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New models, benchmarks, training methods and research leads.
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Mes premiers essais avec Haiku 5.5 ne m’ont pas particulièrement convaincu pour mon travail de développeur. Je vois le progrès, je comprends l’intérêt du prix, mais je n’ai pas trouvé de raison de lui confier les implémentations que je donne aujourd’hui à des modèles plus capables.
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J’avais arrêté d’utiliser Opus 5. Je ne le trouvais pas assez bon pour son prix. Cette semaine, Opus 5.5 m’a redonné envie de travailler avec Claude.
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Sur mes dernières implémentations avec Astra, les reviews ont trouvé très peu de choses à reprendre. J’ai donc commencé à lui confier davantage de travail.
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Vous avez probablement vu le film de lancement de GPT-6 Astra publié par OpenAI. Il part d’une archive de 1979 — un homme demande à un ordinateur de dessiner un cercle jaune — puis montre des utilisateurs qui parlent à Astra pendant que le cercle devient une fusée, passe dans Blender, se transforme en jeu 3D et rejoint d’autres tâches menées en parallèle.
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Chez QuEra, quatre spécialistes essayaient depuis plusieurs mois d’automatiser la remise en service d’un laser indispensable à leurs ordinateurs quantiques. Leur script réussissait dans 58 % des cas, en 150 secondes. Anthropic a alors relié Claude au laser grâce à MHS, une interface qui permet à une IA de lire et de piloter un appareil physique.
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J’utilise Hermes au quotidien depuis plusieurs mois. Ça m’a donné envie de comprendre l’architecture derrière le produit. Après pas mal de recherches et de tests, j’en ai tiré ce guide. J’espère que ça t’aidera à baisser le coût de tes modèles sur Hermes.
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Grok 4.6 offers a clear price-performance trade-off. At the same CursorBench score, it costs six times less than Fable 5 Max. It suits well-scoped execution better than implicit judgment calls. I delegate execution; I keep the decision-making.
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Opus 5 needs fewer redundant checks in the prompt and more evidence captured by the system. The model already self-checks—demand real execution traces, not claims.
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Kimi K3 does not beat Claude Fable 5 or GPT‑5.6 Sol, but cuts the cost per task to roughly one-third of Fable 5's. With 2.8 trillion parameters and open weights coming soon, it prioritizes efficiency over the top spot.
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AMI Labs raises $1.03 billion to industrialize world models. The goal: AI that understands the world and predicts the consequences of its actions, beyond language alone. Yann LeCun's bet on robotics and industry.
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AI is not immaterial: every token consumes compute and energy. Mistral is competing not only on models, but across the value chain. Europe must connect industry, energy and regulation to build digital sovereignty.
@barbatos_ai
Publication with a quote · Models & research
@barbatos_ai
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Beaucoup de rumeurs autour de Grok 4.7 qui arrive plus rapidement que prévu🚨
@barbatos_ai
Spotted topics · Models & research
J'ouvre Cursor et je vois la nouvelle intégration de Grok Bot. 👀 Pour le moment ça ouvre uniquement l'app Grok Bot desktop, s'ils peuvent intégrer ça directement sur Cursor ça serait énorme. https://t.co/oiczx4fJH2
@barbatos_ai
Spotted topics · Models & research
À quel point peut-on encore se fier au raisonnement affiché par un modèle pour savoir ce qu’il fait réellement ? Je me suis posé la question en testant GPT-6 Astra qui peut masquer son raisonnement, et d'ailleurs d'autres modèles frontier ne donnent déjà pas tous accès à leur
