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Modèles🤖

LFM3-1.7B

Modèle pour agents locaux et applications spécialisées, 1,73 Md de paramètres, architecture tri-hybride (13 convolutions courtes à porte, 5 attention à fenêtre glissante, 6 attention globale). Post-training agentique explicite (harnais type Hermes Agent, Pi, OpenClaw), 256K tokens de contexte, 16 langues dont l'italien, ~1 Go de RAM en 4-bit. Licence LFM Open v1.0.

Caractéristiques

  • 1,73 Md tri-hybride
  • 256K contexte
  • 16 langues (it inclus)
  • ~1 Go RAM en 4-bit
  • Post-training agentique
  • LFM Open v1.0

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Publié le 10 sept. 2026DeepSeek V4.1 Flash

Modèle MoE de DeepSeek avec 552B de paramètres au total et 8 à 16B actifs par token. Contexte de 1M de tokens, licence MIT : usage commercial libre. Conçu pour le service en ligne, trop grand pour un usage local sur un seul PC.

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