Le modèle open-weight qui réécrit les règles de l'IA locale. Design Arena #1, SWE-bench Pro 62,1%, Terminal-Bench 82,7, AkitaOnRails 87/100 — et chaque aspect disponible sous licence MIT pour le télécharger, le quantifier et l'exécuter sur votre propre matériel. Une fenêtre de contexte de 1M tokens correctement entraînée, deux niveaux d'intensité de raisonnement, et le premier modèle ouvert à rivaliser véritablement avec les leaders fermés sur les tâches d'ingénierie à long horizon.
Le modèle ouvert le plus puissant jamais publié pour le coding et le travail agentique — Design Arena #1 (Elo 1360), AkitaOnRails 87/100 Tier A (+41 depuis GLM-5.1), SWE-bench Pro 62,1% (SOTA open-weight), FrontierSWE 74,4% (1% derrière Opus 4.8). Licence MIT sans aucune restriction. 744B MoE (~40B actifs) — plus compact que les 1,6T de DeepSeek V4 avec des benchmarks vérifiés plus solides. Fonctionne sur vLLM, SGLang, ktransformers. Tient sur des Macs avec 256Go de mémoire unifiée avec une quantification agressive (~241Go en 2-bit dynamique).
Le MoE 744B nécessite toujours du matériel sérieux — 256Go+ de mémoire unifiée ou clusters multi-GPU. Pas un modèle pour laptop. Aucune capacité de vision native. Plus lent par token que les modèles compacts comme Qwen 3.6 27B ou Gemma 4. L'outillage de l'écosystème occidental mûrit encore.
