lobe-chat/locales/fr-FR/models.json

{
  "01-ai/yi-1.5-34b-chat.description": "Le dernier modèle open source affiné de 01.AI avec 34 milliards de paramètres, prenant en charge divers scénarios de dialogue, entraîné sur des données de haute qualité et aligné sur les préférences humaines.",
  "01-ai/yi-1.5-9b-chat.description": "Le dernier modèle open source affiné de 01.AI avec 9 milliards de paramètres, prenant en charge divers scénarios de dialogue, entraîné sur des données de haute qualité et aligné sur les préférences humaines.",
  "360/deepseek-r1.description": "DeepSeek-R1, déployé par 360, utilise un apprentissage par renforcement à grande échelle en post-entraînement pour améliorer considérablement le raisonnement avec un minimum d’étiquettes. Il rivalise avec OpenAI o1 sur les tâches de mathématiques, de code et de raisonnement en langage naturel.",
  "360gpt-pro-trans.description": "Un modèle spécialisé dans la traduction, affiné en profondeur pour offrir une qualité de traduction de premier plan.",
  "360gpt-pro.description": "360GPT Pro est un modèle clé de 360 AI, optimisé pour le traitement efficace du texte dans divers scénarios de traitement du langage naturel, avec prise en charge de la compréhension de longs textes et du dialogue multi-tours.",
  "360gpt-turbo-responsibility-8k.description": "360GPT Turbo Responsibility 8K met l’accent sur la sécurité sémantique et la responsabilité dans les applications sensibles au contenu, garantissant des expériences utilisateur précises et robustes.",
  "360gpt-turbo.description": "360GPT Turbo offre de solides capacités de calcul et de conversation avec une excellente compréhension sémantique et une génération efficace, idéal pour les entreprises et les développeurs.",
  "360gpt2-o1.description": "360gpt2-o1 construit une chaîne de raisonnement via une recherche arborescente avec un mécanisme de réflexion et un entraînement par renforcement, permettant l’auto-réflexion et l’auto-correction.",
  "360gpt2-pro.description": "360GPT2 Pro est un modèle NLP avancé de 360, excellent en génération et compréhension de texte, particulièrement adapté aux tâches créatives, aux transformations complexes et aux jeux de rôle.",
  "360zhinao2-o1.5.description": "360 Zhinao, le modèle de raisonnement le plus puissant, doté des capacités les plus avancées et prenant en charge à la fois l'appel d'outils et le raisonnement avancé.",
  "360zhinao2-o1.description": "360zhinao2-o1 construit une chaîne de raisonnement via une recherche arborescente avec un mécanisme de réflexion et un entraînement par renforcement, permettant l’auto-réflexion et l’auto-correction.",
  "360zhinao3-o1.5.description": "360 Zhinao, modèle de raisonnement de nouvelle génération.",
  "4.0Ultra.description": "Spark Ultra est le modèle le plus puissant de la série Spark, améliorant la compréhension et le résumé de texte tout en optimisant la recherche web. Il constitue une solution complète pour accroître la productivité au travail et fournir des réponses précises, se positionnant comme un produit intelligent de premier plan.",
  "AnimeSharp.description": "AnimeSharp (également connu sous le nom de \"4x-AnimeSharp\") est un modèle open source de super-résolution basé sur ESRGAN par Kim2091, conçu pour l’agrandissement et l’affinage des images de style anime. Il a été renommé depuis \"4x-TextSharpV1\" en février 2022, initialement destiné aussi aux images de texte mais désormais fortement optimisé pour le contenu anime.",
  "Baichuan-M2-Plus.description": "Nous présentons Baichuan-M2, un modèle de raisonnement médicalement amélioré, conçu pour des tâches de raisonnement médical en conditions réelles. Nous partons de questions médicales réelles et effectuons un entraînement par apprentissage par renforcement basé sur un système de vérification à grande échelle. Tout en maintenant les capacités générales du modèle, l'efficacité médicale du modèle Baichuan-M2 a atteint une amélioration révolutionnaire. Baichuan-M2 est le meilleur modèle médical open-source au monde à ce jour. Il surpasse tous les modèles open-source, y compris gpt-oss-120b, ainsi que de nombreux modèles propriétaires de pointe sur le benchmark HealthBench. C'est le modèle open-source le plus proche de GPT-5 en termes de capacités médicales. Notre pratique démontre qu'un vérificateur robuste est crucial pour relier les capacités du modèle au monde réel et qu'une approche d'apprentissage par renforcement de bout en bout améliore fondamentalement les capacités de raisonnement médical du modèle. La publication de Baichuan-M2 fait progresser la technologie de pointe dans le domaine de l'intelligence artificielle médicale.",
  "Baichuan-M2.description": "Nous présentons Baichuan-M2, un modèle de raisonnement médicalement amélioré, conçu pour des tâches de raisonnement médical en conditions réelles. Nous partons de questions médicales réelles et effectuons un entraînement par apprentissage par renforcement basé sur un système de vérification à grande échelle. Tout en maintenant les capacités générales du modèle, l'efficacité médicale du modèle Baichuan-M2 a atteint une amélioration révolutionnaire. Baichuan-M2 est le meilleur modèle médical open-source au monde à ce jour. Il surpasse tous les modèles open-source, y compris gpt-oss-120b, ainsi que de nombreux modèles propriétaires de pointe sur le benchmark HealthBench. C'est le modèle open-source le plus proche de GPT-5 en termes de capacités médicales. Notre pratique démontre qu'un vérificateur robuste est crucial pour relier les capacités du modèle au monde réel et qu'une approche d'apprentissage par renforcement de bout en bout améliore fondamentalement les capacités de raisonnement médical du modèle. La publication de Baichuan-M2 fait progresser la technologie de pointe dans le domaine de l'intelligence artificielle médicale.",
  "Baichuan-M3-Plus.description": "Nous présentons Baichuan-M3, un modèle de langage de nouvelle génération médicalement amélioré, conçu pour offrir une assistance médicale de niveau clinique. Contrairement aux approches précédentes qui se concentrent principalement sur des réponses statiques aux questions ou des jeux de rôle superficiels, Baichuan-M3 est entraîné pour modéliser explicitement le processus de prise de décision clinique, visant à améliorer l'utilisabilité et la fiabilité dans la pratique médicale réelle. Plutôt que de produire simplement des réponses plausibles, des questions fluides de type médecin ou des recommandations vagues et fréquentes telles que « vous devriez consulter un médecin dès que possible », Baichuan-M3 est explicitement entraîné à acquérir de manière proactive des informations cliniques critiques, à construire des chemins de raisonnement médical cohérents et à limiter systématiquement les comportements sujets aux hallucinations tout au long du processus décisionnel. Cette conception confère au modèle des capacités intrinsèques médicalement améliorées alignées sur les flux de travail cliniques réels. Lors des évaluations d'enquête clinique, de robustesse aux hallucinations médicales, HealthBench et HealthBench-Hard, Baichuan-M3 dépasse le dernier modèle phare publié par OpenAI, GPT-5.2, établissant un nouvel état de l'art dans les modèles de langage médicalement améliorés.",
  "Baichuan-M3.description": "Nous présentons Baichuan-M3, un modèle de langage de nouvelle génération médicalement amélioré, conçu pour offrir une assistance médicale de niveau clinique. Contrairement aux approches précédentes qui se concentrent principalement sur des réponses statiques aux questions ou des jeux de rôle superficiels, Baichuan-M3 est entraîné pour modéliser explicitement le processus de prise de décision clinique, visant à améliorer l'utilisabilité et la fiabilité dans la pratique médicale réelle. Plutôt que de produire simplement des réponses plausibles, des questions fluides de type médecin ou des recommandations vagues et fréquentes telles que « vous devriez consulter un médecin dès que possible », Baichuan-M3 est explicitement entraîné à acquérir de manière proactive des informations cliniques critiques, à construire des chemins de raisonnement médical cohérents et à limiter systématiquement les comportements sujets aux hallucinations tout au long du processus décisionnel. Cette conception confère au modèle des capacités intrinsèques médicalement améliorées alignées sur les flux de travail cliniques réels. Lors des évaluations d'enquête clinique, de robustesse aux hallucinations médicales, HealthBench et HealthBench-Hard, Baichuan-M3 dépasse le dernier modèle phare publié par OpenAI, GPT-5.2, établissant un nouvel état de l'art dans les modèles de langage médicalement améliorés.",
  "Baichuan2-Turbo.description": "Utilise l’augmentation par recherche pour connecter le modèle aux connaissances du domaine et du web. Prend en charge les téléchargements de fichiers PDF/Word et les entrées d’URL pour une récupération rapide et complète, avec des résultats professionnels et précis.",
  "Baichuan3-Turbo-128k.description": "Avec une fenêtre de contexte ultra-longue de 128K, ce modèle est optimisé pour les scénarios d’entreprise à haute fréquence avec des gains majeurs et une forte valeur ajoutée. Par rapport à Baichuan2, la création de contenu s’améliore de 20 %, les questions-réponses de connaissances de 17 % et les jeux de rôle de 40 %. Ses performances globales surpassent celles de GPT-3.5.",
  "Baichuan3-Turbo.description": "Optimisé pour les scénarios d’entreprise à haute fréquence avec des gains majeurs et une forte valeur ajoutée. Par rapport à Baichuan2, la création de contenu s’améliore de 20 %, les questions-réponses de connaissances de 17 % et les jeux de rôle de 40 %. Ses performances globales surpassent celles de GPT-3.5.",
  "Baichuan4-Air.description": "Un modèle de pointe en Chine, surpassant les principaux modèles étrangers sur les tâches en chinois telles que les connaissances, les textes longs et la génération créative. Il offre également des capacités multimodales de premier plan avec d’excellents résultats sur des benchmarks reconnus.",
  "Baichuan4-Turbo.description": "Un modèle de pointe en Chine, surpassant les principaux modèles étrangers sur les tâches en chinois telles que les connaissances, les textes longs et la génération créative. Il offre également des capacités multimodales de premier plan avec d’excellents résultats sur des benchmarks reconnus.",
  "Baichuan4.description": "Performances nationales de premier plan, surpassant les modèles étrangers de référence sur les tâches en chinois telles que les connaissances encyclopédiques, les textes longs et la génération créative. Il propose également des capacités multimodales de pointe et d’excellents résultats aux benchmarks.",
  "ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct.description": "Seed-OSS est une famille de modèles LLM open source de ByteDance Seed, conçue pour une gestion efficace des contextes longs, le raisonnement, les agents et les capacités générales. Seed-OSS-36B-Instruct est un modèle de 36 milliards de paramètres affiné pour les instructions, avec un contexte ultra-long natif pour traiter de grands documents ou bases de code. Il est optimisé pour le raisonnement, la génération de code et les tâches d’agent (utilisation d’outils), tout en conservant de solides capacités générales. Une fonctionnalité clé est le \"budget de réflexion\", permettant une longueur de raisonnement flexible pour améliorer l’efficacité.",
  "DeepSeek-OCR.description": "DeepSeek-OCR est un modèle vision‑langage de DeepSeek AI conçu pour l’OCR et la « compression optique du contexte ». Il explore la compression du contexte issu d’images, traite efficacement les documents et les convertit en texte structuré (par exemple, en Markdown). Il reconnaît avec précision le texte dans les images, idéal pour la numérisation de documents, l’extraction de texte et le traitement structuré.",
  "DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B.description": "DeepSeek R1, le modèle le plus grand et le plus intelligent de la suite DeepSeek, est distillé dans l’architecture Llama 70B. Les benchmarks et les évaluations humaines montrent qu’il est plus performant que le Llama 70B de base, notamment sur les tâches de mathématiques et de précision factuelle.",
  "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.description": "Un modèle distillé DeepSeek-R1 basé sur Qwen2.5-Math-1.5B. L’apprentissage par renforcement et les données de démarrage à froid optimisent les performances de raisonnement, établissant de nouveaux benchmarks multitâches pour les modèles open source.",
  "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B.description": "Un modèle distillé DeepSeek-R1 basé sur Qwen2.5-14B. L'apprentissage par renforcement et les données de démarrage à froid optimisent les performances de raisonnement, établissant de nouvelles références multitâches pour les modèles ouverts.",
  "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B.description": "La série DeepSeek-R1 améliore les performances de raisonnement grâce à l'apprentissage par renforcement et aux données de démarrage à froid, établissant de nouvelles références multitâches pour les modèles ouverts et surpassant OpenAI o1-mini.",
  "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B.description": "Un modèle distillé DeepSeek-R1 basé sur Qwen2.5-Math-7B. L’apprentissage par renforcement et les données de démarrage à froid optimisent les performances de raisonnement, établissant de nouveaux benchmarks multitâches pour les modèles open source.",
  "DeepSeek-R1.description": "Modèle LLM efficace à la pointe de la technologie, performant en raisonnement, mathématiques et codage.",
  "DeepSeek-V3-1.description": "DeepSeek V3.1 est un modèle de raisonnement de nouvelle génération avec des capacités améliorées pour le raisonnement complexe et la chaîne de pensée, adapté aux tâches d’analyse approfondie.",
  "DeepSeek-V3-Fast.description": "Fournisseur : sophnet. DeepSeek V3 Fast est la version à haut débit de DeepSeek V3 0324, en précision complète (non quantifiée), avec de meilleures performances en code et mathématiques et des réponses plus rapides.",
  "DeepSeek-V3.1-Think.description": "Mode de réflexion DeepSeek-V3.1 : un nouveau modèle de raisonnement hybride avec modes de pensée et non-pensée, plus efficace que DeepSeek-R1-0528. Les optimisations post-entraînement améliorent considérablement l’utilisation des outils d’agent et les performances des tâches d’agent.",
