Je parle beaucoup de Strata parce que j'ai une instance locale (lxc 3090/80Gb/16c).
La version 0.2.0 simplify l'onboarding pour les profils non techniques. Et améliore les performances sur les cartes nvidia 🤓
Je vais bencher tout ça en conditions réelles !
Strata 0.2.0 is now live in beta! It includes its own in-app harness and terminal-serving interface.
github.com/Niko1221/Strata
A lot of performance improvements and support for low-end devices 👇
Visitez mon site, l'adresse c'est http://127.0.0.1:9021/ 🤓
En vrai, c'est un flow agentique PSD > DesignML > auto-cut > CSS.
Et oui, j'utilise photoshop CS6 depuis fort longtemps parce qu'il fait le taff pour mes besoins graphiques.
@get_artcraft attendra un peu.
Il y a eu un modèle discret (stealth) ces dernières semaines : Space Bunny.
Discret, mais il a fait du bruit chez OpenRouter avec un cumul de 57 000 milliards de tokens !
Les utilisateurs lui ont trouvé beaucoup d'avantages et derrière se cachait MiniMax-M3.1-Flash :)
Merci @coldniko pour ce que tu as fait avec Strata !
Si vous avez une carte graphique avec 12Gb de ram ou plus, foncez !
Encore mieux quand vous avez une 3090, 16 coeurs physiques, 64Gb de ram et deux nvme en raid0.
github.com/Niko1221/Strata
On enchaîne avec une mise à jour de modèle ? Surprise du jour pour deepseek-v4.1-flash-1017 🤩
Vous pouvez aimer Claude et ChatGPT, aucun souci. Amha ce serait dommage de ne pas essayer d'autres modèles.
🚀 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 is here!
Stronger benchmark performance, faster task completion, and shorter outputs than the previous version—a Pareto improvement in performance and cost. Now live on our website, app, and API.
🛠️ Optimized for @DeepSeekHarness, Tencent CodeBuddy, WorkBuddy, and more. Upgrade to DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 or later for the best experience with the new model.
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Ça faisait longtemps que je n'avais pas partagé de robot.
Et chez REK, rien ne les arrête ! Ils leur ont aussi filé des outils tranchants ⚔️.
Ho, une petite pépite de derrière les fagots est-elle en train de voir le jour ?
Meet Mistral Large 4, aka Le Chonk.
• 1T parameters, natively multimodal. 49B active.
It is the best open weights model from US or Europe on aggregated benchmarks.
• State-of-the-art on critical workloads, including cyber defense, manufacturing and finance and it surpasses closed frontier models on visual grounding.
• Forged in Europe end-to-end and is deployable from Europe via our own Mistral Cloud infrastructure.
• Available to all via API today. Working with cybersecurity partners privately.
Open weights release end of October.
Comme j'aime bien partager ce que j'utilise, vous pouvez venir sur @Promethee_io via mon "code spécial 500h" :
PRM-D2JQG-N4QMR
Toi aussi montre que t'as pas de vie et que tu brûles des tokens à longueur de journée !
Allez, je rejoins @ThePirateFace 🏴☠️
"I claimed the "oblx_dev" handle" (seriously guys, your claim handler is narrowed AF).
Y'a même un lien de parrainage :
pirateface.co/claim?ref=oblx…
C'est au tour de @Cloudflare de lancer leur modèle de décision.
"Un modèle décisionnel classe une situation avec des probabilités afin qu’un agent puisse décider, agir automatiquement ou solliciter un humain si nécessaire."
blog.cloudflare.com/clef-dec…
Arrêtez tout, l'IA est finie !
Maintenant c'est la SI : Super Intelligence.
whitehouse.gov/presidential-…
Tech X War 🛩️
Du composant SMD au micro contrôleur intégré,
en passant par des cartes sim, voire des jetso Orin.
Oui, ce sont bien des drones boostés à l'IA.
Ils en font 3000 par mois.
rferl.org/a/inside-the-geran…
Fais-toi ton propre MEUPORG agentique !
Avec des clusters d'orchestrateurs qui gèrent chacun des groupes de 5 agents pour aller en raid avec JEV et Claude 5+ 😎
github.com/google/ax
github.com/NVIDIA/OpenShell
J'ai pas encore essayé les modèles "system 1" mais ça a l'air très intéressant.
La tournure que prend l'informatique me remplit de joie.
Introducing JEV-27B-VL.
We believe it is the world’s first open-weight, near-SOTA multimodal decision model — built with AutoTrust AI’s Blocks of Experts (BoE) recipe.
It does not just describe what it sees. It turns visual state into calibrated action probabilities, then selects what to do next.
In this demo, it sees Mario’s position, movement, obstacles, and timing — then chooses whether to run, jump, or do both.
See → decide → act.












