q4_K_M, contexte 131 k, une commande Ollama. La même semaine,…
- [pplx-decider v1.1 : Perplexity prend la tête du Decision Index, JEV-27B-VL garde l'image](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/articles/2026-10-12-agents-pplx-decider-perplexity.md): Perplexity publie pplx-decider-v1.1-27b, un modèle de décision dérivé de Qwen3.8-27B qui ne génère aucun texte et renvoie une probabilité par option. Sa fiche…
- [Youtu-Parsing-Omni : Tencent transforme pages, tableaux et audio en un seul JSON](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/articles/2026-10-12-documents-youtu-parsing-omni.md): Tencent publie Youtu-Parsing-Omni, un modèle de 5 B qui convertit une page de document, un graphique, un organigramme, un fichier audio ou une vidéo en un…
- [EmbeddingGemma 2 : la recherche sémantique multilingue tient en 176 Mo sur un PC](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/articles/2026-10-12-local-embeddinggemma-2-gguf.md): Google publie EmbeddingGemma 2, un modèle d'embeddings de 0,74 B qui place texte, images, audio et vidéo dans le même espace vectoriel, et Unsloth le décline…
- [La semaine en bref : la décision typée s'impose, Qwen3.8-27B se compresse](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/articles/2026-10-12-tendances-semaine-en-bref.md): 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…
- [parakeet-redux : la transcription en 25 langues tient désormais en 178 Mo](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/articles/2026-10-11-audio-parakeet-redux.md): Moondream publie une version à poids ternaires du parakeet de NVIDIA. Le français y est, le CPU suffit, et l'horodatage par mot est inclus. Le taux d'erreur…
- [Trier des documents sans générer un mot : GLiNER2.5-Decide rejoint la vague des modèles de décision](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/articles/2026-10-11-documents-gliner-decision.md): Fastino publie un classifieur de 340 millions de paramètres qui répond à plusieurs questions typées en un seul appel, sur CPU. Quatrième acteur en trois…
- [Qwen3.8-27B en 8 à 12 Go : trois façons de faire tourner un agent sur un PC](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/articles/2026-10-11-local-qwen38-27b-compresse.md): Saluki, OrcaSAQ et Swift compressent ou raccourcissent le même modèle socle. Tour d'horizon de ce que chacun sacrifie, et d'une licence à lire avant de…

