Référence
Le paysage des modèles ouverts à la mi-2026
Qwen3.8, Kimi K3, GLM-5.2, MiniMax M3, DeepSeek V4 : panorama des modèles open-weight fin 2026 et pourquoi l'attention linéaire hybride change la donne.
Les Écrins depuis Briançon, éclairés par le ciel de l’instant · Relief : IGN LiDAR HD, Copernicus · Photographies aériennes : IGN, EOX · Voie lactée : ESO/S. Brunier · Étoiles : HYG
#llm
Référence
Le lexique de l'inférence LLM, expliqué simplement
Tous les mots de l'inférence d'IA — token, quantification, KV cache, MoE, MTP, VRAM… — définis en langage clair, avec un lien vers l'article pour creuser.
Benchmarks
Benchmarks LLM : lire les scores sans se faire piéger
Panorama des benchmarks LLM, comment lire les scores — et quatre pièges de mesure côté serveur qui produisent des chiffres crédibles et faux.
Performance
Le cache KV (Key-Value) expliqué
Le cache KV expliqué : calculer sa taille, le compresser (GQA, MLA, FP8), et l'impact du prefix caching sur les architectures hybrides.
Référence
Comprendre les LLM open source
Architecture Transformer, tokens, attention, quantification : les fondamentaux des LLM open source, avec un lexique complet des termes IA.
Fine-tuning
Fine-tuning complet : LoRA, QLoRA, Spectrum et alignement
Guide pratique du fine-tuning de LLM en 2026 : quand fine-tuner, LoRA vs QLoRA, Spectrum, préparation de datasets et alignement DPO/ORPO.
Formats
Formats de modèles : GGUF, SafeTensors, MLX
Comprendre les formats de stockage des LLM open source — GGUF, SafeTensors, MLX — et les distinguer des méthodes de quantification.
Agents
Harness IA et agents de code en 2026 : le harness compte plus que le modèle
Coding tools vs agents autonomes, tool calling, boucles agentiques, mémoire projet et benchmarks 2026 : pourquoi le harness fait la différence.
Paramètres
Paramètres de génération des LLM
Temperature, top-p, top-k, pénalités : comment ces paramètres contrôlent la créativité et la cohérence des réponses d'un LLM.
Quantification
Quantification avancée des LLM
GGUF K-quants, nomenclature Q4_K_M et UD-Q5_K_XL, GPTQ, AWQ, EXL2/EXL3, REAP : panorama des méthodes de quantification et de leurs compromis.
Inférence LLM
Dense ou MoE ? Pourquoi Qwen3.6-35B-A3B bat le 27B dense sur Strix Halo
Retour d'expérience SoberCloud : à fichier équivalent, un Mixture-of-Experts 35B-A3B sert plus vite qu'un modèle dense 27B sur un iGPU à mémoire unifiée.