  "DeepSeek-V3.2.description": "deepseek-v3.2 introduit un mécanisme d’attention clairsemée visant à améliorer l’efficacité de l’entraînement et de l’inférence lors du traitement de longs textes, tout en étant proposé à un coût inférieur à deepseek-v3.1.",
  "DeepSeek-V3.description": "Le déploiement ouvert de ByteDance Volcengine est actuellement le plus stable ; recommandé. Il a été automatiquement mis à jour vers la dernière version (250324).",
  "Doubao-lite-128k.description": "Doubao-lite offre des réponses ultra-rapides et un excellent rapport qualité-prix, avec des options flexibles selon les cas d’usage. Prend en charge un contexte de 128K pour l’inférence et l’ajustement fin.",
  "Doubao-lite-32k.description": "Doubao-lite offre des réponses ultra-rapides et un excellent rapport qualité-prix, avec des options flexibles selon les cas d’usage. Prend en charge un contexte de 32K pour l’inférence et l’ajustement fin.",
  "Doubao-lite-4k.description": "Doubao-lite offre des réponses ultra-rapides et un excellent rapport qualité-prix, avec des options flexibles selon les cas d’usage. Prend en charge un contexte de 4K pour l’inférence et l’ajustement fin.",
  "Doubao-pro-128k.description": "Modèle phare le plus performant pour les tâches complexes, excellent en questions-réponses avec références, résumé, création, classification et jeu de rôle. Prend en charge un contexte de 128K pour l’inférence et l’ajustement fin.",
  "Doubao-pro-32k.description": "Modèle phare le plus performant pour les tâches complexes, excellent en questions-réponses avec références, résumé, création, classification et jeu de rôle. Prend en charge un contexte de 32K pour l’inférence et l’ajustement fin.",
  "Doubao-pro-4k.description": "Modèle phare le plus performant pour les tâches complexes, excellent en questions-réponses avec références, résumé, création, classification et jeu de rôle. Prend en charge un contexte de 4K pour l’inférence et l’ajustement fin.",
  "DreamO.description": "DreamO est un modèle open source de personnalisation d’images développé conjointement par ByteDance et l’Université de Pékin, utilisant une architecture unifiée pour prendre en charge la génération d’images multitâches. Il utilise une modélisation compositionnelle efficace pour générer des images personnalisées et cohérentes selon l’identité, le sujet, le style, l’arrière-plan et d’autres conditions spécifiées par l’utilisateur.",
  "ERNIE-3.5-128K.description": "Modèle LLM phare de Baidu, entraîné sur de vastes corpus chinois/anglais, avec de solides capacités générales pour la conversation, la création et l’utilisation de plugins ; prend en charge l’intégration automatique du plugin Baidu Search pour des réponses actualisées.",
  "ERNIE-3.5-8K-Preview.description": "Modèle LLM phare de Baidu, entraîné sur de vastes corpus chinois/anglais, avec de solides capacités générales pour la conversation, la création et l’utilisation de plugins ; prend en charge l’intégration automatique du plugin Baidu Search pour des réponses actualisées.",
  "ERNIE-3.5-8K.description": "Modèle LLM phare de Baidu, entraîné sur de vastes corpus chinois/anglais, avec de solides capacités générales pour la conversation, la création et l’utilisation de plugins ; prend en charge l’intégration automatique du plugin Baidu Search pour des réponses actualisées.",
  "ERNIE-4.0-8K-Latest.description": "Modèle LLM ultra-large phare de Baidu avec des améliorations complètes par rapport à ERNIE 3.5, adapté aux tâches complexes dans divers domaines ; prend en charge l’intégration du plugin Baidu Search pour des réponses actualisées.",
  "ERNIE-4.0-8K-Preview.description": "Modèle LLM ultra-large phare de Baidu avec des améliorations complètes par rapport à ERNIE 3.5, adapté aux tâches complexes dans divers domaines ; prend en charge l’intégration du plugin Baidu Search pour des réponses actualisées.",
  "ERNIE-4.0-Turbo-8K-Latest.description": "Modèle LLM ultra-large phare de Baidu avec d’excellentes performances globales pour les tâches complexes, intégrant le plugin Baidu Search pour des réponses actualisées. Surpasse ERNIE 4.0.",
  "ERNIE-4.0-Turbo-8K-Preview.description": "Modèle LLM ultra-large phare de Baidu avec d’excellentes performances globales pour les tâches complexes, intégrant le plugin Baidu Search pour des réponses actualisées. Surpasse ERNIE 4.0.",
  "ERNIE-Character-8K.description": "Modèle LLM de Baidu spécialisé dans les domaines verticaux pour les PNJ de jeux, le service client et le jeu de rôle, avec une meilleure cohérence de personnage, un meilleur suivi des instructions et un raisonnement renforcé.",
  "ERNIE-Lite-Pro-128K.description": "Modèle LLM léger de Baidu alliant qualité et performance d’inférence, supérieur à ERNIE Lite et adapté aux accélérateurs à faible puissance de calcul.",
  "ERNIE-Speed-128K.description": "Dernier modèle LLM haute performance de Baidu (2024) avec de solides capacités générales, idéal comme base pour l’ajustement fin dans des scénarios spécifiques, avec d’excellentes performances en raisonnement.",
  "ERNIE-Speed-Pro-128K.description": "Dernier modèle LLM haute performance de Baidu (2024) avec de solides capacités générales, supérieur à ERNIE Speed, idéal comme base pour l’ajustement fin avec d’excellentes performances en raisonnement.",
  "FLUX-1.1-pro.description": "FLUX.1.1 Pro",
  "FLUX.1-Kontext-dev.description": "FLUX.1-Kontext-dev est un modèle multimodal de génération et d’édition d’images développé par Black Forest Labs, basé sur une architecture Rectified Flow Transformer avec 12 milliards de paramètres. Il se concentre sur la génération, la reconstruction, l’amélioration ou l’édition d’images selon des conditions contextuelles données. Il combine les atouts de la génération contrôlable des modèles de diffusion avec la modélisation contextuelle des Transformers, produisant des résultats de haute qualité pour des tâches telles que l’inpainting, l’outpainting et la reconstruction de scènes visuelles.",
  "FLUX.1-Kontext-pro.description": "FLUX.1 Kontext [pro]",
  "FLUX.1-dev.description": "FLUX.1-dev est un modèle de langage multimodal open source (MLLM) de Black Forest Labs, optimisé pour les tâches image-texte, combinant compréhension et génération d’images et de textes. Construit sur des LLM avancés (comme Mistral-7B), il utilise un encodeur visuel soigneusement conçu et un ajustement par instructions en plusieurs étapes pour permettre la coordination multimodale et le raisonnement sur des tâches complexes.",
  "GLM-4.5-Air.description": "GLM-4.5-Air : Version légère pour des réponses rapides.",
  "GLM-4.5.description": "GLM-4.5 : Modèle haute performance pour le raisonnement, le codage et les tâches d'agent.",
  "GLM-4.6.description": "GLM-4.6 : Modèle de génération précédente.",
  "GLM-4.7.description": "GLM-4.7 est le dernier modèle phare de Zhipu, optimisé pour les scénarios de codage agentique avec des capacités de codage améliorées, une planification des tâches à long terme et une collaboration avec des outils.",
  "GLM-5-Turbo.description": "GLM-5-Turbo est un modèle fondamental profondément optimisé pour les scénarios agentiques. Il a été spécifiquement optimisé dès la phase d’entraînement pour les exigences essentielles des tâches d’agent, améliorant des capacités clés telles que l’invocation d’outils, l’exécution de commandes et les chaînes d’action longues. Il est idéal pour créer des assistants agents hautes performances.",
  "GLM-5.1.description": "GLM-5.1 est le dernier modèle phare de Zhipu, une itération améliorée de GLM-5 avec des capacités d'ingénierie agentique renforcées pour l'ingénierie de systèmes complexes et les tâches à long terme.",
  "GLM-5.description": "GLM-5 est le modèle fondamental phare de nouvelle génération de Zhipu, conçu pour l’ingénierie agentique. Il fournit une productivité fiable pour l’ingénierie de systèmes complexes et les tâches agentiques de longue durée. En programmation et en capacités d’agent, GLM-5 atteint des performances de pointe parmi les modèles open source. Dans des contextes de programmation réels, son expérience utilisateur se rapproche de celle de Claude Opus 4.5. Il excelle dans l’ingénierie de systèmes complexes et les tâches agentiques à long horizon, ce qui en fait un modèle fondamental idéal pour des assistants agents polyvalents.",
  "Gryphe/MythoMax-L2-13b.description": "MythoMax-L2 (13B) est un modèle innovant pour des domaines variés et des tâches complexes.",
  "HelloMeme.description": "HelloMeme est un outil d’IA qui génère des mèmes, GIFs ou courtes vidéos à partir des images ou mouvements que vous fournissez. Aucune compétence en dessin ou en codage n’est requise : une simple image de référence suffit pour créer un contenu amusant, attrayant et stylistiquement cohérent.",
  "HiDream-E1-Full.description": "HiDream-E1-Full est un modèle open-source d'édition d'images multimodales développé par HiDream.ai, basé sur une architecture avancée de Diffusion Transformer et une compréhension linguistique robuste (intégrant LLaMA 3.1-8B-Instruct). Il prend en charge la génération d'images guidée par le langage naturel, le transfert de style, les modifications locales et la retouche, avec une excellente compréhension et exécution image-texte.",
  "HiDream-I1-Full.description": "HiDream-I1 est un nouveau modèle open-source de génération d'images de base publié par HiDream. Avec 17 milliards de paramètres (Flux en compte 12 milliards), il peut offrir une qualité d'image de pointe en quelques secondes.",
  "HunyuanDiT-v1.2-Diffusers-Distilled.description": "hunyuandit-v1.2-distilled est un modèle léger de génération d’images à partir de texte, optimisé par distillation pour produire rapidement des images de haute qualité, particulièrement adapté aux environnements à faibles ressources et à la génération en temps réel.",
  "I2V-01-Director.description": "Un modèle de génération vidéo de niveau réalisateur a été officiellement lancé, offrant une meilleure adhérence aux instructions de mouvement de caméra et au langage narratif des plans cinématographiques.",
  "I2V-01-live.description": "Performance améliorée des personnages : plus stable, plus fluide et plus vivante.",
  "I2V-01.description": "Le modèle de base image-vers-vidéo de la série 01.",
  "InstantCharacter.description": "InstantCharacter est un modèle de génération de personnages personnalisés sans ajustement, publié par Tencent AI en 2025, visant une génération fidèle et cohérente de personnages à travers différents scénarios. Il peut modéliser un personnage à partir d’une seule image de référence et le transférer de manière flexible entre styles, actions et arrière-plans.",
  "InternVL2-8B.description": "InternVL2-8B est un puissant modèle vision-langage prenant en charge le traitement multimodal image-texte, capable de reconnaître précisément le contenu des images et de générer des descriptions ou réponses pertinentes.",
  "InternVL2.5-26B.description": "InternVL2.5-26B est un puissant modèle vision-langage prenant en charge le traitement multimodal image-texte, capable de reconnaître précisément le contenu des images et de générer des descriptions ou réponses pertinentes.",
  "KAT-Coder-Air-V1.description": "Une version allégée de la série KAT-Coder. Spécifiquement conçue pour le codage agentique, elle couvre de manière exhaustive les tâches et scénarios de programmation. Grâce à un apprentissage par renforcement à grande échelle basé sur les agents, elle permet l’émergence de comportements intelligents et surpasse nettement les modèles comparables en performance de codage.",
  "KAT-Coder-Exp-72B-1010.description": "KAT-Coder-Exp-72B est la version expérimentale d’innovation RL de la série KAT-Coder, atteignant une performance remarquable de 74,6 % sur le benchmark SWE-Bench verified, établissant un nouveau record pour les modèles open source. Il se concentre sur le codage agentique et ne prend actuellement en charge que le canevas SWE-Agent, tout en pouvant être utilisé pour des conversations simples.",
  "KAT-Coder-Pro-V1.description": "Conçu pour le codage agentique, il couvre de manière exhaustive les tâches et scénarios de programmation, permettant l’émergence de comportements intelligents grâce à un apprentissage par renforcement à grande échelle et surpassant nettement les modèles similaires en performance de génération de code.",
  "KAT-Coder-Pro-V2.description": "Le dernier modèle haute performance de l’équipe Kuaishou Kwaipilot, conçu pour les projets d’entreprise complexes et l’intégration SaaS. Il excelle dans les scénarios liés au code et est compatible avec divers types de cadres pour agents (Claude Code, OpenCode, KiloCode), prend en charge nativement OpenClaw et est spécialement optimisé pour l’esthétique des pages front-end.",
  "Kimi-K2.5.description": "Kimi K2.5 est le modèle Kimi le plus performant, offrant un niveau SOTA open source dans les tâches agentiques, le codage et la compréhension visuelle. Il prend en charge les entrées multimodales et propose des modes avec ou sans raisonnement.",
  "Kolors.description": "Kolors est un modèle de génération d’images à partir de texte développé par l’équipe Kolors de Kuaishou. Entraîné avec des milliards de paramètres, il se distingue par sa qualité visuelle, sa compréhension sémantique du chinois et son rendu textuel.",
  "Kwai-Kolors/Kolors.description": "Kolors est un modèle de génération d’images à partir de texte à grande échelle basé sur la diffusion latente, développé par l’équipe Kolors de Kuaishou. Entraîné sur des milliards de paires texte-image, il excelle en qualité visuelle, précision sémantique complexe et rendu de texte en chinois/anglais, avec une forte capacité de compréhension et de génération de contenu en chinois.",
  "Ling-2.5-1T.description": "En tant que dernier modèle phare en temps réel de la série Ling, Ling-2.5-1T introduit des améliorations complètes dans l'architecture du modèle, l'efficacité des tokens et l'alignement des préférences, visant à élever la qualité de l'IA accessible à un nouveau niveau.",
  "Ling-2.6-1T.description": "Le dernier modèle de langage à grande échelle, offrant une prise en charge d'une fenêtre de contexte de 1M de tokens et permettant un flux de travail de bout en bout allant du raisonnement logique à l'exécution des tâches.",
