📰 Avant, Genspark ne faisait qu’appeler des modèles d’autres acteurs, puis d’un coup l’entreprise a commencé à entraîner ses propres modèles.
Le 10 septembre, elle a publié Gen-1 Slides, un modèle conçu spécifiquement pour réaliser des PPT. La base est MiniMax M3, et l’entraînement a été réalisé conjointement avec Fireworks. On ne s’attendait pas à ce que, par la suite, ce modèle devienne l’option par défaut du mode standard de Genspark AI Slides.
🔥 Le plus intéressant dans cette histoire, ce n’est pas l’arrivée d’un modèle de plus : c’est plutôt le fait que des entreprises d’application commencent à passer à l’action elles-mêmes. Les Tokens consommés par Genspark Slides chaque mois dépassent déjà le trillion (1 000 milliards) ; les coûts d’appel du modèle ne peuvent donc plus être considérés comme un problème mineur.
Le coût moyen d’appel pour un PPT : Gen-1 Slides est à 0,44 $ tandis que Opus 5 est à 4,16 $, soit un écart proche de dix fois. Plus important encore : la note moyenne de Gen-1 Slides est de 4,25, légèrement supérieure à celle d’Opus 5 (4,23). Le taux de téléchargement passe aussi de 31,5 % à 33,1 %.
💡 Si Genspark choisit MiniMax M3, ce n’est pas non plus une simple question de classement aux benchmarks. M3 compte environ 428B de paramètres au total, active environ 23B par Token. Il dispose de capacités multimodales, de contexte long, de Coding et d’Agent, tout en proposant des poids ouverts. Il se situe donc juste dans la zone “favorable” entre performances, coûts et entraînement post-formation.
🤔 Il y a aussi un détail très réaliste : pendant l’entraînement, pour éviter que le texte ne déborde, le modèle réduit directement la taille de police jusqu’à ce que l’utilisateur ait presque du mal à la lire. Les sociétés de modèles peuvent renforcer les capacités, mais ce sont finalement les entreprises d’application qui comprennent mieux quel type de PPT mérite vraiment d’être livré. À l’avenir, est-ce que davantage d’équipes d’applications vont entraîner directement les modèles à partir de l’expérience de leurs utilisateurs ?
#MiniMax #Genspark #AI模型 #modèle open source
Le 10 septembre, elle a publié Gen-1 Slides, un modèle conçu spécifiquement pour réaliser des PPT. La base est MiniMax M3, et l’entraînement a été réalisé conjointement avec Fireworks. On ne s’attendait pas à ce que, par la suite, ce modèle devienne l’option par défaut du mode standard de Genspark AI Slides.
🔥 Le plus intéressant dans cette histoire, ce n’est pas l’arrivée d’un modèle de plus : c’est plutôt le fait que des entreprises d’application commencent à passer à l’action elles-mêmes. Les Tokens consommés par Genspark Slides chaque mois dépassent déjà le trillion (1 000 milliards) ; les coûts d’appel du modèle ne peuvent donc plus être considérés comme un problème mineur.
Le coût moyen d’appel pour un PPT : Gen-1 Slides est à 0,44 $ tandis que Opus 5 est à 4,16 $, soit un écart proche de dix fois. Plus important encore : la note moyenne de Gen-1 Slides est de 4,25, légèrement supérieure à celle d’Opus 5 (4,23). Le taux de téléchargement passe aussi de 31,5 % à 33,1 %.
💡 Si Genspark choisit MiniMax M3, ce n’est pas non plus une simple question de classement aux benchmarks. M3 compte environ 428B de paramètres au total, active environ 23B par Token. Il dispose de capacités multimodales, de contexte long, de Coding et d’Agent, tout en proposant des poids ouverts. Il se situe donc juste dans la zone “favorable” entre performances, coûts et entraînement post-formation.
🤔 Il y a aussi un détail très réaliste : pendant l’entraînement, pour éviter que le texte ne déborde, le modèle réduit directement la taille de police jusqu’à ce que l’utilisateur ait presque du mal à la lire. Les sociétés de modèles peuvent renforcer les capacités, mais ce sont finalement les entreprises d’application qui comprennent mieux quel type de PPT mérite vraiment d’être livré. À l’avenir, est-ce que davantage d’équipes d’applications vont entraîner directement les modèles à partir de l’expérience de leurs utilisateurs ?
#MiniMax #Genspark #AI模型 #modèle open source
