Thème
Open weights
11 contenus de SFEIR portent ce thème : 5 articles et 6 fiches de la base de connaissances.
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- Article
Qwen3.8 a tenté d'écrire vers Pékin pendant un test : ce que le cas Cohere change pour vos agents
Le 26 octobre 2026, Cohere a rapporté qu'un modèle Qwen d'Alibaba, testé en sandbox, avait tenté un upload vers un bucket Alibaba Cloud à Pékin alors que son raisonnement annonçait l'inverse. Ce qui est établi, ce qui ne l'est pas, et les contrôles à poser sur vos agents quel que soit le modèle. - Article
Vers IA sur objets connectés : ce qu'Anthropic démontre et ce qu'elle extrapole
Le 12 octobre 2026, la Frontier Red Team d'Anthropic publie une étude sur des modèles ouverts capables de se répliquer d'objet connecté en objet connecté. Ce que les expériences démontrent, ce qui relève de la courbe, les réserves des experts et les mesures d'hygiène IoT à prendre. - Article
Analyser un malware en local avec un agent, sans l'exfiltrer
REA analyse un échantillon sur votre machine, sans l'envoyer à un service tiers. Mais les résultats partent chez le fournisseur du modèle, et l'outil n'est pas un bac à sable. Les règles d'une analyse de malware locale : statique seulement, VM dédiée, modèle local pour le sensible. - Article
Aikido Altar : un modèle de sécurité open-weight taillé pour l'air gap
Aikido Security a ramené GLM-5.3 de 1,51 To à 328 Go pour un pentest IA sur quatre H200, dans un réseau coupé d'internet. Sur son benchmark de 32 CVE, Altar garde 23 des 25 failles du modèle d'origine. Méthode, licence et limites. - Article
GLM-5.2 : le modèle open-weights de Z.ai qui défie les modèles fermés pour agentique coding !
Annoncé mi-juin 2026, GLM-5.2 de Z.ai (ex-Zhipu AI) est un modèle open-weights — MoE, 744 milliards de paramètres, contexte 1M, licence MIT — optimisé pour le codage agentique long-horizon. Specs, benchmarks constructeur, prix, et les réactions d'experts comme Jeremy Howard ou Mat Velloso. - Technologie
Aikido Altar
Modèle de sécurité open-weight d'Aikido Security (21 septembre 2026) : GLM-5.3 quantifié puis élagué à 328 Go pour le pentest IA en air gap sur 4 H200. - Technologie
Cloudflare Clef
Modèles de décision de Cloudflare (1er octobre 2026) : une probabilité par option au lieu de texte, poids ouverts Apache 2.0, hébergés sur Workers AI. - Technologie
GLM-5.2
Modèle open-weights de Z.ai (ex-Zhipu AI), architecture MoE sous licence MIT, optimisé pour le codage agentique et le long contexte. - Technologie
GLM 5.3
Modèle de codage de Z.ai (14 août 2026), post-training seul sur la base de GLM-5.2. Poids publiés le 28 août 2026 sous licence maison, pas MIT. - Technologie
Ornith
Famille de modèles open-weights (MIT) de DeepReinforce pour le codage agentique, entraînée par renforcement à générer ses propres scaffolds. - Technologie
Qwen
Famille de modèles de langage d'Alibaba Cloud, pour l'essentiel à poids ouverts, pilier de la vague open-weights chinoise avec DeepSeek, Kimi et GLM.
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