Le modèle à 27 milliards de paramètres fonctionne sur un GPU avec 16 Go de mémoire vidéo, et sa capacité d'inférence serait proche de Claude 4 Opus.

MeNews · 2026-04-01T00:40:18+00:00

Un modèle de 27 milliards de paramètres dépasse Claude Sonnet 4.5 en performance lors d'une quantification en 4 bits, offrant une capacité de raisonnement similaire mais avec une consommation de ressources moindre. Sa version v2 réduit la redondance de 24 %, tout en conservant une précision HumanEval de 96,91 %.

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2026-04-01 00:40:18

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Nouvelles ME, message du 1er avril (UTC+8). Récemment, des informations indiquent qu’un modèle d’une taille de 27B de paramètres, exécuté en quantification 4 bits sur un GPU avec 16 Go de mémoire vidéo en local, a obtenu de meilleurs résultats que Claude Sonnet 4.5 sur le benchmark SWE-bench. Selon l’article, ce modèle peut fournir une capacité de raisonnement comparable à celle de Claude 4 Opus, tout en nécessitant moins de ressources. La version v2 du modèle réduit de 24% la redondance du raisonnement (chain-of-thought), tout en conservant une précision de 96,91% sur HumanEval. (Source : InFoQ)

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