# Aleph Alpha détaille les compromis de conception de Kolibri

> L’article explique comment le nombre de paramètres, les FLOPs et la taille du cache influent sur le coût d’entraînement et la vitesse d’inférence des modèles Kolibri à poids ouverts.

Oossa · 2026-10-07 · https://oossa.com/fr/aleph-alpha-explains-trade-offs-in-kolibri-model-design

Le 10 juillet 2026, Aleph Alpha a publié un article détaillé montrant comment l’architecture de ses modèles de langage Kolibri influe à la fois sur le coût de l’entraînement et celui du déploiement. Il présente les formules servant à calculer le nombre total de paramètres et le nombre de paramètres actifs, les FLOPs par jeton ainsi que la taille du cache KV, qui stocke le contexte. Un outil interactif permet de modifier les réglages et de comparer Kolibri Origin, Kolibri et d’autres modèles à poids ouverts.

## Les faits

- Article publié le 10/07/2026 (2026-07-10).
- Le modèle Kolibri compte 78.1 B de paramètres au total et 3.5 B FLOPs actifs par jeton, avec une fenêtre de contexte de 16 K.

## Pourquoi c'est important

Les développeurs peuvent utiliser l’outil pour trouver le bon équilibre entre taille et vitesse du modèle, et choisir une configuration adaptée à leur budget matériel.

## Sources et références

1. [Designing Kolibri: Architecture Trade-Offs from First Principles](https://www.aleph-alpha.com/en/blog/designing-kolibri-architecture-trade-offs-from-first-principles/) – Aleph Alpha
2. [Specialized LLMs punch above their weight](https://www.aleph-alpha.com/en/blog/specialized-llms-punch-above-their-weight/) – Aleph Alpha

Dernière mise à jour: 2026-10-08