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Vérification quotidienneComparez les résultats au sein du même ensemble LiveBench. La première colonne est la moyenne de ses catégories, pondérée comme le fait LiveBench ; chaque catégorie est aussi présentée séparément. Il s’agit de scores de benchmark, et non d’une note universelle.
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LiveBench · Version de la suite de tests 6 nov. 2026Dernière vérification 35 configurations testéesCliquez sur un en-tête de colonne pour trier.
| # | Modèle et réglage | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 84,9 | 82,9 | 88,8 | 79,2 | 86,9 | 81,5 | 94,5 | 85,1 | 8,00 $US / 40,00 $US24,00 $US pour 1 000 réponses | |
| 2 | 84,4 | 75,6 | 92,7 | 87,5 | 91,3 | 83,0 | 90,6 | 80,0 | 10,00 $US / 50,00 $US30,00 $US pour 1 000 réponses | |
| 3 | 84,0 | 74,2 | 91,7 | 89,7 | 89,8 | 80,3 | 88,5 | 81,6 | 10,00 $US / 50,00 $US30,00 $US pour 1 000 réponses | |
| 4 | 83,5 | 72,7 | 90,6 | 91,0 | 80,0 | 86,5 | 92,5 | 80,2 | 2,00 $US / 10,00 $US6,00 $US pour 1 000 réponses | |
| 5 | 83,4 | 72,8 | 92,2 | 87,1 | 88,4 | 80,3 | 88,9 | 83,3 | 4,00 $US / 20,00 $US12,00 $US pour 1 000 réponses |
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Une seule source de tests : LiveBench. Les colonnes sont des composantes de cette source, pas des benchmarks indépendants. Les scores utilisent l’échelle d’origine de 0 à 100. Choisissez la colonne utilisée pour le classement ; un tiret indique une donnée manquante.
Chaque configuration exacte de modèle est présentée séparément. La moyenne d’une catégorie exige des résultats pour toutes ses tâches ; la moyenne générale exige des résultats pour toutes les catégories. Les tâches ont le même poids au sein d’une catégorie ; dans la moyenne générale, les catégories sont pondérées comme dans le score global de LiveBench. Les résultats manquants ne valent jamais zéro. Le classement repose sur les valeurs non arrondies de la colonne choisie, les ex æquo partagent le même rang ; la recherche conserve le rang dans l’ensemble complet des tests. Les anciens scores ne déterminent pas le classement. Les décimales affichées ne suffisent pas à établir une différence significative. Cette vue porte sur un seul ensemble de tests, et non sur tous les modèles actuels ou tous les types de capacités.
La date de la suite indique la version des tests. LiveBench continue d’ajouter des modèles et de mettre à jour les résultats pour cette version ; la date de vérification indique quand nous avons récupéré ses données en direct.
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Dernières actualités sur les modèles
Hier
llama.cpp prend en charge SSM_SCAN sur Hexagon
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llama.cpp b12368 améliore la gestion mémoire de Hexagon
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llama.cpp b12367 ajoute la prise en charge de SM103 à CUDA
Cette version de llama.cpp ajoute du code machine SM103 aux builds CUDA qui ne sont pas compilés nativement pour ce GPU. Des téléchargements sont aussi proposés pour plusieurs plateformes.
xAI met à jour l’API d’images de Grok Imagine
La qualité est désormais réglée automatiquement par défaut. Les retouches acceptent jusqu’à cinq images de référence et deux nouveaux formats panoramiques sont pris en charge.
llama.cpp prend en charge BF16 pour RMS_NORM sur CPU et CUDA
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llama.cpp ajoute TOP_K_MASK à son backend Vulkan
La bibliothèque open source llama.cpp met à jour sa prise en charge de Vulkan avec la fonctionnalité TOP_K_MASK, corrigeant les barrières associées et les déclarations dans l’en-tête.
OpenRouter ajoute gratuitement le modèle inclusionAI Ling 3.2 Flash
Le nouveau modèle Ling 3.2 Flash est désormais disponible sur OpenRouter, avec une latence de 1.94 s, un débit de 32 tokens/s et une disponibilité de 98.82 %.
llama.cpp avertit des risques liés à p_min pour les brouillons
La nouvelle version avertit les utilisateurs lorsque le paramètre p_min est associé à un échantillonnage probabiliste des brouillons, afin d’éviter la perte involontaire de tokens.
llama.cpp ajoute une option pour garder le GPU actif avec Vulkan
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llama.cpp b12362 améliore l’analyse des grammaires
La bibliothèque open source llama.cpp a publié la version b12362 le 13 nov. 2026, avec la factorisation à gauche et un AST pour la gestion des grammaires.
