IA locale / privée — Votre cerveau, votre machine, vos règles

Le colosse MoE en poids ouverts qui rend enfin réaliste l'idée d'exécuter une IA de frontière sur votre propre matériel. 1,6 billion de paramètres (49B actifs), 1 million de tokens de contexte et une efficacité d'inférence qui réduit le calcul de ~73 % — le tout sous licence MIT.

1,6T Pro (49B actifs) et 284B Flash (13B actifs) — tous deux en poids ouverts MIT avec 1M de contexte. ~73 % de réduction des FLOPs et ~90 % du KV cache vs V3.2. Tarifs API 3-7× moins chers que les équivalents Claude Opus. Compétitif avec GPT-5.4 et Gemini 3.1 Pro en raisonnement.

Version Preview — benchmarks indépendants complets (SWE-Bench Pro, Terminal-Bench) pas encore publiés par des tiers. V4-Pro nécessite du matériel sérieux (clusters multi-GPU). Chiffres auto-déclarés — traiter avec un scepticisme sain. Pas de sortie multimodale native.

Le dernier modèle dense de 27B d'Alibaba ne se contente pas de succéder au précédent roi de l'IA locale — il surpasse son propre flagship de 397B sur chaque benchmark de codage agentique majeur tout en tournant sur un seul GPU grand public. SWE-bench Verified 77,2, Terminal-Bench 2.0 59,3, vision et vidéo natifs, Apache 2.0.

Bat Qwen3.5-397B-A17B (un modèle MoE de 397B) sur SWE-bench Verified (77,2), SWE-bench Pro (53,5), Terminal-Bench 2.0 (59,3) et SkillsBench Avg5 (48,2). GPQA Diamond 87,8. Multimodal natif avec préservation du raisonnement. r/LocalLLaMA le qualifie de « plus grande sortie de l'année » et de « tournant pour l'inférence locale ».

Profil VRAM similaire au prédécesseur (~17–20 Go en 4 bits) ; très récent donc les options quantifiées continuent de se déployer ; le mode pensée peut être verbeux sur les tâches simples (désactivable).

La bête open-weight d'un billion de paramètres de Moonshot AI — un colosse Mixture-of-Experts qui n'active que 32 milliards de paramètres par token, mais domine les benchmarks de codage agentique. Poids ouverts, entrée multimodale, 256K de contexte et essaims d'agents. La frontière vient de s'ouvrir.

SWE-Bench Pro 58,6 (bat GPT-5.4 et Claude Opus 4.6), Terminal-Bench 66,7, BrowseComp 83,2, HLE-Full avec outils 54,0. Artificial Analysis le classe #4 — la position la plus haute jamais atteinte par un modèle ouvert. Entrée multimodale là où GLM-5.1 était limité au texte.

Un billion de paramètres totaux signifie ~600+ Go de VRAM même en INT4 — ce n'est pas un modèle portable. Via API (0,95 $/M tokens) ou auto-hébergement sur clusters GPU entreprise. Tests réels montrent des lacunes occasionnelles. Consommation de tokens élevée.

La réponse de Google à « et si une IA de pointe tournait sur votre téléphone ? » Gemma 4 n'est pas un modèle — c'est une famille de quatre, d'un modèle edge de 2 milliards de paramètres tenant dans 1,5 Go de RAM à un monstre dense de 31 milliards. Les variantes E2B et E4B apportent l'intelligence multimodale — texte, images et audio — sur smartphones, sans connexion internet.

E4B obtient 42,5 % sur AIME 2026, doublant le modèle 27B de la génération précédente. Licence Apache 2.0 complète. Entrée audio native sur les modèles edge. Support de 140+ langues. Quatre tailles distinctes couvrant chaque scénario, du Raspberry Pi à la station de travail.

Les petits modèles edge (E2B, E4B) n'ont pas la profondeur de raisonnement des modèles de bureau. Pas d'entrée vidéo sur les variantes edge (uniquement 26B et 31B). L'outillage de l'écosystème Google est privilégié — moins de compatibilité native avec les stacks non-Google.