Nouveaux Modèles AI Minute Newsroom 2026-08-18

Un modèle gratuit qui tient sur une seule carte graphique obtient 52 — puis dépense 22 276 jetons de réflexion pour dessiner une image

Alibaba a publié Qwen3.8-27B le 14 août sous licence Apache 2.0 : 27 milliards de paramètres, capable de lire des images autant que du texte, fenêtre de contexte de 256 000 jetons et environ 17 Go une fois quantifié, ce qui le met à portée d'une seule carte graphique grand public. Artificial Analysis lui attribue 52 points sur son indice d'intelligence, contre une médiane de 9 pour les modèles à poids ouverts de taille comparable. Le développeur Simon Willison a ensuite documenté le piège : le modèle est livré réglé sur l'effort de raisonnement maximal. Prié de dessiner un SVG, il a consommé 22 276 jetons de raisonnement pour produire 3 223 jetons de sortie, en 21 minutes ; la même demande, raisonnement désactivé, s'est achevée en 137 secondes avec 3 715 jetons. Sur l'ensemble de la série de tests, Artificial Analysis a mesuré 160 millions de jetons générés, contre une médiane de 43 millions.

Pourquoi c'est importantOn cite les scores de benchmark comme s'ils tranchaient la question ; ici, le même modèle est excellent ou inutilisable selon un réglage livré activé. Cela compte surtout pour ceux que vise précisément une publication sous Apache 2.0 : si vous faites tourner les poids sur votre propre machine, la facture ne se compte pas en dollars par jeton mais en heures que votre matériel passe à réfléchir — et le réglage par défaut les multiplie en silence. Avant de juger un modèle local, vérifiez son effort de raisonnement par défaut.

#Code

✓ Vérifié · 3 sources

▶ Vidéo associée: Qwen3.8 27B Local Test with llama.cpp | Best Small Local Model? | Coding & Agentic Work | 🔴 Live Lire dans l'app — gratuit, en 9 langues

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