  "Ling-2.6-flash.description": "Ling-2.6-flash est le modèle de dernière génération à haut rapport coût-performance de la série Ling. Il adopte une architecture Mixture-of-Experts (MoE), avec un total de 100 milliards de paramètres et 6,1 milliards de paramètres activés par token, atteignant un équilibre optimal entre performances d'inférence et coût computationnel.",
  "Llama-3.2-11B-Vision-Instruct.description": "Raisonnement visuel puissant sur des images haute résolution, adapté aux applications de compréhension visuelle.",
  "Llama-3.2-90B-Vision-Instruct.description": "Raisonnement avancé sur les images pour les applications d'agents de compréhension visuelle.",
  "LongCat-2.0-Preview.description": "Les fonctionnalités principales de LongCat-2.0-Preview sont les suivantes : Conçu pour les scénarios de développement d'agents, avec prise en charge native de l'utilisation d'outils, du raisonnement en plusieurs étapes et des tâches à long contexte ; Excelle dans la génération de code, les flux de travail automatisés et l'exécution d'instructions complexes ; Intégration approfondie avec des outils de productivité tels que Claude Code, OpenClaw, OpenCode et Kilo Code.",
  "M2-her.description": "Un modèle de dialogue textuel conçu pour les jeux de rôle et les conversations multi-tours, avec personnalisation des personnages et expression émotionnelle.",
  "Meta-Llama-3-3-70B-Instruct.description": "Llama 3.3 70B est un modèle Transformer polyvalent pour les tâches de conversation et de génération.",
  "Meta-Llama-3.1-405B-Instruct.description": "Modèle textuel Llama 3.1 ajusté par instructions, optimisé pour la conversation multilingue, avec d’excellentes performances sur les principaux benchmarks industriels, surpassant de nombreux modèles ouverts et fermés.",
  "Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.description": "Modèle textuel Llama 3.1 ajusté par instructions, optimisé pour la conversation multilingue, avec d’excellentes performances sur les principaux benchmarks industriels, surpassant de nombreux modèles ouverts et fermés.",
  "Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.description": "Modèle textuel Llama 3.1 ajusté par instructions, optimisé pour la conversation multilingue, avec d’excellentes performances sur les principaux benchmarks industriels, surpassant de nombreux modèles ouverts et fermés.",
  "Meta-Llama-3.2-1B-Instruct.description": "Modèle linguistique de pointe de petite taille avec une solide compréhension du langage, un excellent raisonnement et une génération de texte efficace.",
  "Meta-Llama-3.2-3B-Instruct.description": "Modèle linguistique de pointe de petite taille avec une solide compréhension du langage, un excellent raisonnement et une génération de texte efficace.",
  "Meta-Llama-3.3-70B-Instruct.description": "Llama 3.3 est le modèle Llama multilingue open source le plus avancé, offrant des performances proches de celles du modèle 405B à un coût très faible. Basé sur une architecture Transformer, il est amélioré par SFT et RLHF pour l’utilité et la sécurité. La version ajustée par instructions est optimisée pour la conversation multilingue et surpasse de nombreux modèles ouverts et fermés sur les benchmarks industriels. Date de coupure des connaissances : décembre 2023.",
  "Meta-Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8.description": "Llama 4 Maverick est un grand modèle MoE avec activation efficace des experts pour des performances de raisonnement élevées.",
  "MiMo-V2-Pro.description": "MiMo-V2-Pro est spécialement conçu pour les flux de travail agentiques intensifs dans des scénarios réels. Il dispose de plus d’un billion de paramètres au total (dont 42B activés), adopte une architecture d’attention hybride innovante et prend en charge une longueur de contexte ultra-longue allant jusqu’à un million de tokens. Construit sur un puissant modèle fondamental, nous étendons continuellement les ressources informatiques sur un plus large éventail de scénarios agentiques, élargissant encore l’espace d’action de l’intelligence et atteignant une généralisation significative — du codage à l’exécution de tâches réelles (« claw »).",
  "MiniMax-Hailuo-02.description": "Le modèle de génération vidéo de nouvelle génération, MiniMax Hailuo 02, a été officiellement lancé, prenant en charge une résolution 1080P et la génération de vidéos de 10 secondes.",
  "MiniMax-Hailuo-2.3-Fast.description": "Nouveau modèle de génération vidéo avec des améliorations complètes dans les mouvements corporels, le réalisme physique et le suivi des instructions.",
  "MiniMax-Hailuo-2.3.description": "Nouveau modèle de génération vidéo avec des améliorations complètes dans les mouvements corporels, le réalisme physique et le suivi des instructions.",
  "MiniMax-M1.description": "Un nouveau modèle de raisonnement interne avec 80 000 chaînes de pensée et 1 million d’entrées, offrant des performances comparables aux meilleurs modèles mondiaux.",
  "MiniMax-M2-Stable.description": "Conçu pour un codage efficace et des flux de travail d’agents, avec une plus grande simultanéité pour un usage commercial.",
  "MiniMax-M2.1-Lightning.description": "Capacités de programmation multilingues puissantes avec une inférence plus rapide et plus efficace.",
  "MiniMax-M2.1-highspeed.description": "Des capacités de programmation multilingues puissantes, offrant une expérience de programmation entièrement améliorée. Plus rapide et plus efficace.",
  "MiniMax-M2.1.description": "MiniMax-M2.1 est un modèle phare open source de MiniMax, conçu pour résoudre des tâches complexes du monde réel. Ses principaux atouts résident dans ses capacités de programmation multilingue et sa faculté à résoudre des problèmes complexes en tant qu'agent.",
  "MiniMax-M2.5-highspeed.description": "MiniMax M2.5 Highspeed : Même performance que M2.5 avec une inférence plus rapide.",
  "MiniMax-M2.5.description": "MiniMax-M2.5 est un modèle phare open-source de grande taille développé par MiniMax, axé sur la résolution de tâches complexes du monde réel. Ses principaux atouts sont ses capacités de programmation multilingue et sa capacité à résoudre des tâches complexes en tant qu'Agent.",
  "MiniMax-M2.7-highspeed.description": "MiniMax M2.7 Highspeed : Même performance que M2.7 avec une inférence significativement plus rapide.",
  "MiniMax-M2.7.description": "Premier modèle auto‑évolutif doté de performances de pointe en codage et en capacités agentiques (~60 tps).",
  "MiniMax-M2.description": "MiniMax M2 : Modèle de génération précédente.",
  "MiniMax-M3.description": "Modèle multimodal de codage et agentique de pointe avec une fenêtre contextuelle de 1M, une compréhension native des images/vidéos et une pensée contrôlable.",
  "MiniMax-Text-01.description": "MiniMax-01 introduit une attention linéaire à grande échelle au-delà des Transformers classiques, avec 456 milliards de paramètres et 45,9 milliards activés par passage. Il atteint des performances de premier plan et prend en charge jusqu’à 4 millions de jetons de contexte (32× GPT-4o, 20× Claude-3.5-Sonnet).",
  "MiniMaxAI/MiniMax-M2.5.description": "MiniMax-M2.5 est le dernier modèle de langage de grande taille développé par MiniMax, formé grâce à un apprentissage par renforcement à grande échelle dans des centaines de milliers d'environnements complexes et réels. Doté d'une architecture MoE avec 229 milliards de paramètres, il atteint des performances de pointe dans des tâches telles que la programmation, l'utilisation d'outils d'agents, la recherche et les scénarios bureautiques.",
  "Moonshot-Kimi-K2-Instruct.description": "1 000 milliards de paramètres totaux avec 32 milliards actifs. Parmi les modèles non pensants, il excelle dans les connaissances de pointe, les mathématiques et le codage, et se montre plus performant dans les tâches générales d’agent. Optimisé pour les charges de travail d’agents, il peut agir, et pas seulement répondre. Idéal pour les conversations générales, improvisées et les expériences d’agents, en tant que modèle réflexe sans réflexion prolongée.",
  "NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO.description": "Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B-DPO (46,7B) est un modèle d’instruction de haute précision pour les calculs complexes.",
  "OmniConsistency.description": "OmniConsistency améliore la cohérence stylistique et la généralisation dans les tâches image-à-image en introduisant des Diffusion Transformers (DiTs) à grande échelle et des données stylisées appariées, évitant ainsi la dégradation du style.",
  "PaddlePaddle/PaddleOCR-VL-1.5.description": "PaddleOCR-VL-1.5 est une version améliorée de la série PaddleOCR-VL, atteignant une précision de 94,5 % sur le benchmark de compréhension de documents OmniDocBench v1.5, surpassant les modèles généralistes de grande taille et les modèles spécialisés en analyse documentaire. Il innove en prenant en charge la localisation de boîtes englobantes irrégulières pour les éléments de document, gérant efficacement les images numérisées, inclinées ou capturées à l’écran.",
  "Phi-3-medium-128k-instruct.description": "Le même modèle Phi-3-medium avec une fenêtre de contexte élargie pour les invites RAG ou few-shot.",
  "Phi-3-medium-4k-instruct.description": "Un modèle de 14 milliards de paramètres avec une qualité supérieure à Phi-3-mini, axé sur des données de haute qualité nécessitant un raisonnement poussé.",
  "Phi-3-mini-128k-instruct.description": "Le même modèle Phi-3-mini avec une fenêtre de contexte élargie pour les invites RAG ou few-shot.",
  "Phi-3-mini-4k-instruct.description": "Le plus petit membre de la famille Phi-3, optimisé pour la qualité et une faible latence.",
  "Phi-3-small-128k-instruct.description": "Le même modèle Phi-3-small avec une fenêtre de contexte élargie pour les invites RAG ou few-shot.",
  "Phi-3-small-8k-instruct.description": "Un modèle de 7 milliards de paramètres avec une qualité supérieure à Phi-3-mini, axé sur des données de haute qualité nécessitant un raisonnement poussé.",
  "Phi-3.5-mini-instruct.description": "Une version mise à jour du modèle Phi-3-mini.",
  "Phi-3.5-vision-instrust.description": "Une version mise à jour du modèle Phi-3-vision.",
  "Pro/MiniMaxAI/MiniMax-M2.5.description": "MiniMax-M2.5 est le dernier modèle de langage développé par MiniMax, entraîné par apprentissage par renforcement à grande échelle dans des centaines de milliers d'environnements complexes et réels. Doté d'une architecture MoE avec 229 milliards de paramètres, il atteint des performances de pointe dans des tâches telles que la programmation, l'appel d'outils d'agent, la recherche et les scénarios bureautiques.",
  "Pro/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct.description": "Qwen2.5-7B-Instruct fait partie de la dernière série de LLM d’Alibaba Cloud. Ce modèle de 7 milliards apporte des améliorations notables en codage et mathématiques, prend en charge plus de 29 langues et améliore le suivi des instructions, la compréhension des données structurées et la génération de sorties structurées (notamment en JSON).",
  "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1.description": "DeepSeek-R1 est un modèle de raisonnement basé sur l’apprentissage par renforcement qui réduit la répétition et améliore la lisibilité. Il utilise des données de démarrage à froid avant l’entraînement RL pour renforcer encore le raisonnement, rivalise avec OpenAI-o1 sur les tâches de mathématiques, de code et de raisonnement, et améliore les résultats globaux grâce à un entraînement soigné.",
  "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus.description": "DeepSeek-V3.1-Terminus est une version mise à jour du modèle V3.1, positionnée comme un LLM hybride pour agents. Il corrige les problèmes signalés par les utilisateurs, améliore la stabilité, la cohérence linguistique et réduit les caractères anormaux ou mélangés chinois/anglais. Il intègre les modes Pensant et Non pensant avec des modèles de chat pour un basculement flexible. Il améliore également les performances des agents de code et de recherche pour une utilisation plus fiable des outils et des tâches multi-étapes.",
  "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2.description": "DeepSeek-V3.2 est un modèle qui combine une grande efficacité de calcul avec d'excellentes performances en raisonnement et en tâches d'Agent. Son approche repose sur trois percées technologiques clés : DeepSeek Sparse Attention (DSA), un mécanisme d'attention efficace qui réduit considérablement la complexité de calcul tout en maintenant les performances du modèle, optimisé spécifiquement pour les scénarios à long contexte ; un cadre d'apprentissage par renforcement évolutif permettant au modèle de rivaliser avec GPT-5, sa version haute performance égalant Gemini-3.0-Pro en capacités de raisonnement ; et un pipeline de synthèse de tâches d'Agent à grande échelle visant à intégrer les capacités de raisonnement dans les scénarios d'utilisation d'outils, améliorant ainsi le suivi des instructions et la généralisation dans des environnements interactifs complexes. Le modèle a obtenu des performances médaillées d'or aux Olympiades Internationales de Mathématiques (IMO) et d'Informatique (IOI) de 2025.",
  "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3.description": "DeepSeek-V3 est un modèle MoE de 671 milliards de paramètres utilisant MLA et DeepSeekMoE avec un équilibrage de charge sans perte pour une inférence et un entraînement efficaces. Préentraîné sur 14,8T de jetons de haute qualité et affiné avec SFT et RL, il surpasse les autres modèles open source et se rapproche des modèles fermés de pointe.",
  "Pro/moonshotai/Kimi-K2.5.description": "Kimi K2.5 est un agent multimodal natif open source, basé sur Kimi-K2-Base, entraîné sur environ 1,5 billion de jetons mêlant vision et texte. Le modèle adopte une architecture MoE avec 1T de paramètres totaux et 32B de paramètres actifs, prenant en charge une fenêtre de contexte de 256K, intégrant harmonieusement les capacités de compréhension visuelle et linguistique.",
  "Pro/moonshotai/Kimi-K2.6.description": "Kimi K2.6 est un modèle d'agent multimodal open-source de Moonshot AI, atteignant des performances open-source à la pointe sur plusieurs benchmarks principaux, y compris HLE (avec outils), SWE-Bench Pro et BrowseComp. Le modèle adopte une architecture MoE avec 1T de paramètres totaux et 32B de paramètres actifs, prend en charge une fenêtre contextuelle de 256K tokens et intègre des capacités multimodales natives.",