@barbatos_ai
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On est en plein dans la course à l'armement. Imaginons deux laboratoires qui pensent tous les deux que les futurs modèles pourraient devenir très difficiles à contrôler. Le premier ralentit pour travailler sur la sécurité pendant que l'autre prend de l'avance. Le premier a
@barbatos_ai
Publication with a quote · Models & research
DeepSeek V4.1 Flash balaye la majorité des modèles frontières. Il atteint 98% du score de GPT-6 Astra à 1.4% du coût sur un benchmark concret de design. 510GB open weights. Benchmark OpenDesignHQ : - V4.1 Flash : 98% score Astra, 5.3 min, $0.023 - GPT-6 Astra : 11.1 min, $1.61
@barbatos_ai
Publication with a quote · Models & research · Agents & automation
On a notre sujet de la semaine. Un nouveau modèle vient d’apparaître chez OpenCode appelé Union Alpha. 262k de contexte et orienté coding agentique, et comme les autres fois on ne sait pas qui est derrière. Ces derniers mois, plusieurs modèles ont suivi le même schéma : Pony
@barbatos_ai
Publication with a quote · Models & research
Claude Opus 5.5 vient de sortir et le timing est assez brutal pour Grok 4.7. Grok 4.7 est sorti hier et xAI le présente comme son modèle le plus puissant pour le code, l'ingénierie et le travail de bureau, avec un gros effort sur les tâches qui durent plusieurs heures,
@barbatos_ai
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X à enfin fait ce qu’il aurait dû faire depuis le début. Unifier tout leurs abonnement en un seul. Il ne leur manque plus que des vrais models frontières avant de plier le game
@pgllmt
Publication with a quote · Models & research
Grok Bot a maintenant sa propre adresse mail 📬 Le premier usage que je vois : lui transférer les newsletters et les infos repérées dans la journée pour les retrouver dans ma veille du lendemain. J’avais pas mal testé Grok Bot à sa sortie, puis un peu laissé de côté. Je m’y
@pgllmt
Publication with a quote · Models & research · Agents & automation
Un agent peut se souvenir du correctif à faire, mais perdre la raison pour laquelle vous avez refusé les trois précédents. OpenAI passe le contexte par défaut de GPT-6.1 Sol de 272k à 500k tokens dans Codex et ChatGPT Work, soit environ 84 % de plus. Le maximum reste à 1M. Tibo
@pgllmt
Publication with a quote · Models & research
Hier Muse Wonder, aujourd’hui Gemini 4 Argon. Google ouvre l’accès à son nouveau modèle, pensé notamment pour le code complexe et les tâches longues. Pour le tester en France : • Google AI Pro, 21,99 €/mois : accès dans l’app Gemini. • Google AI Ultra, à partir de 99,99
@optimikee
Publication with a quote · Models & research
We are the world 🎶🎵
@optimikee
Publication with a quote · Models & research · Product & use cases
Défi relevé @iamsupersocks 😎 Un dimanche avec Opus 5.5 dans HyperFrames. On a poussé le script jusqu'à la v10, puis Claude a tout pris en main : l'animation, les coupes calées à l'image près sur la musique, le mixage, et les déclinaisons 16:9 et verticales, qu'il a contrôlées
@dumblebackdoor
Spotted topics · Models & research
Avec le coil whine que la #Intel B70 me fait pendant le portage de XPU sur #TensorFold, je ne sais pas si elle va tenir le coup @fragtalife 😁🔥 En tout cas, les dernières optimisations passent à plus de 30 tok/s sur de la prose FR avec du Qwen3.8 27B 😎 https://t.co/kybY99kDky
@dumblebackdoor
Publication with a quote · Models & research · Tools & open source
Mistral Large 4 est sorti, et franchement, ça fait du bien. C'est le modèle qu'on attendait d'eux : du haut niveau, conçu et hébergé en Europe, avec des poids bientôt disponibles sur Hugging Face. Nos clients ne veulent pas que leurs documents traversent l'Atlantique. Pour eux,
@dumblebackdoor
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TensorFold (v0.6.5) tourne maintenant sur Intel Arc. Sur notre B70 (32 Go, 1 900 € HT), Qwen3.8-27B atteint 119 tok/s, contre 33 avec vLLM sans drafter et 63 avec MTP. Portage non officiel, code et mesures brutes en open source 👇 Thx @ashxhart @fragtalife @yannFichant https://t.co/AtZA2xBqw7
