Multimodalite
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Google lance EmbeddingGemma 2, un modèle d'intégration multimodal ouvert pour les appareils
📖 Lire sur Vigie24Google a dévoilé EmbeddingGemma 2, un nouveau modèle d'intégration multimodal et ouvert conçu spécifiquement pour une exécution efficace sur des appareils locaux. Ce modèle vise à optimiser la recherche sémantique et la récupération de données en combinant texte et images.

Le laboratoire chinois d'IA DeepSeek lance le modèle de raisonnement multimodal V4.1-Flash, doté d'une architecture « Mixture-of-Experts » de 552 milliards de paramètres et d'une compréhension visuelle native
📖 Lire sur Vigie24Le laboratoire chinois DeepSeek a dévoilé V4.1-Flash, un modèle de raisonnement multimodal basé sur une architecture Mixture-of-Experts de 552 milliards de paramètres. Ce modèle se distingue par sa compréhension visuelle native et une empreinte mémoire optimisée.

Alibaba Cloud lance Qwen3.8-Flash-Next, un modèle d'IA multimodal doté d'une nouvelle architecture et offrant un meilleur rapport coût-efficacité
📖 Lire sur Vigie24Alibaba Cloud a dévoilé Qwen3.8-Flash-Next, un modèle d'IA multimodal basé sur une architecture 'mixture-of-experts'. Ce modèle préfigure la future famille Qwen4 en optimisant le mécanisme d'attention et le rapport coût-efficacité.
v0.33.3-rc2: gemma4: image and audio input support
📖 Lire sur Vigie24La version v0.33.3-rc2 d'Ollama introduit le support du modèle Gemma 4, permettant désormais le traitement d'entrées d'images et d'audio.
v0.40.0-rc6: model: add multimodal embeddings (#18820)
📖 Lire sur Vigie24La version v0.40.0-rc6 d'Ollama introduit le support des embeddings multimodaux. Cette mise à jour permet d'intégrer des représentations vectorielles combinant différents types de données pour les modèles.
v0.33.3: gemma4: image and audio input support
📖 Lire sur Vigie24La version 0.33.3 d'Ollama introduit le support du modèle gemma4, permettant désormais le traitement d'entrées d'images et d'audio.