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Xiaomi MiMo 309B de paramètres totaux pour 15B actifs : Xiaomi MiMo comprime les coûts avec le MoE et porte le contexte à 1M. Une série de raisonnement 7B a ouvert la voie, V2-Flash, V2-Pro, Omni et TTS étendent la famille à tout le stack agent, et V2.5 est publié sous licence MIT. Open WebUI Une porte d’entrée IA auto-hébergée, pas un énième chat. Ollama, vLLM et les services compatibles OpenAI se regroupent dans une même couche, avec comptes, permissions et base de connaissances ; Docker est le point de départ simple, et les clauses de marque méritent un coup d’œil. OpenRouter Une seule clé donne accès à des centaines de modèles, facturés à l’usage, avec bascule automatique si le fournisseur principal échoue. L’intégration à vos outils dépend de la compatibilité OpenAI et de la justesse du base_url. vLLM Débit, mémoire GPU et concurrence : voilà ce qui compte pour vLLM. Pas d’interface de chat, l’objectif est de transformer des modèles ouverts en API capable de tenir en production, tandis que l’appel d’outils, les backends MoE et le cache long contexte continuent de progresser. Compétences d'agent Un SKILL.md, une description de déclenchement et quelques scripts optionnels : la méthode de travail devient un paquet de capacités partageable. Ces bibliothèques circulent entre Codex, Hermes et OpenHands ; avant d'installer, vérifiez la provenance, les permissions et le comportement des scripts. Kiro Faire écrire d’abord le cahier des charges, ensuite le code : Kiro inverse l’ordre. Specs, steering et agent hooks forment le trio central, et les powers regroupent serveurs MCP et règles en paquets chargés à la demande. Meituan LongCat 560B de paramètres totaux pour seulement 27B d’actifs, plus 100 000 tokens gratuits par jour : LongCat abaisse la barrière côté coût. ScMoE et RL asynchrone sont ses deux axes, et les modèles vont du texte à l’image, à la voix et à la vidéo. Mistral AI Ouvrir les poids, garder la puissance de calcul et la livraison : Mistral suit une autre voie. La famille Mistral 3 passe en Apache 2.0, Ministral couvre de 3B à 14B en périphérie. Baidu Wenxin Wenxin s’est fait connaître comme assistant de dialogue chinois et se divise aujourd’hui entre modèles de base, assistant de code, génération d’images et analyse de documents. ERNIE 5.0 passe au tout-modal natif. Tencent Hunyuan Une seule équipe a publié en un an des modèles de langage, d’image, de vidéo, d’OCR, de mouvement et de traduction. Les paramètres vont de 1B à 770B, les poids restent majoritairement en Apache-2.0. Robots quadrupèdes Les marches, les graviers et les escaliers d’usine qui arrêtent les roues sont précisément le terrain des pattes. On montre pourquoi les modèles grand public se disputent sur le prix et l’ouverture, les industriels sur l’indice de protection et les modules d’inspection, et pourquoi l’usage prime. Agents d’usage informatique Les systèmes hérités sans API trouvent enfin une voie d’automatisation. On explique comment les agents lisent l’écran, repèrent les contrôles et cliquent, et pourquoi les confirmations et l’isolement doivent arriver avant la capacité elle-même. Agent vocal IA Ce n’est qu’autour de cent millisecondes de latence que la parole devient une conversation. On voit quelles conversions la chaîne voix-à-voix de bout en bout évite face au montage ASR vers TTS, et comment la gestion des tours et les appels d’outils font passer la voix de la parole à l’action. Garde-fous IA Demander au modèle de se surveiller lui-même n’est pas une frontière de sécurité. On décompose ici les couches d’un dispositif de garde-fous, les portes d’entrée de l’injection de prompt et la raison pour laquelle permissions et approbations doivent vivre hors du modèle, dans du code déterministe. Optimisation de l’inférence LLM Changer la façon d’ordonner les requêtes peut multiplier le débit d’une même carte. Voici ce que le batching continu, le décodage spéculatif, le cache KV et la mise en cache du contexte économisent chacun, et jusqu’où les bibliothèques de noyaux et les architectures creuses peuvent aller. Collaboration de bureau IA L'IA des suites bureautiques quitte la fenêtre de chat : Copilot prend des tâches dans Word, Teams et Outlook, Dingtalk fait avancer les flux avec Agent OS, tandis que Notion AI et Zapier couvrent la connaissance et les actions entre applications. Développement frontend IA Transformer une capture d'écran ou une simple consigne en page fonctionnelle est le changement le plus visible côté frontend : où s'arrêtent Redesign Agent et LlamaCoder, quel backend embarque Chef, et ce qu'il reste à faire avant la mise en ligne. Réseaux sociaux IA Multi-comptes, calendrier de publication et mesure fiable sont les trois vrais obstacles : à quelle échelle conviennent Buffer, Hootsuite, Later et Metricool, et qui prend en charge la recherche de sujets et la mise en page sur les plateformes chinoises. Gestion de produit IA De la découverte d'insights à la priorisation puis à la validation du prototype : quelles tâches de brouillon l'IA a reprises et quels arbitrages restent au product manager. Revue de code IA Ce que produit réellement une revue automatisée : comment CodeRabbit et Sourcery élaborent leurs suggestions ligne par ligne, quel contexte apporte MCP, et pourquoi Copilot réclame une nouvelle demande après un commit. Observabilité IA Le suivi de la chaîne d'appels après la mise en ligne : comment le traçage, l'allocation des coûts et la latence localisent les pannes, et ce qu'apporte une passerelle. Vente IA Autour de trois moments - trouver des prospects, rédiger la prospection, faire avancer les affaires - comparaison de Clay, Apollo et Agentforce, et conséquences d'un mauvais choix. Détection de contenu IA Trois façons de repérer un contenu généré : les scores de probabilité des détecteurs, la détection de ressemblance des plateformes et la traçabilité par filigrane, sans oublier le coût d'une erreur. IA pour l'industrie Comment l'IA sert réellement en usine : simulation d'ingénierie et optimisation de conception, agents industriels et inspection, sans oublier la contrainte de garder les données sur site.