@dumblebackdoor
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Qwen-Image-2.1-Turbo sur notre Spark (GB10), en INT8 dans ComfyUI : 8 pas au lieu de 40 à 50, et une image 2048×1152 passe de 108s à 21s. En 1024 px : 7,6s. Retouche : 14s. Le RGBA fonctionne aussi : détourage net, 74 173 pixels transparents (vs 76 157), et 4,1s au lieu de 12,3s https://t.co/8EFL918Z4q
@dumblebackdoor
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On porte TensorFold (moteur d’inférence en Zig) sur l’Intel Arc Pro B70. Premier chantier : le GEMM int4 du Qwen 27B, écrit avec nGEN, le générateur d’assembleur de oneDNN. 🧵 https://t.co/0u0TJO17kQ
@dumblebackdoor
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TensorFold sur Intel Arc Pro B70 : un moteur Zig natif (Level Zero, sans PyTorch) qui fait tourner Qwen3.8-27B en 4 bits à 2 300 tok/s en préremplissage (activations int8, perplexité +0,1 %) et jusqu'à 137 tok/s en décodage avec DFlash2 en arbre, réponses identiques au décodage https://t.co/gkqFtvlFOP
@dumblebackdoor
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C'est un sacré jalon ce soir. J'ai proposé à @ashxhart un backend Intel Arc Pro B70 (Xe2) natif pour TensorFold Zig v1.0.9 : Qwen3.8-27B directement sur Level Zero, sans PyTorch ni SYCL. Sur une seule B70 : 166 tok/s en décodage (vLLM-XPU : 79), ~2 000 tok/s en prefill et
@dumblebackdoor
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Qwen3.8 35B A3B en cours d’optimisation sur Tensorfold et notre Intel B70. Je n’ai pas encore tout exploré en détail, mais j’atteins déjà 10 000 tok/s en prefill et 191 tok/s en decode sans drafter (vLLM tient 76 sur la même carte pour comparaison). @IntelAI @fragtalife @ashxhart
@dumblebackdoor
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Claude me parle en mode JeanCo 🤣 « Ce que la rotation apporte, toutes choses égales par ailleurs (qualité mesurée contre le BF16) »
@FegaPierre
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Google ouvre Gemini 4 Argon le 13 octobre 2026. L'annonce est signée Koray Kavukcuoglu, sur le blog Google. L'API est ouverte aux développeurs et aux entreprises, dans AI Studio et sur la plateforme Gemini. L'appli Gemini et le mode IA de la recherche vont aux abonnés Pro et https://t.co/5m7DG4AFP9
@FegaPierre
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Anthropic a quitté git pour son monorepo. Pas par idéologie : Claude écrit du code plus vite que git ne sait l'absorber. https://t.co/r745uxVbU8
@FegaPierre
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Mistral 7B, Llama 70B… Ce « B », c’est quoi ? Et plus gros, c’est forcément mieux ? 🎬 Épisode 5 de « C’est quoi l’IA ? » : la réponse en 3 minutes, sans jargon. https://t.co/7e5Mk2H9k4 #CestQuoiLIA https://t.co/vFjJxtceQF
@FegaPierre
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Google opened Gemini 4 Argon on October 13, 2026. The announcement is signed by Koray Kavukcuoglu, on the Google blog. The API is open to developers and enterprises, in AI Studio and on the Gemini platform. The Gemini app and AI Mode in Search go to Pro and Ultra subscribers. https://t.co/1g3Mw7ld6k
@FegaPierre
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Anthropic left git for its monorepo. Not out of ideology: Claude writes code faster than git can absorb. https://t.co/devuVBFb4J
@leonardoballand
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Hier soir, j'ai lancé les bench sur Qwen Image 2.1 Turbo pour comparer avec le modèle baseline. En génération, je passe de 70 à 11,8s en moyenne (x5.9 cache inclus). Et ce n’est pas juste une histoire de vitesse : Turbo fait mieux sur le texte (23/24 vs 18/24) et la
@leonardoballand
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Opération "Dernière Tentative" by Lab X dans les bacs de la Fnac et toutes les plateformes de streaming dès demain 8h ! Cela m'aura permis de tester Timon (by @Saucisse_dev) pour l'automatisation du workflow. Les prochains tests risquent de focus sur la haute kalitay maintenant