  "Pro/zai-org/GLM-4.7.description": "GLM-4.7 est le modèle phare de nouvelle génération de Zhipu avec 355B de paramètres totaux et 32B de paramètres actifs, entièrement amélioré pour le dialogue général, le raisonnement et les capacités d'agent. GLM-4.7 améliore la Pensée Entrelacée et introduit la Pensée Préservée et la Pensée au Niveau des Tours.",
  "Pro/zai-org/GLM-5.1.description": "GLM-5.1 est un modèle phare de nouvelle génération conçu pour l’ingénierie agentique, utilisant une architecture Mixture of Experts (MoE) avec 754B paramètres. Il améliore considérablement les capacités de programmation, atteignant des résultats de premier plan sur SWE-Bench Pro, et surpasse largement son prédécesseur sur des benchmarks comme NL2Repo et Terminal-Bench 2.0. Conçu pour les tâches agentiques longues, il gère mieux les questions ambiguës, décompose les tâches complexes, exécute des expériences, analyse les résultats et optimise continuellement au fil de centaines d’itérations et de milliers d’appels d’outils.",
  "Pro/zai-org/glm-5.1.description": "GLM-5.1 est le modèle d'agent phare de nouvelle génération de Zhipu pour l'ingénierie intelligente. Il utilise une architecture Mixture-of-Experts de 754B avec appel d'outils natifs, complétion de préfixe, prise en charge FIM et une fenêtre de contexte de 200K pour des flux de travail à long terme.",
  "Pro/zai-org/glm-5.description": "GLM-5 est le modèle de langage de nouvelle génération de Zhipu, axé sur l'ingénierie de systèmes complexes et les tâches d'Agent de longue durée. Les paramètres du modèle ont été étendus à 744 milliards (40 milliards actifs) et intègrent DeepSeek Sparse Attention.",
  "QwQ-32B-Preview.description": "Qwen QwQ est un modèle de recherche expérimental axé sur l'amélioration du raisonnement.",
  "Qwen/QwQ-32B-Preview.description": "Qwen QwQ est un modèle de recherche expérimental axé sur l'amélioration du raisonnement de l'IA.",
  "Qwen/Qwen-Image-Edit-2509.description": "Qwen-Image-Edit-2509 est la dernière version d'édition d'image de l'équipe Qwen. Basé sur le modèle Qwen-Image de 20B, il étend ses capacités de rendu de texte à l'édition d'image pour des modifications textuelles précises. Il utilise une architecture à double contrôle, envoyant les entrées à Qwen2.5-VL pour le contrôle sémantique et à un encodeur VAE pour le contrôle de l'apparence, permettant des modifications à la fois sémantiques et visuelles. Il prend en charge les modifications locales (ajout/suppression/modification) ainsi que les modifications sémantiques de haut niveau comme la création d'IP et le transfert de style tout en préservant le sens. Il atteint des résultats SOTA sur plusieurs benchmarks.",
  "Qwen/Qwen-Image.description": "Qwen-Image est un modèle fondamental de génération d'image de 20B paramètres développé par l'équipe Qwen. Il réalise des avancées majeures dans le rendu de texte complexe et l'édition d'image précise, notamment pour le texte chinois/anglais haute fidélité. Il prend en charge les mises en page multi-lignes et en paragraphes tout en maintenant une typographie cohérente. Au-delà du rendu de texte, il prend en charge une large gamme de styles allant du photoréalisme à l'anime, ainsi que des fonctions d'édition avancées comme le transfert de style, l'ajout/suppression d'objets, l'amélioration des détails, l'édition de texte et le contrôle de pose, visant à devenir une base complète pour la création visuelle.",
  "Qwen/Qwen2-72B-Instruct.description": "Qwen 2 Instruct (72B) offre un suivi précis des instructions pour les charges de travail en entreprise.",
  "Qwen/Qwen2-7B-Instruct.description": "Qwen2-7B-Instruct est un modèle de 7B ajusté par instruction de la série Qwen2 utilisant Transformer, SwiGLU, un biais QKV et une attention par requêtes groupées. Il gère de grandes entrées et affiche d'excellentes performances en compréhension, génération, multilingue, codage, mathématiques et raisonnement, surpassant la plupart des modèles open source et dépassant Qwen1.5-7B-Chat dans de nombreuses évaluations.",
  "Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct.description": "Qwen2.5-14B-Instruct fait partie de la dernière série de LLM d'Alibaba Cloud. Le modèle 14B apporte des améliorations notables en codage et en mathématiques, prend en charge plus de 29 langues et améliore le suivi des instructions, la compréhension des données structurées et la génération de sorties structurées (notamment en JSON).",
  "Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct.description": "Qwen2.5-32B-Instruct fait partie de la dernière série de LLM d'Alibaba Cloud. Le modèle 32B apporte des améliorations notables en codage et en mathématiques, prend en charge plus de 29 langues et améliore le suivi des instructions, la compréhension des données structurées et la génération de sorties structurées (notamment en JSON).",
  "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-128K.description": "Qwen2.5-72B-Instruct fait partie de la dernière série de LLM d'Alibaba Cloud. Le modèle 72B améliore le codage et les mathématiques, prend en charge jusqu'à 128K d'entrée et plus de 8K de sortie, offre 29+ langues, et améliore le suivi des instructions et la sortie structurée (notamment en JSON).",
  "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-Turbo.description": "Qwen2.5 est une nouvelle famille de LLM optimisée pour les tâches de type instruction.",
  "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct.description": "Qwen2.5-72B-Instruct fait partie de la dernière série de LLM d'Alibaba Cloud. Le modèle 72B apporte des améliorations notables en codage et en mathématiques, prend en charge plus de 29 langues et améliore le suivi des instructions, la compréhension des données structurées et la génération de sorties structurées (notamment en JSON).",
  "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-Turbo.description": "Qwen2.5 est une nouvelle famille de LLM optimisée pour les tâches de type instruction.",
  "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct.description": "Qwen2.5-7B-Instruct fait partie de la dernière série de LLM d'Alibaba Cloud. Le modèle 7B apporte des améliorations notables en codage et en mathématiques, prend en charge plus de 29 langues et améliore le suivi des instructions, la compréhension des données structurées et la génération de sorties structurées (notamment en JSON).",
  "Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct.description": "Qwen2.5 Coder 32B Instruct est le dernier LLM d'Alibaba Cloud axé sur le code. Construit sur Qwen2.5 et entraîné sur 5,5T de tokens, il améliore considérablement la génération de code, le raisonnement et la correction tout en conservant ses forces en mathématiques et en général, fournissant une base solide pour les agents de codage.",
  "Qwen/Qwen3-14B.description": "Qwen3 est un modèle Tongyi Qwen de nouvelle génération, offrant des avancées majeures en raisonnement, capacités générales, fonctionnement en tant qu'agent et performance multilingue. Il prend en charge le changement de mode de pensée.",
  "Qwen/Qwen3-235B-A22B.description": "Qwen3 235B A22B est le modèle ultra-échelle de Qwen3 offrant des capacités d'IA de premier ordre.",
  "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507.description": "Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 est la version mise à jour non-pensante de Qwen3-30B-A3B. C'est un modèle MoE avec 30,5B de paramètres totaux et 3,3B de paramètres actifs. Il améliore considérablement le suivi des instructions, le raisonnement logique, la compréhension de texte, les mathématiques, les sciences, le codage et l'utilisation d'outils, élargit les connaissances multilingues de niche et s'aligne mieux sur les préférences des utilisateurs pour des tâches ouvertes subjectives. Il prend en charge un contexte de 256K. Ce modèle est uniquement non-pensant et n'émettra pas de balises `נקוד`.",
  "Qwen/Qwen3-32B.description": "Qwen3 est un modèle Tongyi Qwen de nouvelle génération, offrant des avancées majeures en raisonnement, capacités générales, fonctionnement en tant qu'agent et performance multilingue. Il prend en charge le changement de mode de pensée.",
  "Qwen/Qwen3-8B.description": "Qwen3 est un modèle Tongyi Qwen de nouvelle génération, offrant des avancées majeures en raisonnement, capacités générales, fonctionnement en tant qu'agent et performance multilingue. Il prend en charge le changement de mode de pensée.",
  "Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct.description": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct est un modèle de génération de code de la série Qwen3 développé par l'équipe Qwen. Il est optimisé pour des performances élevées et une grande efficacité tout en renforçant les capacités de codage. Il se distingue dans le codage agentique, les opérations automatisées de navigateur et l'utilisation d'outils parmi les modèles ouverts. Il prend en charge nativement un contexte de 256K et peut s'étendre jusqu'à 1 million de jetons pour une compréhension à l'échelle d'une base de code. Il alimente le codage agentique sur des plateformes comme Qwen Code et CLINE avec un format dédié d'appel de fonctions.",
  "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Captioner.description": "Qwen3-Omni-30B-A3B-Captioner est un modèle VLM de la série Qwen3 conçu pour générer des légendes d'images de haute qualité, détaillées et précises. Il utilise une architecture MoE de 30 milliards de paramètres pour comprendre en profondeur les images et produire des descriptions fluides, excellant dans la capture de détails, la compréhension de scènes, la reconnaissance d'objets et le raisonnement relationnel.",
  "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct.description": "Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct est un modèle MoE de la série Qwen3 avec 30 milliards de paramètres au total et 3 milliards actifs, offrant de solides performances à moindre coût d'inférence. Entraîné sur des données multilingues de haute qualité et multi-sources, il prend en charge les entrées multimodales complètes (texte, images, audio, vidéo) ainsi que la compréhension et la génération intermodales.",
  "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking.description": "Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking est le composant central \"Thinker\" de Qwen3-Omni. Il traite les entrées multimodales (texte, audio, images, vidéo) et effectue un raisonnement complexe en chaîne de pensée, unifiant les entrées dans une représentation partagée pour une compréhension intermodale approfondie. Il s'agit d'un modèle MoE avec 30 milliards de paramètres au total et 3 milliards actifs, équilibrant raisonnement puissant et efficacité de calcul.",
  "Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct.description": "Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct est le modèle Qwen3-VL ajusté pour les instructions, avec une forte compréhension et génération vision-langage. Il prend en charge nativement un contexte de 256K pour le chat multimodal et la génération conditionnée par image.",
  "Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking.description": "Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking est la version renforcée pour le raisonnement de Qwen3-VL, optimisée pour le raisonnement multimodal, la conversion image-vers-code et la compréhension visuelle complexe. Il prend en charge un contexte de 256K avec une capacité renforcée de chaîne de pensée.",
  "Qwen/Qwen3-VL-32B-Instruct.description": "Qwen3-VL-32B-Instruct est un modèle vision-langage de l'équipe Qwen avec des résultats SOTA sur plusieurs benchmarks VL. Il prend en charge les images en résolution mégapixel et offre une forte compréhension visuelle, OCR multilingue, ancrage visuel précis et dialogue visuel. Il gère des tâches multimodales complexes et prend en charge l'appel d'outils et la complétion de préfixes.",
  "Qwen/Qwen3-VL-32B-Thinking.description": "Qwen3-VL-32B-Thinking est optimisé pour le raisonnement visuel complexe. Il inclut un mode de réflexion intégré qui génère des étapes de raisonnement intermédiaires avant les réponses, renforçant la logique multi-étapes, la planification et le raisonnement complexe. Il prend en charge les images mégapixel, une forte compréhension visuelle, l'OCR multilingue, l'ancrage fin, le dialogue visuel, l'appel d'outils et la complétion de préfixes.",
  "Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct.description": "Qwen3-VL-8B-Instruct est un modèle vision-langage Qwen3 basé sur Qwen3-8B-Instruct et entraîné sur de grandes données image-texte. Il excelle dans la compréhension visuelle générale, le dialogue centré sur la vision et la reconnaissance de texte multilingue dans les images, adapté à la QA visuelle, la légendation, le suivi d'instructions multimodales et l'utilisation d'outils.",
  "Qwen/Qwen3-VL-8B-Thinking.description": "Qwen3-VL-8B-Thinking est la version de réflexion visuelle de Qwen3, optimisée pour le raisonnement complexe en plusieurs étapes. Il génère une chaîne de pensée avant les réponses pour améliorer la précision, idéal pour la QA visuelle approfondie et l'analyse d'image détaillée.",
  "Qwen/Qwen3.5-122B-A10B.description": "Qwen3.5-122B-A10B est un modèle de langage multimodal natif de l'équipe Qwen avec 122 milliards de paramètres totaux et seulement 10 milliards de paramètres actifs. Il adopte une architecture hybride efficace combinant des réseaux Delta Gated et une Mixture-of-Experts (MoE), prenant en charge nativement une longueur de contexte de 256K avec une extensibilité à environ 1 million de tokens.",
  "Qwen/Qwen3.5-27B.description": "Qwen3.5-27B est un modèle de langage multimodal natif de l'équipe Qwen avec 27 milliards de paramètres. Il adopte une architecture hybride efficace combinant des réseaux Delta Gated et une Attention Gated, prenant en charge nativement une longueur de contexte de 256K avec une extensibilité à environ 1 million de tokens.",
  "Qwen/Qwen3.5-35B-A3B.description": "Qwen3.5-35B-A3B est un modèle de langage multimodal natif de l'équipe Qwen avec 35 milliards de paramètres totaux et seulement 3 milliards de paramètres actifs. Il adopte une architecture hybride efficace combinant des réseaux Delta Gated et une Mixture-of-Experts (MoE), prenant en charge nativement une longueur de contexte de 256K avec une extensibilité à environ 1 million de tokens.",
