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Technology

Alibaba lance Qwen3.8-Omni-Flash, un modèle d'IA omnimodal capable de produire des vidéos, des clips musicaux, des films, des résumés audiovisuels et des conversations en temps réel

L'équipe Qwen d'Alibaba a lancé Qwen3.8-Omni-Flash. Elle le présente comme son premier modèle omnimodal articulé autour de capacités « agentiques ». Il accepte du texte, des images, de l'audio et de la vidéo, et renvoie du texte. La compréhension audio-vidéo, le raisonnement et l'utilisation d'outils sont intégrés au sein d'un seul modèle. Il est disponible sur QwenCloud, Alibaba Cloud Model Studio et Qwen Studio. Aucun poids de modèle n'ayant été rendu public lors du lancement, l'auto-hébergement n'est pas envisageable.

Grâce à Bonsai 2 27B, PrismML réduit Qwen3.8 27B à 5,9 Go pour l'IA locale, en pariant que les LLM capables de raisonnement et hautement performants ne doivent pas nécessairement être volumineux

Un modèle construit à partir de Qwen3.8 27B peut désormais tenir dans un paquet de poids de 5,9 Go. PrismML a publié Ternary Bonsai 2 27B, une version compressée qui, selon l’entreprise, conserve 98,2 % des performances globales de référence du modèle en pleine précision, pour un encombrement plus de neuf fois plus petit. Cette version est conçue pour un déploiement local plutôt que pour un flux de travail exclusivement dans le cloud. Bonsai 2 n’est pas un modèle de base plus petit.

Le PDG de Nvidia prévoit une croissance des ventes de puces multipliée par deux pour 2027, la prévision audacieuse de Jensen Huang laisse présager une expansion massive des infrastructures IA

Jensen Huang, PDG de Nvidia, a déclaré aux investisseurs que la société prévoyait de doubler ses ventes de puces l'année prochaine. Cette prévision a secoué les marchés technologiques et laisse présager que le boom des infrastructures d'intelligence artificielle (IA) entre dans une nouvelle phase. L'annonce intervient alors que Nvidia connaît déjà une demande sans précédent pour ses processeurs destinés aux centres de données, et s'inscrit dans un contexte où les hyperscalers AWS, Azure et Google Cloud se livrent une concurrence acharnée pour s'assurer des capacités en GPU. Elle implique également une pression croissante sur la chaîne d'approvisionnement des semi-conducteurs et renforce la position de leader de Nvidia dans le domaine de l'IA jusqu'en 2027, malgré la concurrence d'AMD et d'Intel.

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