Nemotron 3.5 Bolt E4B, de NVIDIA, est un petit modèle de langage ouvert dérivé par post-entraînement de Gemma 4 E4B, de Google. Pensé pour les assistants vocaux, les personnages de jeux vidéo et les robots fonctionnant en local, il vise environ 4 Go de mémoire vidéo sur les puces RTX et Jetson.
Kimi K3.1 Pro, de Moonshot, est disponible sur l'API Kimi, avec des poids complets promis d'ici le 4 novembre 2026 et une version « Highspeed » plus rapide, facturée deux fois plus cher. À 2 dollars le million de jetons en entrée et 10 dollars en sortie, il coûte autant que GPT-6.1 Sol et deux fois moins que Claude Opus 5.5 ; selon les tests de Moonshot, il fait à peu près jeu égal avec Opus 5.5 et GPT-6 Astra.
Block présente Dessa, un modèle d'IA entraîné de zéro, selon l'entreprise, uniquement sur des conversations humaines. Les échanges partagés pour l'illustrer se révèlent parfois maladroits, voire un peu dérangeants.
Dans un paysage de lac de montagne dessiné par Claude Fable 5.1, chaque étoile correspond à une lettre selon sa hauteur dans le ciel, un procédé que le modèle a imaginé seul. GPT-6 Astra, d'OpenAI, a su déchiffrer 44 des 50 images à message caché produites par Fable.
Un guide pratique compare Underdog Saluki 27B, une version 2 bits de Qwen3.8-27B, à la quantification GSQ-RCO de l'ISTA. Il examine les en-têtes GGUF, la consommation mémoire et les performances d'appel d'outils sur le banc d'essai BFCL avec llama.cpp standard.
Le 20e épisode du podcast Interconnects revient sur le modèle Kimi K3.1 Pro, la nouvelle réalité de la cybersécurité et Muse.