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Aleph Alpha publie Kolibri-1, un modèle open-weight pour l’allemand et l’anglais

Mis à jour le dernière source le

L’essentiel

Aleph Alpha publie Kolibri-1, un modèle de raisonnement à mélange d’experts (MoE) open-weight sous licence Apache 2.0, centré sur l’allemand et l’anglais3,7.

  • Le modèle compte 78 milliards de paramètres au total, dont 3,46 milliards actifs par token3.
  • TLDR AI relaie sa conception pour des usages souverains, dans l’administration et les secteurs réglementés7.
  • Les scores élevés sont ceux que l’éditeur déclare lui-même, selon AINews9.
  • AINews relève aussi que le jeu de données n’est pas publié et que, d’après Jitsev, les évaluations agentiques restent bien en dessous de Qwen9.

Ce qui a été annoncé

  • Kolibri-1 — Aleph Alpha publie un modèle de raisonnement à mélange d’experts (MoE), centré sur l’allemand et l’anglais, avec mode de raisonnement explicite et appel d’outils.3
  • Contexte — Le modèle accepte un contexte de 1 048 576 tokens ; l’éditeur recommande 262 144 tokens au plus pour l’efficacité de service et les tâches complexes.3
  • Licence et diffusion — Les poids sont disponibles sur Hugging Face sous licence Apache 2.0, qui ne couvre que les poids et les fichiers de configuration du dépôt.3,7
  • Positionnement — TLDR AI présente Kolibri comme conçu pour un travail souverain et critique, dans l’administration et les secteurs réglementés.7
  • Déploiement — Kolibri nécessite le paquet aleph-alpha-inference, qui fournit son plugin pour vLLM (moteur d’inférence) ; une image de conteneur est proposée.3

Chiffres clés

  • 78 milliardsparamètres au totalAleph Alpha indique ce total pour son modèle de type mélange d’experts.3chiffre de l’annonceur
  • 3,46 milliardsparamètres actifs par tokenSeule une petite fraction des paramètres est activée pour chaque token, selon l’éditeur.3chiffre de l’annonceur
  • 96,9 %score à AIME 2025 (en anglais)Score auto-déclaré, relayé par AINews.3,9chiffre de l’annonceur
  • 84,3 %score à GPQA Diamond (en anglais)Score auto-déclaré, relayé par AINews.3,9chiffre de l’annonceur
  • 66,4 %score à SWE-Bench VerifiedScore auto-déclaré, obtenu avec Kolibri à effort de raisonnement élevé.3,9chiffre de l’annonceur

Chronologie

  1. HF modèles en tendanceLa fiche Hugging Face de Kolibri-1 décrit l’architecture du modèle, sa licence Apache 2.0 et la marche à suivre pour le déployer.3
  2. TLDR AITLDR AI relaie la publication des poids de Kolibri sur Hugging Face.7
  3. AINewsAINews relaie les scores auto-déclarés de Kolibri et la critique de Jitsev sur les évaluations agentiques.9

Le fil des sources11 sources, la plus récente d’abord

mercredi 7 octobre

  1. Cette page est créée

mardi 6 octobre

  1. 11Simon WillisonEmbeddingGemma 2analyse
  2. 10HF modèles en tendanceannonceurModèle en tendance : google/embeddinggemma-2 — embeddings, 611 likessource primaire
  3. 9AINewsAleph Alpha Kolibri: 78B total / 3.46B active, Apache 2.0, built for German and English. Self-reported scores are 96.9% AIME 2025, 84.3% GPQA Diamond and 66.4% SWE-Bench Verified (summary). The dataset is unreleased, and agentic evals sit well below Qwen (Jitsev).relais · lettre reçue par mail
  4. 8HF modèles en tendanceannonceurModèle en tendance : FermionResearch/Phonon-2 — reconnaissance vocale, 262 likessource primaire

lundi 5 octobre

  1. 7TLDR AIAleph Alpha releases open-weight Kolibri with 1M contextrelais · lettre reçue par mail

dimanche 4 octobre

  1. 6HF modèles en tendanceannonceurModèle en tendance : jialinyyzz/humanizer — génération de texte, 410 likessource primaire

samedi 3 octobre

  1. 5tej.as via Hacker NewsShow HN: Germany’s new sovereign AI model Kolibrisource primaire
  2. 4aleph-alpha.com via Hacker NewsKolibri Has Landed: A Sovereign Open-Weight Modelsource primaire
  3. 3HF modèles en tendanceannonceurModèle en tendance : Aleph-Alpha/Kolibri-1 — génération de texte, 729 likessource primaire