  "Qwen/Qwen3.5-397B-A17B.description": "Qwen3.5-397B-A17B est le dernier modèle vision-langage de la série Qwen3.5, utilisant une architecture Mixture-of-Experts (MoE) avec 397 milliards de paramètres totaux et 17 milliards de paramètres actifs. Il prend en charge nativement une longueur de contexte de 256K avec une extensibilité à environ 1 million de tokens, prend en charge 201 langues et offre une compréhension vision-langage unifiée, des appels d'outils et des capacités de raisonnement.",
  "Qwen/Qwen3.5-4B.description": "Qwen3.5-4B est un modèle de langage multimodal natif de l'équipe Qwen avec 4 milliards de paramètres, le modèle Dense le plus léger de la série Qwen3.5. Il adopte une architecture hybride efficace combinant des réseaux Delta Gated et une Attention Gated, prenant en charge nativement une longueur de contexte de 256K avec une extensibilité à environ 1 million de tokens.",
  "Qwen/Qwen3.5-9B.description": "Qwen3.5-9B est un modèle de langage multimodal natif de l'équipe Qwen avec 9 milliards de paramètres. En tant que modèle Dense léger de la série Qwen3.5, il adopte une architecture hybride efficace combinant des réseaux Delta Gated et une Attention Gated, prenant en charge nativement une longueur de contexte de 256K avec une extensibilité à environ 1 million de tokens.",
  "Qwen/Qwen3.6-27B.description": "Qwen3.6-27B est le premier modèle dense de taille moyenne open-source de la série Qwen3.6, avec des améliorations clés pour la génération de code, les flux de travail d'agents et les scénarios de développement réels. Par rapport à Qwen3.5-27B, ce modèle montre des améliorations significatives dans le développement front-end, le raisonnement au niveau des dépôts, l'appel d'outils et la résolution de problèmes complexes, avec des optimisations récemment ajoutées pour le raisonnement historique.",
  "Qwen/Qwen3.6-35B-A3B.description": "Qwen3.6-35B-A3B est un grand modèle de langage de l’équipe Qwen dans la série Qwen3.6, utilisant une architecture Mixture-of-Experts (MoE) avec 35 milliards de paramètres au total et 3 milliards de paramètres actifs. Il offre un équilibre entre une inférence efficace et d’excellentes performances, et prend en charge les modes avec ou sans raisonnement, permettant de basculer facilement entre des réponses rapides et un raisonnement approfondi.",
  "Qwen2-72B-Instruct.description": "Qwen2 est la dernière série Qwen, prenant en charge une fenêtre de contexte de 128k. Comparé aux meilleurs modèles ouverts actuels, Qwen2-72B surpasse largement les modèles leaders en compréhension du langage naturel, connaissances, code, mathématiques et capacités multilingues.",
  "Qwen2-7B-Instruct.description": "Qwen2 est la dernière série Qwen, surpassant les meilleurs modèles ouverts de taille similaire et même des modèles plus grands. Qwen2 7B présente des avantages significatifs sur de nombreux benchmarks, notamment en codage et en compréhension du chinois.",
  "Qwen2-VL-72B.description": "Qwen2-VL-72B est un puissant modèle vision-langage prenant en charge le traitement multimodal image-texte, reconnaissant avec précision le contenu des images et générant des descriptions ou réponses pertinentes.",
  "Qwen2.5-14B-Instruct.description": "Qwen2.5-14B-Instruct est un LLM de 14 milliards de paramètres avec de solides performances, optimisé pour les scénarios en chinois et multilingues, prenant en charge la QA intelligente et la génération de contenu.",
  "Qwen2.5-32B-Instruct.description": "Qwen2.5-32B-Instruct est un LLM de 32 milliards de paramètres avec des performances équilibrées, optimisé pour les scénarios en chinois et multilingues, prenant en charge la QA intelligente et la génération de contenu.",
  "Qwen2.5-72B-Instruct.description": "LLM pour le chinois et l'anglais, ajusté pour le langage, le codage, les mathématiques et le raisonnement.",
  "Qwen2.5-7B-Instruct.description": "Qwen2.5-7B-Instruct est un LLM de 7 milliards de paramètres prenant en charge l'appel de fonctions et l'intégration fluide avec des systèmes externes, améliorant considérablement la flexibilité et l'extensibilité. Il est optimisé pour les scénarios en chinois et multilingues, prenant en charge la QA intelligente et la génération de contenu.",
  "Qwen2.5-Coder-14B-Instruct.description": "Qwen2.5-Coder-14B-Instruct est un grand modèle de codage pré-entraîné avec une forte compréhension et génération de code. Il gère efficacement un large éventail de tâches de programmation, idéal pour le codage intelligent, la génération de scripts automatisés et la QA en programmation.",
  "Qwen2.5-Coder-32B-Instruct.description": "LLM avancé pour la génération de code, le raisonnement et la correction de bugs dans les principaux langages de programmation.",
  "Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8.description": "Qwen3 235B A22B Instruct 2507 est optimisé pour le raisonnement avancé et le suivi des instructions, utilisant MoE pour maintenir une efficacité de raisonnement à grande échelle.",
  "Qwen3.5-Plus.description": "Qwen3.5 Plus prend en charge les entrées texte, image et vidéo. Ses performances sur les tâches purement textuelles sont comparables à celles de Qwen3 Max, avec de meilleurs résultats et un coût réduit. Ses capacités multimodales sont nettement améliorées par rapport à la série Qwen3 VL.",
  "Ring-2.5-1T.description": "Comparé au Ring-1T précédemment publié, Ring-2.5-1T réalise des améliorations significatives sur trois dimensions clés : Efficacité de génération** : En exploitant une forte proportion de mécanismes d'attention linéaire, Ring-2.5-1T réduit les frais généraux d'accès à la mémoire de plus de 10×. Lors du traitement de séquences dépassant 32K tokens, il offre un débit de génération plus de 3× supérieur, le rendant particulièrement adapté au raisonnement approfondi et à l'exécution de tâches à long terme. Raisonnement approfondi** : En s'appuyant sur RLVR, un mécanisme de récompense dense est introduit pour fournir un retour sur la rigueur du processus de raisonnement. Cela permet à Ring-2.5-1T d'atteindre des performances de niveau médaille d'or dans les compétitions IMO 2025 et CMO 2025 (auto-évalué). Exécution de tâches à long terme** : Grâce à une formation par apprentissage par renforcement à grande échelle entièrement asynchrone basée sur des agents, le modèle améliore considérablement sa capacité à exécuter de manière autonome des tâches complexes sur de longues périodes. Cela permet à Ring-2.5-1T de s'intégrer parfaitement aux cadres de programmation d'agents tels que Claude Code et les assistants personnels OpenClaw.",
  "Ring-2.6-1T.description": "Ring-2.6-1T est un modèle de raisonnement à l'échelle du billion de paramètres qui active environ 63 milliards de paramètres par inférence. Conçu pour les flux de travail d'agents, il se concentre sur les capacités des agents, l'utilisation d'outils et l'exécution de tâches à long terme, atteignant des performances de pointe sur des benchmarks tels que PinchBench, ClawEval, TAU2-Bench et GAIA2-search. Le modèle est optimisé en termes de qualité d'exécution, de latence et de coût, le rendant bien adapté aux agents de codage avancés, aux pipelines de raisonnement complexes et aux systèmes autonomes à grande échelle.",
  "S2V-01.description": "Le modèle de base référence-vers-vidéo de la série 01.",
  "Skylark2-lite-8k.description": "Modèle Skylark de 2e génération. Skylark2-lite offre des réponses rapides pour des scénarios en temps réel et sensibles aux coûts, avec des exigences de précision moindres, et une fenêtre de contexte de 8K.",
  "Skylark2-pro-32k.description": "Modèle Skylark de 2e génération. Skylark2-pro offre une précision accrue pour la génération de texte complexe, comme la rédaction professionnelle, l'écriture de romans et la traduction de haute qualité, avec une fenêtre de contexte de 32K.",
  "Skylark2-pro-4k.description": "Modèle Skylark de 2e génération. Skylark2-pro offre une précision accrue pour la génération de texte complexe, comme la rédaction professionnelle, l'écriture de romans et la traduction de haute qualité, avec une fenêtre de contexte de 4K.",
  "Skylark2-pro-character-4k.description": "Modèle Skylark de 2e génération. Skylark2-pro-character excelle dans les jeux de rôle et les conversations, en adaptant les invites à des styles de personnages distincts et à un dialogue naturel pour les chatbots, assistants virtuels et services clients, avec des réponses rapides.",
  "Skylark2-pro-turbo-8k.description": "Modèle Skylark de 2e génération. Skylark2-pro-turbo-8k offre une inférence plus rapide à moindre coût avec une fenêtre de contexte de 8K.",
  "T2V-01-Director.description": "Un modèle de génération vidéo de niveau réalisateur a été officiellement lancé, offrant une meilleure adhérence aux instructions de mouvement de caméra et au langage narratif des plans cinématographiques.",
  "T2V-01.description": "Le modèle de base texte-vers-vidéo de la série 01.",
  "THUDM/GLM-4-32B-0414.description": "GLM-4-32B-0414 est un modèle GLM de nouvelle génération avec 32 milliards de paramètres, comparable aux performances des séries OpenAI GPT et DeepSeek V3/R1.",
  "THUDM/GLM-4-9B-0414.description": "GLM-4-9B-0414 est un modèle GLM de 9 milliards de paramètres qui hérite des techniques de GLM-4-32B tout en offrant un déploiement plus léger. Il est performant en génération de code, conception web, génération SVG et rédaction basée sur la recherche.",
  "THUDM/GLM-Z1-9B-0414.description": "GLM-Z1-9B-0414 est un modèle GLM compact de 9 milliards de paramètres qui conserve les avantages de l'open source tout en offrant des performances impressionnantes. Il se distingue dans le raisonnement mathématique et les tâches générales, dominant sa catégorie de taille parmi les modèles ouverts.",
  "Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B.description": "Wan2.2-I2V-A14B est l'un des premiers modèles de génération image-vers-vidéo (I2V) open source publié par Wan-AI, une initiative d'IA sous Alibaba, adoptant une architecture Mixture of Experts (MoE). Le modèle se concentre sur la génération de séquences vidéo dynamiques fluides et naturelles en combinant des images statiques avec des invites textuelles. Son innovation principale réside dans l'architecture MoE : un expert à haut bruit est responsable de la gestion de la structure grossière dans les premières étapes de la génération vidéo, tandis qu'un expert à faible bruit affine les détails fins dans les étapes ultérieures. Cette conception améliore les performances globales du modèle sans augmenter le coût d'inférence. Par rapport aux versions précédentes, Wan2.2 est entraîné sur un ensemble de données significativement plus grand, conduisant à des améliorations notables dans la compréhension des mouvements complexes, des styles esthétiques et du contenu sémantique. Il produit des vidéos plus stables et réduit les mouvements de caméra irréalistes.",
  "Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B.description": "Wan2.2-T2V-A14B est le premier modèle de génération vidéo open source publié par Alibaba adoptant une architecture Mixture of Experts (MoE). Le modèle est conçu pour les tâches de génération texte-vers-vidéo (T2V) et est capable de produire des vidéos jusqu'à 5 secondes de longueur à des résolutions de 480P ou 720P. En introduisant l'architecture MoE, le modèle augmente significativement sa capacité globale tout en maintenant les coûts d'inférence presque inchangés. Il inclut un expert à haut bruit qui gère la structure globale dans les premières étapes de la génération, et un expert à faible bruit qui affine les détails fins dans les étapes ultérieures de la vidéo. De plus, Wan2.2 intègre des données esthétiques soigneusement sélectionnées, avec des annotations détaillées sur des dimensions telles que l'éclairage, la composition et la couleur. Cela permet une génération plus précise et contrôlable de visuels de qualité cinématographique. Par rapport aux versions précédentes, le modèle est entraîné sur un ensemble de données plus grand, ce qui entraîne une amélioration significative de la généralisation dans les mouvements, la sémantique et l'esthétique, et une meilleure gestion des effets dynamiques complexes.",
  "Yi-34B-Chat.description": "Yi-1.5-34B conserve les solides capacités linguistiques générales de la série tout en utilisant un entraînement incrémental sur 500 milliards de tokens de haute qualité pour améliorer significativement la logique mathématique et la programmation.",
  "abab5.5-chat.description": "Conçu pour les scénarios de productivité, avec une gestion efficace des tâches complexes et une génération de texte professionnelle.",
  "abab5.5s-chat.description": "Conçu pour les conversations avec des personnages en chinois, offrant des dialogues de haute qualité pour diverses applications.",
  "abab6.5g-chat.description": "Conçu pour les conversations multilingues avec des personnages, prenant en charge la génération de dialogues de haute qualité en anglais et dans d'autres langues.",
  "abab6.5s-chat.description": "Convient à un large éventail de tâches NLP, y compris la génération de texte et les systèmes de dialogue.",
  "abab6.5t-chat.description": "Optimisé pour les conversations avec des personnages en chinois, offrant des dialogues fluides adaptés aux habitudes d'expression chinoises.",
  "accounts/fireworks/models/deepseek-r1.description": "DeepSeek-R1 est un modèle de langage de pointe optimisé avec apprentissage par renforcement et données de démarrage à froid, offrant d'excellentes performances en raisonnement, mathématiques et programmation.",
  "accounts/fireworks/models/deepseek-v3.description": "Modèle de langage Mixture-of-Experts (MoE) puissant de DeepSeek avec 671 milliards de paramètres totaux et 37 milliards actifs par token.",
  "accounts/fireworks/models/llama-v3-70b-instruct.description": "Meta a développé et publié la série de modèles Llama 3, comprenant des modèles de génération de texte pré-entraînés et ajustés pour les instructions, en versions 8B et 70B. Les modèles Llama 3 ajustés pour les instructions sont optimisés pour les conversations et surpassent de nombreux modèles de chat open source sur les benchmarks industriels courants.",
  "accounts/fireworks/models/llama-v3-8b-instruct-hf.description": "Les modèles Llama 3 ajustés pour les instructions sont optimisés pour les conversations et surpassent de nombreux modèles de chat open source sur les benchmarks industriels courants. Llama 3 8B Instruct (version HF) est la version FP16 originale de Llama 3 8B Instruct, avec des résultats attendus équivalents à l'implémentation officielle sur Hugging Face.",
