HN Aujourd’hui, il y a un petit modèle appelé Kev : 0,8B à 9B en trois tailles. Il suffit de le brancher directement sur Qwen 3.5 (Tongyi). L’objectif est de vous permettre de former et d’exécuter des modèles orientés “décision” avec votre GPU à la maison.
Les poids du modèle sont publiés sur Hugging Face, et les scripts d’entraînement ainsi que les jeux d’évaluation sont aussi regroupés.
Cette tendance est favorable pour l’encryptage. Faire tourner un petit modèle en local, c’est la même direction que celle que veulent prendre des nœuds à faible puissance comme ceux basés sur le protocole d’intermédiaire $FET . L’entraînement n’est plus bloqué par les quelques milliers de cartes des grandes entreprises : avec du matériel de particuliers, c’est faisable, et le protocole d’intermédiaire a enfin un véritable scénario de déploiement. $NEAR est aussi concerné ; le récit autour des sous-réseaux attend depuis cette année un point de bascule pour l’inférence locale.
Le problème, c’est : 900 millions de paramètres, est-ce vraiment suffisant ? Il faudra voir les évaluations réelles. Pour les modèles open source, je me soucie surtout de sa capacité à remplacer des modèles fermés sur des tâches modestes, pas de la taille des paramètres en soi.
#开源AI #代理协议 #Technologie
Les poids du modèle sont publiés sur Hugging Face, et les scripts d’entraînement ainsi que les jeux d’évaluation sont aussi regroupés.
Cette tendance est favorable pour l’encryptage. Faire tourner un petit modèle en local, c’est la même direction que celle que veulent prendre des nœuds à faible puissance comme ceux basés sur le protocole d’intermédiaire $FET . L’entraînement n’est plus bloqué par les quelques milliers de cartes des grandes entreprises : avec du matériel de particuliers, c’est faisable, et le protocole d’intermédiaire a enfin un véritable scénario de déploiement. $NEAR est aussi concerné ; le récit autour des sous-réseaux attend depuis cette année un point de bascule pour l’inférence locale.
Le problème, c’est : 900 millions de paramètres, est-ce vraiment suffisant ? Il faudra voir les évaluations réelles. Pour les modèles open source, je me soucie surtout de sa capacité à remplacer des modèles fermés sur des tâches modestes, pas de la taille des paramètres en soi.
#开源AI #代理协议 #Technologie