Claude 3.7 Sonnet d’Anthropic révolutionne l’IA avec son mode hybride de réflexion rapide et approfondie. Doté d’une fenêtre de contexte de 128k tokens, il excelle en développement, analyse financière et mathématiques, tout en maintenant des prix compétitifs.
Claude 3.7 Sonnet, le nouveau modèle d’IA d’Anthropic, offre des capacités avancées en codage et analyse visuelle. Doté d’une “réflexion étendue”, il alterne entre réponses rapides et raisonnement approfondi. Disponible via API et plateformes cloud majeures.
Microsoft intensifie ses préparatifs pour GPT-4.5 et GPT-5 d’OpenAI, renforçant sa capacité serveur. GPT-4.5 améliorera le traitement multimodal, tandis que GPT-5, prévu pour mai 2024, intégrera le modèle de raisonnement o3, marquant une avancée vers l’AGI.
Magma, le nouveau modèle d’IA multimodal de Microsoft, combine intelligence verbale et spatiale pour interagir avec son environnement. Il utilise les technologies SoM et ToM pour comprendre les mouvements et excelle dans la navigation d’interfaces et le contrôle robotique.
xAI lance Grok 3 gratuitement avec des performances améliorées grâce à 200 000 GPU. Le modèle propose SuperGrok à 30$/mois et inclut DeepSearch pour des recherches web avancées. La fenêtre de contexte pourrait atteindre 1M tokens.
Google dévoile un co-scientifique IA basé sur Gemini 2.0, utilisant des agents spécialisés pour accélérer la recherche scientifique. Le système a prouvé son efficacité dans la découverte de médicaments et l’étude de la résistance antimicrobienne.
Evo 2, modèle d’IA open-source en biologie synthétique, analyse 9,3 trillions de paires d’ADN grâce à son architecture StripedHyena 2. Il excelle dans l’identification des mutations génétiques et permet la conception de nouveaux mécanismes biologiques à l’échelle génomique.
Une étude d’OpenAI sur 1 400 missions de freelance montre que l’IA peut résoudre 40% des tâches de programmation, générant 403 325$ de revenus. Cette découverte souligne l’impact potentiel de l’IA sur le développement logiciel tout en révélant ses limites actuelles.
Perplexity rend open source son modèle R1 1776, version améliorée de DeepSeek-R1, offrant un raisonnement avancé et un traitement plus ouvert des sujets sensibles. Le modèle est accessible via HuggingFace et l’API Sonar.
Les petits LLM peuvent rivaliser avec les grands modèles grâce à des stratégies d’optimisation du calcul pendant l’inférence. Les approches comme Best-of-N et la recherche par faisceau permettent d’améliorer significativement les performances, remettant en question l’idée que plus grand est meilleur.