  "accounts/fireworks/models/llama-v3-8b-instruct.description": "Meta a développé et publié la série de modèles Llama 3, une collection de modèles de génération de texte pré-entraînés et ajustés pour les instructions, en versions 8B et 70B. Les modèles Llama 3 ajustés pour les instructions sont optimisés pour les conversations et surpassent de nombreux modèles de chat open source sur les benchmarks industriels courants.",
  "accounts/fireworks/models/llama-v3p1-405b-instruct.description": "Meta Llama 3.1 est une famille de modèles multilingues avec des modèles de génération pré-entraînés et ajustés pour les instructions en tailles 8B, 70B et 405B. Les modèles ajustés pour les instructions sont optimisés pour le dialogue multilingue et surpassent de nombreux modèles de chat open source et propriétaires sur les benchmarks industriels courants. Le modèle 405B est le plus performant de la famille Llama 3.1, utilisant une inférence FP8 qui correspond étroitement à l'implémentation de référence.",
  "accounts/fireworks/models/llama-v3p1-70b-instruct.description": "Meta Llama 3.1 est une famille de modèles multilingues avec des modèles de génération pré-entraînés et ajustés pour les instructions en tailles 8B, 70B et 405B. Les modèles ajustés pour les instructions sont optimisés pour le dialogue multilingue et surpassent de nombreux modèles de chat open source et propriétaires sur les benchmarks industriels courants.",
  "accounts/fireworks/models/llama-v3p1-8b-instruct.description": "Meta Llama 3.1 est une famille de modèles multilingues avec des modèles de génération pré-entraînés et ajustés pour les instructions en tailles 8B, 70B et 405B. Les modèles ajustés pour les instructions sont optimisés pour le dialogue multilingue et surpassent de nombreux modèles de chat open source et propriétaires sur les benchmarks industriels courants.",
  "accounts/fireworks/models/llama-v3p2-11b-vision-instruct.description": "Modèle de raisonnement visuel ajusté pour les instructions de Meta avec 11 milliards de paramètres, optimisé pour la reconnaissance visuelle, le raisonnement sur images, la génération de légendes et les questions-réponses liées aux images. Il comprend les données visuelles telles que les graphiques et les diagrammes, et relie la vision au langage en générant des descriptions textuelles des détails d'image.",
  "accounts/fireworks/models/llama-v3p2-3b-instruct.description": "Llama 3.2 3B Instruct est un modèle multilingue léger développé par Meta, conçu pour une exécution efficace avec des avantages significatifs en termes de latence et de coût par rapport aux modèles plus volumineux. Les cas d'utilisation typiques incluent la réécriture de requêtes/prompts et l'assistance à la rédaction.",
  "accounts/fireworks/models/llama-v3p2-90b-vision-instruct.description": "Modèle de raisonnement visuel ajusté par instruction de Meta avec 90 milliards de paramètres, optimisé pour la reconnaissance visuelle, le raisonnement sur image, la génération de légendes et les questions-réponses liées aux images. Il comprend les données visuelles telles que les graphiques et les diagrammes, et relie la vision au langage en générant des descriptions textuelles des détails d'image. Remarque : ce modèle est actuellement proposé à titre expérimental en mode sans serveur. Pour un usage en production, notez que Fireworks peut interrompre son déploiement sans préavis.",
  "accounts/fireworks/models/llama-v3p3-70b-instruct.description": "Llama 3.3 70B Instruct est la mise à jour de décembre du modèle Llama 3.1 70B. Il améliore l'utilisation d'outils, le support multilingue, les capacités en mathématiques et en programmation par rapport à la version de juillet 2024. Il atteint des performances de pointe en raisonnement, mathématiques et suivi d'instructions, offrant des résultats comparables au modèle 3.1 405B avec des avantages notables en vitesse et en coût.",
  "accounts/fireworks/models/mistral-small-24b-instruct-2501.description": "Un modèle de 24 milliards de paramètres offrant des performances de pointe comparables à celles de modèles plus volumineux.",
  "accounts/fireworks/models/mixtral-8x22b-instruct.description": "Mixtral MoE 8x22B Instruct v0.1 est la version ajustée par instruction du modèle Mixtral MoE 8x22B v0.1, avec l'API de complétion de chat activée.",
  "accounts/fireworks/models/mixtral-8x7b-instruct.description": "Mixtral MoE 8x7B Instruct est la version ajustée par instruction du modèle Mixtral MoE 8x7B, avec l'API de complétion de chat activée.",
  "accounts/fireworks/models/mythomax-l2-13b.description": "Une variante améliorée de MythoMix, probablement sa forme la plus raffinée, fusionnant MythoLogic-L2 et Huginn à l'aide d'une technique de fusion de tenseurs hautement expérimentale. Sa nature unique en fait un excellent choix pour la narration et les jeux de rôle.",
  "accounts/fireworks/models/phi-3-vision-128k-instruct.description": "Phi-3-Vision-128K-Instruct est un modèle multimodal léger et de pointe, construit à partir de données synthétiques et de jeux de données publics sélectionnés, axé sur des données textuelles et visuelles de haute qualité nécessitant un raisonnement approfondi. Il fait partie de la famille Phi-3, avec une version multimodale prenant en charge une longueur de contexte de 128 000 tokens. Le modèle bénéficie d'améliorations rigoureuses, notamment un ajustement supervisé et une optimisation directe des préférences, garantissant un suivi précis des instructions et des mesures de sécurité robustes.",
  "accounts/fireworks/models/qwen-qwq-32b-preview.description": "Le modèle Qwen QwQ se concentre sur l'amélioration du raisonnement de l'IA, démontrant que les modèles ouverts peuvent rivaliser avec les modèles propriétaires de pointe. QwQ-32B-Preview est une version expérimentale qui égale o1 et surpasse GPT-4o et Claude 3.5 Sonnet en raisonnement et analyse sur les benchmarks GPQA, AIME, MATH-500 et LiveCodeBench. Remarque : ce modèle est actuellement proposé à titre expérimental en mode sans serveur. Pour un usage en production, notez que Fireworks peut interrompre son déploiement sans préavis.",
  "accounts/fireworks/models/qwen2-vl-72b-instruct.description": "Le modèle Qwen-VL 72B est la dernière itération d'Alibaba, fruit de près d'une année d'innovation.",
  "accounts/fireworks/models/qwen2p5-72b-instruct.description": "Qwen2.5 est une série de modèles LLM à décodeur uniquement développée par l'équipe Qwen et Alibaba Cloud, disponible en tailles 0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B et 72B, avec des variantes de base et ajustées par instruction.",
  "accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-32b-instruct.description": "Qwen2.5-Coder est le dernier modèle LLM de Qwen conçu pour le code (anciennement CodeQwen). Remarque : ce modèle est actuellement proposé à titre expérimental en mode sans serveur. Pour un usage en production, notez que Fireworks peut interrompre son déploiement sans préavis.",
  "accounts/yi-01-ai/models/yi-large.description": "Yi-Large est un LLM de premier plan qui se classe juste en dessous de GPT-4, Gemini 1.5 Pro et Claude 3 Opus dans le classement LMSYS. Il excelle en multilingue, notamment en espagnol, chinois, japonais, allemand et français. Yi-Large est également adapté aux développeurs, utilisant le même schéma d'API qu'OpenAI pour une intégration facile.",
  "ai21-jamba-1.5-large.description": "Un modèle multilingue de 398 milliards de paramètres (94B actifs) avec une fenêtre de contexte de 256K, prise en charge des appels de fonction, sortie structurée et génération ancrée.",
  "ai21-jamba-1.5-mini.description": "Un modèle multilingue de 52 milliards de paramètres (12B actifs) avec une fenêtre de contexte de 256K, prise en charge des appels de fonction, sortie structurée et génération ancrée.",
  "ai21-labs/AI21-Jamba-1.5-Large.description": "Un modèle multilingue de 398 milliards de paramètres (94B actifs) avec une fenêtre de contexte de 256K, prise en charge des appels de fonction, sortie structurée et génération ancrée.",
  "ai21-labs/AI21-Jamba-1.5-Mini.description": "Un modèle multilingue de 52 milliards de paramètres (12B actifs) avec une fenêtre de contexte de 256K, prise en charge des appels de fonction, sortie structurée et génération ancrée.",
  "alibaba/qwen-3-14b.description": "Qwen3 est la dernière génération de la série Qwen, offrant un ensemble complet de modèles denses et MoE. Construit sur un entraînement approfondi, il apporte des avancées en raisonnement, suivi d'instructions, capacités d'agents et support multilingue.",
  "alibaba/qwen-3-235b.description": "Qwen3 est la dernière génération de la série Qwen, offrant un ensemble complet de modèles denses et MoE. Construit sur un entraînement approfondi, il apporte des avancées en raisonnement, suivi d'instructions, capacités d'agents et support multilingue.",
  "alibaba/qwen-3-30b.description": "Qwen3 est la dernière génération de la série Qwen, offrant un ensemble complet de modèles denses et MoE. Construit sur un entraînement approfondi, il apporte des avancées en raisonnement, suivi d'instructions, capacités d'agents et support multilingue.",
  "alibaba/qwen-3-32b.description": "Qwen3 est la dernière génération de la série Qwen, offrant un ensemble complet de modèles denses et MoE. Construit sur un entraînement approfondi, il apporte des avancées en raisonnement, suivi d'instructions, capacités d'agents et support multilingue.",
  "alibaba/qwen3-coder.description": "Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct est le modèle de code le plus agentique de Qwen, performant dans le codage agentique, l'utilisation de navigateurs par agents et d'autres tâches de programmation clés, atteignant des résultats comparables à Claude Sonnet.",
  "amazon/nova-lite.description": "Un modèle multimodal très économique avec un traitement ultra-rapide des entrées image, vidéo et texte.",
  "amazon/nova-micro.description": "Un modèle uniquement textuel offrant une latence ultra-faible à très faible coût.",
  "amazon/nova-pro.description": "Un modèle multimodal très performant offrant le meilleur équilibre entre précision, vitesse et coût pour une large gamme de tâches.",
  "amazon/titan-embed-text-v2.description": "Amazon Titan Text Embeddings V2 est un modèle d'embedding multilingue léger et efficace prenant en charge les dimensions 1024, 512 et 256.",
  "anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0.description": "Claude 3.5 Sonnet établit une nouvelle norme dans l'industrie, surpassant ses concurrents et Claude 3 Opus dans de nombreuses évaluations tout en conservant une vitesse et un coût intermédiaires.",
  "anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0.description": "Claude 3.5 Sonnet établit une nouvelle norme dans l'industrie, surpassant ses concurrents et Claude 3 Opus dans de nombreuses évaluations tout en conservant une vitesse et un coût intermédiaires.",
  "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0.description": "Claude 3 Haiku est le modèle le plus rapide et le plus compact d’Anthropic, offrant des réponses quasi instantanées aux requêtes simples. Il permet des interactions fluides et naturelles avec l’IA, et prend en charge l’entrée d’images avec une fenêtre de contexte de 200 000 tokens.",
  "anthropic.claude-3-opus-20240229-v1:0.description": "Claude 3 Opus est le modèle d’IA le plus puissant d’Anthropic, offrant des performances de pointe sur des tâches hautement complexes. Il gère les requêtes ouvertes et les scénarios inédits avec une grande fluidité et une compréhension proche de l’humain, et prend en charge l’entrée d’images avec une fenêtre de contexte de 200 000 tokens.",
  "anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0.description": "Claude 3 Sonnet allie intelligence et rapidité pour les charges de travail en entreprise, offrant un excellent rapport qualité-prix. Conçu comme un modèle fiable pour les déploiements IA à grande échelle, il prend en charge l’entrée d’images avec une fenêtre de contexte de 200 000 tokens.",
  "anthropic.claude-instant-v1.description": "Un modèle rapide, économique et performant pour les conversations quotidiennes, l’analyse de texte, les résumés et les questions-réponses sur documents.",
  "anthropic.claude-v2.description": "Un modèle très performant pour des tâches variées, allant du dialogue complexe à la génération créative, en passant par le suivi précis d’instructions.",
  "anthropic.claude-v2:1.description": "Une version mise à jour de Claude 2 avec une fenêtre de contexte doublée et une fiabilité améliorée, réduisant les hallucinations et augmentant la précision fondée sur des preuves pour les documents longs et le RAG.",
  "anthropic/claude-3-haiku.description": "Claude 3 Haiku est le modèle le plus rapide d’Anthropic, conçu pour les charges de travail en entreprise avec des invites longues. Il peut analyser rapidement de grands documents comme des rapports trimestriels, des contrats ou des dossiers juridiques, à un coût moitié moindre que ses concurrents.",
  "anthropic/claude-3-opus.description": "Claude 3 Opus est le modèle le plus intelligent d’Anthropic, offrant des performances de pointe sur des tâches complexes, avec une grande fluidité et une compréhension proche de l’humain pour les requêtes ouvertes et les scénarios inédits.",
  "anthropic/claude-3.5-haiku.description": "Claude 3.5 Haiku offre une vitesse accrue, une meilleure précision en programmation et une utilisation optimisée des outils, idéal pour les scénarios exigeant rapidité et interaction avec des outils.",
  "anthropic/claude-3.5-sonnet.description": "Claude 3.5 Sonnet est le modèle rapide et efficace de la famille Sonnet, offrant de meilleures performances en programmation et en raisonnement, certaines versions étant progressivement remplacées par Sonnet 3.7 et ultérieures.",
  "anthropic/claude-3.7-sonnet.description": "Claude 3.7 Sonnet est une version améliorée du modèle Sonnet, avec des capacités renforcées en raisonnement et en programmation, adapté aux tâches complexes de niveau entreprise.",
  "anthropic/claude-haiku-4.5.description": "Claude Haiku 4.5 est le modèle rapide haute performance d’Anthropic, offrant une latence très faible tout en maintenant une grande précision.",
  "anthropic/claude-opus-4.1.description": "Opus 4.1 est le modèle haut de gamme d’Anthropic, optimisé pour la programmation, le raisonnement complexe et les tâches longues.",
  "anthropic/claude-opus-4.5.description": "Claude Opus 4.5 est le modèle phare d’Anthropic, combinant intelligence de haut niveau et performance évolutive pour des tâches complexes nécessitant un raisonnement de qualité supérieure.",
