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#multimodal

NeoMME fusionne texte et images dans un unique Transformer bidirectionnel

Hcompany publie NeoMME, un encodeur multimodal multilingue de 260M à 800M paramètres qui traite texte et images dans un seul Transformer, sans tour de vision séparée. Pour la recherche de documents visuels, sa variante Retriever atteint la frontière de Pareto ViDoRe v3 avec un index 255 fois plus compact.

Qwen3.8-27B livre un modèle multimodal de 27 milliards de paramètres sous Apache 2.0

Le 14 août 2026, l’équipe Qwen d’Alibaba publie Qwen3.8-27B, un modèle dense de 27 milliards de paramètres, multimodal et sous licence Apache 2.0, qui devance des modèles plus gros sur le codage agentique. Pour une équipe qui héberge ses modèles, c’est un candidat sérieux au remplacement des API propriétaires sur les tâches de développement.

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