vendredi 2 octobre

  1. 2HF modèles en tendanceannonceurModèle en tendance : Cloudflare/clef-flash — vision et texte, 615 likessource primaire

jeudi 1 octobre

  1. 1HF modèles en tendanceannonceurModèle en tendance : Cloudflare/clef — vision et texte, 1 716 likessource primaire
Coulisses de cette pagelancée à la main le 7 oct., 9 h 02 · 5 appels Sonnet 5.5, 0,25 $ · porte de faits : 3 éléments retirés · 1 module coupé (Comparatif)
Pourquoi elle existe

Lancée à la main le 7 oct. 2026, 9 h 02 (construite à la main le 07/10, sujet récent choisi par Hector).

Elle part de la story « Aleph Alpha publie Kolibri 1, un modèle de raisonnement open-weights en allemand et en anglais » et rassemble 11 sources de 6 éditeurs, tirées de 6 stories.

Les 5 autres stories du sujet
Sujet et acteurs

Éditeur du sujet : HF modèles en tendance. Noms qui rattachent une source au sujet : AIME, Aleph, Aleph-Alpha, Alpha, Apache, are, Bench, built, Diamond, English, German, Germany, GPQA, Jitsev, Kolibri, Kolibri-1, Qwen, Self-reported, SWE, SWE-Bench.

Comment les sources sont entrées : story de départ (5), sujet de son texte (4), rubrique sur le sujet (2) ; 1 doublon d’adresse écarté.

Écartés du sujet
  • « Parquet X-ray » (extrait de lettre qui nomme hugging sans nommer apache 2.0, are 96.9, gpqa 84.3, swe 66.4 en ouverture)
  • « Microsoft, Google back Apache Ossie to make enterprise data and AI platforms more interoperable » (nom apache sans lien avec hugging)
  • « Introducing Clef: our open-source decision models, and new RL fine-tuning platform » (extrait de lettre qui nomme hugging sans nommer apache 2.0, are 96.9, gpqa 84.3, swe 66.4 en ouverture)
Porte de faits

Chaque phrase est relue contre ses sources par deux votes indépendants : 1 lot vérifié pour cette page, 1 sans réserve. 3 éléments retirés en tout :

  • 3 avant les votes, par les règles de la page : Chiffres clés (nombre(s) absent(s) des sources citées : 20000), Chronologie (entrée 2 : « publie… » sans ce que la source apporte ; entrée 3 : « publie… » sans ce que la source apporte)
Modules

Le planificateur en a choisi 5 selon la matière : L’essentiel, Ce qui a été annoncé, Chiffres clés, Comparatif, Chronologie. 4 sont affichés.

  • Comparatif : rédaction illisible, non affiché.

Sans matière suffisante, donc absents : Pourquoi ça compte, Réactions, Les sources se répondent, Mesures indépendantes, Ce qu’on ne sait pas encore.

Étapes

Version 1 (création), 7 oct., 9 h 02 :52 s, 5 appels, 0,25 $

  1. Rassemblement du sujet11 sources tirées de 6 stories
  2. Plan des modules5 modules : L’essentiel, Ce qui a été annoncé, Chiffres clés, Comparatif, Chronologie · 1 appel Sonnet 5.5, 0,032 $
  3. Rédactiontitres et 3 modules rédigés (première partie ; ensuite : tableau, chronologie) · 1 appel Sonnet 5.5, 0,11 $
  4. Rédactionseconde partie : 2 modules rédigés ; complément d’inventaire : 0 puce pour Aleph-Alpha/Kolibri-1, FermionResearch/Phonon-2, 78B total / 3,46B active · 1 appel Sonnet 5.5, 0,038 $
  5. Contrôle avant les votesChiffres clés : 1 élément retiré (nombre(s) absent(s) des sources citées : 20000) ; Chronologie : 2 éléments retirés (entrée 2 : « publie… » sans ce que la source apporte ; entrée 3 : « publie… » sans ce que la source apporte)
  6. Porte de faits1 lot vérifié en double vote, 1 accepté sans réserve · 2 appels Sonnet 5.5, 0,069 $
  7. Construite4 modules affichés
Coût

0,25 $ en tout (5 appels, Sonnet 5.5), équivalent tarif API. Plafond codé : 0,60 $ et 16 appels pour la dernière version.

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