  "anthropic/claude-opus-4.description": "Opus 4 est le modèle phare d’Anthropic, conçu pour les tâches complexes et les applications en entreprise.",
  "anthropic/claude-sonnet-4.5.description": "Claude Sonnet 4.5 est le dernier modèle hybride de raisonnement d’Anthropic, optimisé pour le raisonnement complexe et la programmation.",
  "anthropic/claude-sonnet-4.description": "Claude Sonnet 4 est un modèle hybride de raisonnement d’Anthropic, combinant des capacités de réflexion et d’exécution directe.",
  "aya.description": "Aya 23 est le modèle multilingue de Cohere prenant en charge 23 langues pour une grande variété de cas d’usage.",
  "aya:35b.description": "Aya 23 est le modèle multilingue de Cohere prenant en charge 23 langues pour une grande variété de cas d’usage.",
  "azure-DeepSeek-R1-0528.description": "Déployé par Microsoft, DeepSeek R1 a été mis à jour vers DeepSeek-R1-0528. Cette mise à jour améliore la puissance de calcul et les algorithmes de post-entraînement, renforçant considérablement la profondeur de raisonnement et les capacités d’inférence. Il offre d’excellentes performances en mathématiques, en programmation et en logique générale, rivalisant avec les modèles de pointe comme O3 et Gemini 2.5 Pro.",
  "baichuan-m2-32b.description": "Baichuan M2 32B est un modèle MoE développé par Baichuan Intelligence, doté de solides capacités de raisonnement.",
  "baichuan/baichuan2-13b-chat.description": "Baichuan-13B est un LLM open source de 13 milliards de paramètres, utilisable commercialement, développé par Baichuan. Il atteint des performances de premier plan pour sa taille sur des benchmarks chinois et anglais reconnus.",
  "baidu/ernie-5.0-thinking-preview.description": "ERNIE 5.0 Thinking Preview est le modèle ERNIE multimodal de nouvelle génération de Baidu, performant en compréhension multimodale, suivi d’instructions, création, questions-réponses factuelles et utilisation d’outils.",
  "big-pickle.description": "Big Pickle par OpenCode — modèle open-source gratuit avec de solides capacités de codage.",
  "black-forest-labs/flux-1.1-pro.description": "FLUX 1.1 Pro est une version plus rapide et améliorée de FLUX Pro, offrant une excellente qualité d’image et un respect précis des instructions.",
  "black-forest-labs/flux-dev.description": "FLUX Dev est la version de développement de FLUX, destinée à un usage non commercial.",
  "black-forest-labs/flux-pro.description": "FLUX Pro est le modèle professionnel de FLUX, conçu pour une production d’images de haute qualité.",
  "black-forest-labs/flux-schnell.description": "FLUX Schnell est un modèle de génération d’images rapide, optimisé pour la vitesse.",
  "c4ai-aya-expanse-32b.description": "Aya Expanse est un modèle multilingue haute performance de 32 milliards de paramètres, utilisant l’ajustement par instruction, l’arbitrage de données, l’entraînement par préférence et la fusion de modèles pour rivaliser avec les modèles monolingues. Il prend en charge 23 langues.",
  "c4ai-aya-expanse-8b.description": "Aya Expanse est un modèle multilingue haute performance de 8 milliards de paramètres, utilisant l’ajustement par instruction, l’arbitrage de données, l’entraînement par préférence et la fusion de modèles pour rivaliser avec les modèles monolingues. Il prend en charge 23 langues.",
  "c4ai-aya-vision-32b.description": "Aya Vision est un modèle multimodal de pointe performant sur les principaux benchmarks de langue, texte et vision. Cette version 32B est axée sur des performances multilingues de haut niveau et prend en charge 23 langues.",
  "c4ai-aya-vision-8b.description": "Aya Vision est un modèle multimodal de pointe performant sur les principaux benchmarks de langue, texte et vision. Cette version 8B est optimisée pour une faible latence et de bonnes performances.",
  "charglm-3.description": "CharGLM-3 est conçu pour le jeu de rôle et la compagnie émotionnelle, avec une mémoire multi-tours ultra-longue et des dialogues personnalisés.",
  "charglm-4.description": "CharGLM-4 est conçu pour le jeu de rôle et la compagnie émotionnelle, avec une mémoire multi-tours ultra-longue et des dialogues personnalisés.",
  "chat-latest.description": "Dernier modèle Instant utilisé dans ChatGPT.",
  "chatgpt-4o-latest.description": "ChatGPT-4o est un modèle dynamique mis à jour en temps réel. Il combine une compréhension et une génération linguistiques puissantes pour des cas d'utilisation à grande échelle tels que le support client, l'éducation et l'assistance technique.",
  "claude-2.0.description": "Claude 2 apporte des améliorations clés pour les entreprises, notamment un contexte de 200 000 jetons, une réduction des hallucinations, des invites système et une nouvelle fonctionnalité de test : l’appel d’outils.",
  "claude-2.1.description": "Claude 2 apporte des améliorations clés pour les entreprises, notamment un contexte de 200 000 jetons, une réduction des hallucinations, des invites système et une nouvelle fonctionnalité de test : l’appel d’outils.",
  "claude-3-5-haiku-20241022.description": "Claude 3.5 Haiku est le modèle de nouvelle génération le plus rapide d'Anthropic. Comparé à Claude 3 Haiku, il améliore ses compétences et dépasse le précédent modèle le plus grand Claude 3 Opus sur de nombreux benchmarks d'intelligence.",
  "claude-3-5-haiku-latest.description": "Claude 3.5 Haiku fournit des réponses rapides pour les tâches légères.",
  "claude-3-5-haiku.description": "Claude Haiku 3.5 par Anthropic — modèle rapide et économique avec prise en charge de la vision.",
  "claude-3-7-sonnet-20250219.description": "Claude 3.7 Sonnet est le modèle le plus intelligent d'Anthropic et le premier modèle de raisonnement hybride sur le marché. Il peut produire des réponses quasi-instantanées ou un raisonnement détaillé étape par étape que les utilisateurs peuvent suivre. Sonnet est particulièrement performant en codage, science des données, vision et tâches d'agent.",
  "claude-3-7-sonnet-latest.description": "Claude 3.7 Sonnet est le modèle le plus récent et le plus performant d’Anthropic pour les tâches complexes, excellent en performance, intelligence, fluidité et compréhension.",
  "claude-3-haiku-20240307.description": "Claude 3 Haiku est le modèle le plus rapide et le plus compact d’Anthropic, conçu pour des réponses quasi instantanées avec des performances rapides et précises.",
  "claude-3-opus-20240229.description": "Claude 3 Opus est le modèle le plus puissant d’Anthropic pour les tâches complexes, excellent en performance, intelligence, fluidité et compréhension.",
  "claude-3-sonnet-20240229.description": "Claude 3 Sonnet équilibre intelligence et rapidité pour les charges de travail en entreprise, offrant une grande utilité à moindre coût et un déploiement fiable à grande échelle.",
  "claude-fable-5.description": "Claude Fable 5 est le modèle le plus performant d'Anthropic — un nouveau niveau supérieur à Opus pour les travaux les plus exigeants en matière de raisonnement et d'agents à long terme.",
  "claude-haiku-4-5-20251001.description": "Claude Haiku 4.5 est le modèle Haiku le plus rapide et le plus intelligent d’Anthropic, avec une vitesse fulgurante et un raisonnement étendu.",
  "claude-haiku-4-5.description": "Claude Haiku 4.5 par Anthropic — modèle Haiku de nouvelle génération avec un raisonnement et une vision améliorés.",
  "claude-haiku-4.5.description": "Claude Haiku 4.5 est le modèle Haiku le plus rapide et le plus intelligent d’Anthropic, avec une vitesse fulgurante et un raisonnement étendu.",
  "claude-opus-4-1-20250805-thinking.description": "Claude Opus 4.1 Thinking est une variante avancée capable de révéler son processus de raisonnement.",
  "claude-opus-4-1-20250805.description": "Claude Opus 4.1 est le modèle le plus récent et le plus performant d’Anthropic pour les tâches hautement complexes, excelling en performance, intelligence, fluidité et compréhension.",
  "claude-opus-4-1.description": "Claude Opus 4.1 par Anthropic — modèle de raisonnement premium avec des capacités d'analyse approfondie.",
  "claude-opus-4-20250514.description": "Claude Opus 4 est le modèle le plus puissant d’Anthropic pour les tâches hautement complexes, excelling en performance, intelligence, fluidité et compréhension.",
  "claude-opus-4-5-20251101.description": "Claude Opus 4.5 est le modèle phare d’Anthropic, combinant intelligence exceptionnelle et performance évolutive, idéal pour les tâches complexes nécessitant des réponses et un raisonnement de très haute qualité.",
  "claude-opus-4-5.description": "Claude Opus 4.5 par Anthropic — modèle phare avec un raisonnement et un codage de premier ordre.",
  "claude-opus-4-6.description": "Claude Opus 4.6 par Anthropic — modèle phare avec une fenêtre de contexte de 1M et un raisonnement avancé.",
  "claude-opus-4-7.description": "Claude Opus 4.7 par Anthropic — dernier modèle Opus avec un raisonnement et un codage à la pointe de la technologie.",
  "claude-opus-4-8.description": "Claude Opus 4.8 est le modèle le plus performant d'Anthropic, basé sur Opus 4.7 avec des améliorations en matière de raisonnement, de codage agentique et d'utilisation des outils.",
  "claude-opus-4.5.description": "Claude Opus 4.5 est le modèle phare d’Anthropic, combinant une intelligence de premier ordre avec des performances évolutives pour des tâches complexes et un raisonnement de haute qualité.",
  "claude-opus-4.6-fast.description": "Claude Opus 4.6 est le modèle le plus intelligent d’Anthropic pour la création d’agents et le codage.",
  "claude-opus-4.6.description": "Claude Opus 4.6 est le modèle le plus intelligent d’Anthropic pour la création d’agents et le codage.",
  "claude-sonnet-4-20250514-thinking.description": "Claude Sonnet 4 Thinking peut produire des réponses quasi instantanées ou une réflexion détaillée étape par étape avec un processus visible.",
  "claude-sonnet-4-20250514.description": "Claude Sonnet 4 peut produire des réponses quasi instantanées ou un raisonnement détaillé étape par étape avec un processus visible.",
  "claude-sonnet-4-5-20250929.description": "Claude Sonnet 4.5 est le modèle le plus intelligent d’Anthropic à ce jour.",
  "claude-sonnet-4-5.description": "Claude Sonnet 4.5 par Anthropic — Sonnet amélioré avec des performances de codage accrues.",
  "claude-sonnet-4-6.description": "Claude Sonnet 4.6 par Anthropic — dernier modèle Sonnet avec un codage supérieur et une utilisation d'outils avancée.",
  "claude-sonnet-4.5.description": "Claude Sonnet 4.5 est le modèle le plus intelligent d’Anthropic à ce jour.",
  "claude-sonnet-4.6.description": "Claude Sonnet 4.6 est la meilleure combinaison de vitesse et d’intelligence d’Anthropic.",
  "claude-sonnet-4.description": "Claude Sonnet 4 par Anthropic — modèle équilibré avec de solides capacités de codage et de raisonnement.",
  "codegeex-4.description": "CodeGeeX-4 est un assistant de codage IA puissant prenant en charge les questions-réponses multilingues et la complétion de code pour améliorer la productivité des développeurs.",
  "codegeex4-all-9b.description": "CodeGeeX4-ALL-9B est un modèle multilingue de génération de code prenant en charge la complétion et la génération de code, l’interprétation de code, la recherche web, l’appel de fonctions et les questions-réponses au niveau des dépôts. Il couvre un large éventail de scénarios de développement logiciel et est l’un des meilleurs modèles de code sous 10 milliards de paramètres.",
  "codegemma.description": "CodeGemma est un modèle léger pour diverses tâches de programmation, permettant une itération rapide et une intégration facile.",
  "codegemma:2b.description": "CodeGemma est un modèle léger pour diverses tâches de programmation, permettant une itération rapide et une intégration facile.",
  "codellama.description": "Code Llama est un LLM spécialisé dans la génération et la discussion de code, avec une large prise en charge des langages pour les flux de travail des développeurs.",
  "codellama/CodeLlama-34b-Instruct-hf.description": "Code Llama est un LLM spécialisé dans la génération et la discussion de code, avec une large prise en charge des langages pour les flux de travail des développeurs.",
  "codellama:13b.description": "Code Llama est un LLM spécialisé dans la génération et la discussion de code, avec une large prise en charge des langages pour les flux de travail des développeurs.",
  "codellama:34b.description": "Code Llama est un LLM spécialisé dans la génération et la discussion de code, avec une large prise en charge des langages pour les flux de travail des développeurs.",
  "codellama:70b.description": "Code Llama est un LLM spécialisé dans la génération et la discussion de code, avec une large prise en charge des langages pour les flux de travail des développeurs.",
  "codeqwen.description": "CodeQwen1.5 est un grand modèle de langage entraîné sur de vastes données de code, conçu pour des tâches de programmation complexes.",
  "codestral-latest.description": "Codestral est notre modèle de codage le plus avancé ; la version v2 (janvier 2025) cible les tâches à faible latence et haute fréquence comme FIM, la correction de code et la génération de tests.",
  "codestral.description": "Codestral est le premier modèle de code de Mistral AI, offrant un excellent support pour la génération de code.",
  "cogito-2.1:671b.description": "Cogito v2.1 671B est un modèle de langage open source américain, gratuit pour un usage commercial. Il rivalise avec les meilleurs modèles, offre une meilleure efficacité de raisonnement par jeton, un contexte long de 128k et de solides performances globales.",
  "cogvideox-2.description": "CogVideoX-2 est le modèle de base de génération vidéo de nouvelle génération de Zhipu, avec des capacités image-vers-vidéo améliorées de 38 %. Il offre des améliorations significatives dans la gestion des mouvements à grande échelle, la stabilité visuelle, le respect des instructions, le style artistique et l'esthétique visuelle globale.",
  "cogvideox-3.description": "CogVideoX-3 ajoute une fonctionnalité de génération de cadre de début et de fin, améliorant considérablement la stabilité et la clarté visuelles. Il permet des mouvements de sujet à grande échelle fluides et naturels, offre une meilleure adhérence aux instructions et une simulation physique plus réaliste, et améliore encore les performances dans des scènes réalistes haute définition et de style 3D.",