IA : 73 % des jeunes de la génération Z hésitent, 46 % l’utilisent chaque jour
Selon un sondage de Milltown Partners, la plupart des adultes de la génération Z n’ont pas encore d’avis tranché sur l’IA, mais près de la moitié s’en servent tous les jours.
Tuya lance une compétence open source pour piloter 3 000+ appareils avec Muse
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Hugging Face lance XYBench pour tester les assistants IA
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llama.cpp b12361 ajoute de nouveaux binaires et déplace le code MOE-cache
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L’agent IA peut appeler des câblodistributeurs, des services des permis de conduire et des restaurants, mais beaucoup d’entreprises raccrochent encore au nez de cette voix synthétique.
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Dans une étude menée avec UMass Amherst, la fonction Make Printable de Meshy.ai a fait passer de 44 % à 8 % le taux de défauts majeurs sur une imprimante Bambu Lab A1, pour une série de prompts difficiles à imprimer.
Les chatbots financiers passent à côté de faits essentiels
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llama.cpp v0.?? supprime des API obsolètes et intègre NextN
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L’entraînement multimodal confère aux modèles textuels des capacités visuelles latentes
Des chercheurs montrent que l’entraînement sur des données associant images et texte modifie la façon dont les modèles de langage résolvent des tâches spatiales, même lorsqu’ils ne reçoivent que du texte.
Les détecteurs de deepfakes vidéo échouent sur les vidéos recompressées
Un nouveau test portant sur 10 000 vidéos du monde réel montre que les 18 détecteurs repèrent moins de 15 % des contenus truqués après leur compression par les réseaux sociaux.
Le Transformer EST augmente de 3,27 % les revenus publicitaires de Taobao
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Un agent Gemma-4 12B apprend des règles à partir de ses propres journaux et gagne jusqu’à 22 points de réussite aux tests, sans modèle enseignant.
La vérification auto-ancrée réduit le biais d’approbation des LLM multimodaux
Des chercheurs présentent SGV, une méthode en deux étapes qui aide les modèles de langage multimodaux à repérer plus sûrement les actions incorrectes et améliore les performances des tâches en aval jusqu’à 25 points de pourcentage.
Parallel Prompting accélère les réponses à plusieurs questions
Cette méthode lit un document partagé une seule fois à chaque étape de décodage et réduit jusqu’à six fois le temps de traitement sur les GPU Nvidia.
Bracco et Avicenna.AI obtiennent le feu vert de la FDA pour UPTUNITY
Autorisé par la FDA le 13 novembre 2026, le logiciel d’IA aide les radiologues à détecter et à suivre les anévrismes cérébraux de plus de 3 mm sur les angioscanners cérébraux.
llama.cpp 0.5 prend en charge les quantifications Q5_0 et Q5_1
L’outil open source d’exécution de LLM prend désormais en charge deux nouveaux formats 5 bits et propose des binaires pour macOS, iOS et plusieurs versions d’Ubuntu.
llama.cpp b12344 annule les appels d’outils après une déconnexion
La version llama.cpp ajoute l’annulation côté serveur des appels d’outils MCP lorsqu’un client se déconnecte ou atteint le délai d’expiration, et propose des versions pour plusieurs plateformes.
llama.cpp b12343 fusionne les tenseurs de Qwen 3.5
La version b12343 du moteur LLM open source llama.cpp améliore la conversion des modèles Qwen 3.5 et propose des binaires pour macOS, iOS et Linux.
llama.cpp ajoute un noyau CUDA int8 pour les opérations matricielles à quelques lignes
L’environnement d’exécution open source pour LLM prend désormais en charge un nouveau noyau int8 sur les GPU NVIDIA de classe Ampere, pour accélérer le décodage spéculatif.
llama.cpp b12340 corrige une faille serveur et ajoute des binaires
Cette version du moteur LLM open source corrige une faille SSRF côté serveur et propose des binaires pour macOS, iOS et plusieurs configurations Ubuntu.
Google lance Gemini 4 Hydrogen, moins cher
Google a lancé Gemini 4 Hydrogen le 12 nov. 2026. C’est le modèle Gemini 4 le moins cher et le nouveau modèle gratuit de Search.
llama.cpp corrige un plantage lié aux embeddings de position de HunyuanVL
La version b12336 impose un embedding de position en F32 pour HunyuanVL, évitant les dépassements de tampon sur les plateformes prises en charge.
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