## Fiches modèles

- [JEV-27B-VL](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/autotrust__jev-27b-vl.md): AutoTrust AI Lab, Vision-langage, score 84
- [Ternary-Bonsai-2-27B-gguf](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/prism-ml__ternary-bonsai-2-27b-gguf.md): Prism ML, Génération de texte, score 84
- [Qwen3.8-27B-GGUF](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/unsloth__qwen3.8-27b-gguf.md): Unsloth AI, Génération de texte, score 82
- [laya](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/convaiinnovations__laya.md): convaiinnovations, Classification, score 79
- [MiniCPM5-2B](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/openbmb__minicpm5-2b.md): OpenBMB, Génération de texte, score 79
- [Edge0-35B-A3B-preview](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/edge0__edge0-35b-a3b-preview.md): Edge0, Génération de texte, score 78
- [Underdog-Saluki-27B-1.0](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/conwayresearch__underdog-saluki-27b-1.0.md): Conway, Génération de texte, score 77
- [Qwen3.8-27B](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/qwen__qwen3.8-27b.md): Qwen, Vision-langage, score 77
- [Swift-Qwen3.8-27B-GGUF](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/ukisai__swift-qwen3.8-27b-gguf.md): ukisai, Vision-langage, score 77
- [embeddinggemma-2](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/google__embeddinggemma-2.md): Google, Embeddings, score 76
- [speaker-diarization-3.1](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/pyannote__speaker-diarization-3.1.md): pyannote, Diarisation audio, score 76
- [Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NEO-CODER-MAX-MTP-GGUF](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/davidau__qwen3.8-27b-turbo-fable-cold-fusion-735-882-heretic-uncensored-neo-coder-max-mtp-gguf.md): DavidAU, Vision-langage, score 75
- [Audio8-ASR-Infinite](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/edge0__audio8-asr-infinite.md): Edge0, Reconnaissance vocale, score 75
- [Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/ista-daslab__qwen3.8-27b-gsq-rco-gguf.md): IST Austria Distributed Algorithms and Systems Lab, Vision-langage, score 75
- [Xing4.0-29B-A4B](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/xingchen-agi__xing4.0-29b-a4b.md): XingChen-AGI, Génération de texte, score 75
- [Qwen-Image-2.1-Uncensored-Quantized](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/abenzerps__qwen-image-2.1-uncensored-gguf.md): abenzerps, Texte→image, score 75
- [GLM-5.3-Flash](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/zai-org__glm-5.3-flash.md): Z.ai, Vision-langage, score 75
- [Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/huihui-ai__huihui-qwen3.8-27b-abliterated-gguf.md): huihui-ai, Vision-langage, score 74
- [Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink-Opus5.5-GPT6Astra-Grok4.7-DSV4Pro-K3-SFT-RLOO-MTP-DFlash2](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/nerkyor__qwen3.8-27b-coder390-efficientthink-opus5.5-gpt6astra-grok4.7-dsv4pro-k3-sft-rloo-mtp-dflash2.md): nerkyor, Génération de code, score 74
- [speaker-diarization-community-1](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/pyannote__speaker-diarization-community-1.md): pyannote, Diarisation audio, score 74
- [Swift-Qwen3.8-27b](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/ukisai__swift-qwen3.8-27b.md): ukisai, Vision-langage, score 74
- [embeddinggemma-2-GGUF](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/unsloth__embeddinggemma-2-gguf.md): Unsloth AI, Embeddings, score 74
- [clef](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/cloudflare__clef.md): Cloudflare, Vision-langage, score 73
- [Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-Coder-GGUF](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/ista-daslab__qwen3.8-flash-next-gsq-rco-coder-gguf.md): IST Austria Distributed Algorithms and Systems Lab, Code, score 73
- [Unlimited-OCR](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/baidu__unlimited-ocr.md): BAIDU, OCR / vision-langage documentaire, score 73
- [Qwen-Image-2.1](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/comfy-org__qwen-image-2.1.md): Comfy Org, Texte vers image, score 72
- [MiniMax-H3](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/minimaxai__minimax-h3.md): MiniMax, Image+texte→vidéo, score 72
- [LTX-2.5](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/lightricks__ltx-2.5.md): LTX.io, Image→vidéo, score 71
- [d1-3B](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/liquidai__d1-3b.md): Liquid AI, Vision-langage, score 71
- [Xing4.0-29B-A4B-GGUF](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/venastine-research__xing4.0-29b-a4b-gguf.md): Venastine Research, Génération de texte, score 71
- [clef-flash](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/cloudflare__clef-flash.md): Cloudflare, Vision-langage, score 70
- [Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-GGUF](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/ista-daslab__qwen3.8-flash-next-gsq-rco-gguf.md): IST Austria Distributed Algorithms and Systems Lab, Vision-langage, score 70
- [typed-decisions](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/localllama__typed-decisions.md): LocalLLaMA, Benchmark décisions, score 70
- [Qwen3.8-Flash-Next](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/qwen__qwen3.8-flash-next.md): Qwen, Vision-langage, score 70
- [Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-GGUF](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/orcarouter__qwen3.8-flash-next-uncensored-gguf.md): OrcaRouter, Vision-langage (GGUF), score 70
- [MiniMax-H3](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/comfy-org__minimax-h3.md): Comfy Org, Vidéo, score 69
- [Fable-5.1-Max-Reasoning-Filtered-10000x](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/morethought__fable-5.1-max-reasoning-filtered-10000x.md): MoreThought, Traces de raisonnement, score 69
- [Qwen-Image-2.1](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/qwen__qwen-image-2.1.md): Qwen, Texte→image, score 69
- [GLiNER2.5-Decide](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/fastino__gliner2.5-decide.md): fastino, Classification, score 69
- [ZDTaichu5.0-9B](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/taichuai__zdtaichu5.0-9b.md): TaichuAI, Vision-langage, score 68
- [JEV-35B](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/autotrust__jev-35b.md): AutoTrust AI Lab, Décision typée, score 68
- [DeepSeek-V4.1-Flash](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/deepseek-ai__deepseek-v4.1-flash.md): DeepSeek, Vision-langage, score 68
- [OrcaSAQ-2-Cyber-27B-Uncensored-GGUF](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/orcarouter__orcasaq-2-cyber-27b-uncensored-gguf.md): OrcaRouter, Génération de texte, score 68
- [TeleOCR](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/xingchen-agi__teleocr.md): XingChen-AGI, OCR / documents, score 67
- [MiniCPM-V-4.7-35B-A3B](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/openbmb__minicpm-v-4.7-35b-a3b.md): OpenBMB, Vision-langage, score 67
- [Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored-GGUF](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/atomicchat__qwen-image-2.1-turbo-uncensored-gguf.md): Atomic Chat, Texte→image, score 66
- [whistle](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/cactus-compute__whistle.md): Cactus Compute, Inc., Transcription, score 66
- [CLM-v0.1-8B](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/contrastive-lm__clm-v0.1-8b.md): Contrastive-LM, Classement de texte, score 66
- [Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/jetbrains__mellum2.1-12b-a2.5b-thinking-gguf.md): JetBrains, Génération de code, score 66
- [d1-omni-600M](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/liquidai__d1-omni-600m.md): Liquid AI, Décision multimodale, score 66
- [Nemotron-3-Diarization](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/nvidia__nemotron-3-diarization.md): NVIDIA, Diarisation, score 66
- [MiniMax-H3-Character-Swap-LoRA](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/akatz-ai__minimax-h3-character-swap-lora.md): akatz-ai, Vidéo vers vidéo, score 64
- [sam3](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/facebook__sam3.md): AI at Meta, Segmentation, score 64
- [parakeet-redux](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/moondream__parakeet-redux.md): moondream, Transcription, score 64
- [pplx-decider-v1.1-27b](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/perplexity-ai__pplx-decider-v1.1-27b.md): Perplexity, Décision / classification, score 64
- [Qwen-Image-2.1-Turbo](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/qwen__qwen-image-2.1-turbo.md): Qwen, Texte→image, score 63
- [ema-lightning](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/canberkkkkkk__ema-lightning.md): canberkkkkkk, Synthèse vocale, score 63
- [yodas3](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/espnet__yodas3.md): ESPnet, Corpus audio / ASR, score 63
- [humanizer](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/jialinyyzz__humanizer.md): jialinyyzz, Génération de texte, score 63
- [OrcaSAQ-2-27B](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/modeles/orcarouter__orcasaq-2-27b.md): OrcaRouter, Génération de texte, score 63

## Données

- [API JSON](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/api/v1/index.json): items, articles, éditions, classements, domaines
- [OpenAPI](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/openapi.json): description des points d'accès

## Optional

- [Tout le contenu](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/llms-full.txt): toutes les pages en Markdown
- [Méthode](https://clauzelfamille-dot.github.io/radar-ia/methode.html): calcul du score et limites