Google publie EmbeddingGemma 2, un modèle d'embeddings multimodal compact à poids ouverts, basé sur Gemma 4 et sous licence Apache 2.0. Il vise à rendre la recherche sémantique et le RAG plus efficaces, y compris en local sur les appareils.
Le JDN a mesuré le coût réel des IA d'OpenAI et d'Anthropic sur des tâches d'entreprise. Les tarifs affichés par les éditeurs se révèlent un mauvais indicateur de la facture finale.
Après plusieurs mois de domination sans partage sur Arena, le benchmark collaboratif de référence, Anthropic se fait doubler par Google et Meta. Le classement passe en revue les 20 modèles les plus performants du mois.
MiniMax dévoile M3.1 Flash, un modèle à mélange d'experts de 428 milliards de paramètres, dont environ 23 milliards actifs, doté d'un contexte d'un million de jetons. L'API coûte 0,15 $ par million de jetons en entrée et 0,60 $ en sortie, et les poids doivent être publiés le 23 octobre.
Nvidia publie de nouveaux modèles ouverts destinés aux entreprises qui veulent exécuter leurs propres modèles dans leurs data centers. Le groupe mise aussi sur des agents IA privés fonctionnant directement sur l'appareil.
Mistral a dévoilé Timestral, une famille de modèles de fondation pour les séries temporelles allant de 5 à 209 millions de paramètres. Le plus grand arrive en tête des benchmarks GIFT-Eval, TIME et fev-bench parmi les modèles zero-shot, et tourne sur un simple processeur.