Tag
open-weights
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Ornith
Famille de modèles open-weights (MIT) de DeepReinforce pour le codage agentique, entraînée par renforcement à générer ses propres scaffolds.
Explorez tous nos articles
Plus de contenus techniques sur l'IA, le Cloud, la Data et le Software Engineering.
Tous les articles