  "cogvideox-flash.description": "CogVideoX-Flash est un modèle de génération vidéo gratuit publié par Zhipu, capable de générer des vidéos qui suivent les instructions des utilisateurs tout en atteignant des scores de qualité esthétique plus élevés.",
  "cogview-3-flash.description": "CogView-3-Flash est un modèle de génération d'images gratuit lancé par Zhipu. Il génère des images conformes aux instructions des utilisateurs tout en atteignant des scores de qualité esthétique plus élevés. CogView-3-Flash est principalement utilisé dans des domaines tels que la création artistique, la référence de design, le développement de jeux et la réalité virtuelle, aidant les utilisateurs à convertir rapidement des descriptions textuelles en images.",
  "cogview-4.description": "CogView-4 est le premier modèle open source de génération d'images à partir de texte de Zhipu capable de générer des caractères chinois. Il améliore la compréhension sémantique, la qualité d'image et le rendu du texte en chinois/anglais, prend en charge des invites bilingues de longueur arbitraire et peut générer des images à toute résolution dans des plages spécifiées.",
  "cohere-command-r-plus.description": "Command R+ est un modèle avancé optimisé pour le RAG, conçu pour les charges de travail en entreprise.",
  "cohere-command-r.description": "Command R est un modèle génératif évolutif conçu pour le RAG et l'utilisation d'outils, permettant une IA de niveau production.",
  "cohere/Cohere-command-r-plus.description": "Command R+ est un modèle avancé optimisé pour le RAG, conçu pour les charges de travail en entreprise.",
  "cohere/Cohere-command-r.description": "Command R est un modèle génératif évolutif conçu pour le RAG et l'utilisation d'outils, permettant une IA de niveau production.",
  "cohere/command-a.description": "Command A est le modèle le plus puissant de Cohere à ce jour, excellent dans l'utilisation d'outils, les agents, le RAG et les cas d'utilisation multilingues. Il dispose d'un contexte de 256K, fonctionne sur seulement deux GPU et offre un débit 150 % supérieur à Command R+ 08-2024.",
  "cohere/embed-v4.0.description": "Un modèle qui classe ou convertit du texte, des images ou du contenu mixte en embeddings.",
  "comfyui/flux-dev.description": "FLUX.1 Dev est un modèle texte-vers-image de haute qualité (10 à 50 étapes), idéal pour des rendus créatifs et artistiques premium.",
  "comfyui/flux-kontext-dev.description": "FLUX.1 Kontext-dev est un modèle d'édition d'image qui prend en charge les modifications guidées par le texte, y compris les modifications locales et le transfert de style.",
  "comfyui/flux-krea-dev.description": "FLUX.1 Krea-dev est un modèle texte-vers-image renforcé en sécurité, co-développé avec Krea, avec des filtres de sécurité intégrés.",
  "comfyui/flux-schnell.description": "FLUX.1 Schnell est un modèle texte-vers-image ultra-rapide qui génère des images de haute qualité en 1 à 4 étapes, idéal pour une utilisation en temps réel et le prototypage rapide.",
  "comfyui/stable-diffusion-15.description": "Stable Diffusion 1.5 est un modèle texte-vers-image classique en 512x512, idéal pour le prototypage rapide et les expérimentations créatives.",
  "comfyui/stable-diffusion-35-inclclip.description": "Stable Diffusion 3.5 avec encodeurs CLIP/T5 intégrés ne nécessite aucun fichier d'encodeur externe, adapté aux modèles comme sd3.5_medium_incl_clips avec une utilisation réduite des ressources.",
  "comfyui/stable-diffusion-35.description": "Stable Diffusion 3.5 est un modèle texte-vers-image de nouvelle génération avec des variantes Large et Medium. Il nécessite des fichiers d'encodeur CLIP externes et offre une excellente qualité d'image et une bonne fidélité aux invites.",
  "comfyui/stable-diffusion-custom-refiner.description": "Modèle image-vers-image SDXL personnalisé. Utilisez custom_sd_lobe.safetensors comme nom de fichier du modèle ; si vous avez un VAE, utilisez custom_sd_vae_lobe.safetensors. Placez les fichiers du modèle dans les dossiers requis de Comfy.",
  "comfyui/stable-diffusion-custom.description": "Modèle texte-vers-image SD personnalisé. Utilisez custom_sd_lobe.safetensors comme nom de fichier du modèle ; si vous avez un VAE, utilisez custom_sd_vae_lobe.safetensors. Placez les fichiers du modèle dans les dossiers requis de Comfy.",
  "comfyui/stable-diffusion-refiner.description": "Modèle image-vers-image SDXL réalisant des transformations de haute qualité à partir d'images d'entrée, prenant en charge le transfert de style, la restauration et les variations créatives.",
  "comfyui/stable-diffusion-xl.description": "SDXL est un modèle texte-vers-image prenant en charge la génération haute résolution 1024x1024 avec une meilleure qualité d'image et plus de détails.",
  "command-a-03-2025.description": "Command A est notre modèle le plus performant à ce jour, excellent dans l'utilisation d'outils, les agents, le RAG et les scénarios multilingues. Il dispose d'une fenêtre de contexte de 256K, fonctionne sur seulement deux GPU et offre un débit 150 % supérieur à Command R+ 08-2024.",
  "command-light-nightly.description": "Pour réduire l'intervalle entre les versions majeures, nous proposons des versions Command nocturnes. Pour la série command-light, cela s'appelle command-light-nightly. C'est la version la plus récente, la plus expérimentale (et potentiellement instable), mise à jour régulièrement sans préavis, donc non recommandée pour la production.",
  "command-light.description": "Une variante Command plus petite et plus rapide, presque aussi performante mais plus rapide.",
  "command-nightly.description": "Pour réduire l'intervalle entre les versions majeures, nous proposons des versions Command nocturnes. Pour la série Command, cela s'appelle command-nightly. C'est la version la plus récente, la plus expérimentale (et potentiellement instable), mise à jour régulièrement sans préavis, donc non recommandée pour la production.",
  "command-r-03-2024.description": "command-r est un modèle de chat suivant les instructions qui exécute des tâches linguistiques avec une qualité supérieure, une fiabilité améliorée et un contexte plus long que les modèles précédents. Il prend en charge des flux de travail complexes tels que la génération de code, RAG, l'utilisation d'outils et les agents.",
  "command-r-08-2024.description": "command-r-08-2024 est une version mise à jour du modèle Command R publiée en août 2024.",
  "command-r-plus-04-2024.description": "command-r-plus est un alias de command-r-plus-04-2024, donc utiliser command-r-plus dans l'API pointe vers ce modèle.",
  "command-r-plus-08-2024.description": "Command R+ est un modèle de chat suivant les instructions avec une qualité supérieure, une fiabilité accrue et une fenêtre de contexte plus longue que les modèles précédents. Il est idéal pour les flux de travail RAG complexes et l'utilisation d'outils en plusieurs étapes.",
  "command-r-plus.description": "Command R+ est un LLM haute performance conçu pour des scénarios d'entreprise réels et des applications complexes.",
  "command-r.description": "Command R est un LLM optimisé pour le chat et les tâches à long contexte, idéal pour l'interaction dynamique et la gestion des connaissances.",
  "command-r7b-12-2024.description": "command-r7b-12-2024 est une mise à jour légère et efficace publiée en décembre 2024. Il excelle dans le RAG, l'utilisation d'outils et les tâches d'agents nécessitant un raisonnement complexe en plusieurs étapes.",
  "command.description": "Un modèle de chat suivant les instructions qui offre une qualité et une fiabilité supérieures pour les tâches linguistiques, avec une fenêtre de contexte plus longue que nos modèles génératifs de base.",
  "computer-use-preview.description": "computer-use-preview est un modèle spécialisé pour l'outil \"utilisation de l'ordinateur\", entraîné pour comprendre et exécuter des tâches liées à l'informatique.",
  "dall-e-3.description": "DALL·E 3",
  "databricks/dbrx-instruct.description": "DBRX Instruct offre une gestion des instructions hautement fiable, adaptée à divers secteurs d'activité.",
  "deepseek-ai/DeepSeek-OCR.description": "DeepSeek-OCR est un modèle vision-langage développé par DeepSeek AI, spécialisé dans la reconnaissance optique de caractères (OCR) et la « compression optique contextuelle ». Il explore la compression du contexte à partir d’images, traite efficacement les documents et les convertit en texte structuré (par exemple, Markdown). Il reconnaît avec précision le texte dans les images, ce qui le rend idéal pour la numérisation de documents, l’extraction de texte et le traitement structuré.",
  "deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B.description": "DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B distille la chaîne de raisonnement de DeepSeek-R1-0528 dans Qwen3 8B Base. Il atteint l’état de l’art parmi les modèles open source, surpassant Qwen3 8B de 10 % sur AIME 2024 et égalant les performances de raisonnement de Qwen3-235B. Il excelle en raisonnement mathématique, en programmation et sur les benchmarks de logique générale. Il partage l’architecture de Qwen3-8B mais utilise le tokenizer de DeepSeek-R1-0528.",
  "deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528.description": "DeepSeek R1 exploite une puissance de calcul accrue et des optimisations algorithmiques post-entraînement pour approfondir le raisonnement. Il affiche d’excellentes performances sur les benchmarks en mathématiques, programmation et logique générale, rivalisant avec des leaders comme o3 et Gemini 2.5 Pro.",
  "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B.description": "Les modèles distillés DeepSeek-R1 utilisent l’apprentissage par renforcement (RL) et des données de démarrage à froid pour améliorer le raisonnement et établir de nouveaux standards sur les benchmarks multitâches open source.",
  "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.description": "Les modèles distillés DeepSeek-R1 utilisent l’apprentissage par renforcement (RL) et des données de démarrage à froid pour améliorer le raisonnement et établir de nouveaux standards sur les benchmarks multitâches open source.",
  "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B.description": "Les modèles distillés DeepSeek-R1 utilisent l’apprentissage par renforcement (RL) et des données de démarrage à froid pour améliorer le raisonnement et établir de nouveaux standards sur les benchmarks multitâches open source.",
  "deepseek-ai/DeepSeek-R1.description": "DeepSeek-R1 améliore le raisonnement grâce à l’apprentissage par renforcement et à des données de démarrage à froid, établissant de nouveaux standards multitâches open source et surpassant OpenAI-o1-mini.",
  "deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus.description": "DeepSeek-V3.1-Terminus est une version mise à jour du modèle V3.1, positionnée comme un agent hybride LLM. Il corrige les problèmes signalés par les utilisateurs et améliore la stabilité, la cohérence linguistique, tout en réduisant les caractères anormaux et le mélange chinois/anglais. Il intègre les modes de pensée et non-pensée avec des modèles de chat pour un basculement flexible. Il améliore également les performances des agents de code et de recherche pour une utilisation plus fiable des outils et des tâches multi-étapes.",
  "deepseek-ai/DeepSeek-V3.1.description": "DeepSeek V3.1 utilise une architecture de raisonnement hybride et prend en charge les modes pensée et non-pensée.",
  "deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp.description": "DeepSeek V3.2 Exp utilise une architecture de raisonnement hybride et prend en charge les modes de réflexion et de non-réflexion.",
  "deepseek-ai/DeepSeek-V3.2.description": "DeepSeek-V3.2 est un modèle qui combine une grande efficacité de calcul avec d'excellentes performances en raisonnement et en tâches d'Agent. Son approche repose sur trois percées technologiques majeures : DeepSeek Sparse Attention (DSA), un mécanisme d'attention efficace qui réduit considérablement la complexité de calcul tout en maintenant les performances du modèle, optimisé spécifiquement pour les scénarios à long contexte ; un cadre d'apprentissage par renforcement évolutif permettant au modèle de rivaliser avec GPT-5, sa version haute performance égalant Gemini-3.0-Pro en capacités de raisonnement ; et un pipeline de synthèse de tâches d'Agent à grande échelle conçu pour intégrer les capacités de raisonnement dans les scénarios d'utilisation d'outils, améliorant ainsi le suivi des instructions et les capacités de généralisation dans des environnements interactifs complexes. Le modèle a obtenu des résultats médaillés d'or aux Olympiades Internationales de Mathématiques (IMO) et d'Informatique (IOI) de 2025.",
  "deepseek-ai/DeepSeek-V3.description": "DeepSeek-V3 est un modèle MoE de 671 milliards de paramètres utilisant MLA et DeepSeekMoE avec un équilibrage de charge sans perte pour un entraînement et une inférence efficaces. Préentraîné sur 14,8T de tokens de haute qualité avec SFT et RL, il surpasse les autres modèles open source et rivalise avec les modèles fermés de pointe.",
  "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash.description": "DeepSeek-V4-Flash est une version préliminaire du modèle de langage MoE de la série DeepSeek-V4. La taille totale des paramètres est de 284B, la taille des paramètres d'activation est de 13B, et il prend en charge un contexte ultra-long de 1M tokens. Le modèle utilise une architecture d'attention hybride combinant CSA et HCA, et introduit mHC et Muon Optimizer pour améliorer l'efficacité du raisonnement sur long contexte, la stabilité de l'entraînement et les performances globales.",
  "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro.description": "DeepSeek-V4-Pro est le modèle linguistique phare de la série DeepSeek-V4, avec un total de 1,6T paramètres et 49B paramètres actifs, prenant en charge nativement un contexte ultra-long de 1 million de tokens. Le modèle adopte une architecture d'attention hybride innovante combinant Compressed Sparse Attention (CSA) et Highly Compressed Attention (HCA), nécessitant seulement 27 % des FLOPs d'inférence par token de DeepSeek-V3.2 et 10 % de cache KV à 1M de contexte. Il introduit également les Manifold-Constrained Hyper Connections (mHC) pour améliorer la stabilité de la propagation des signaux entre les couches, et utilise l'optimiseur Muon pour accélérer la convergence. DeepSeek-V4-Pro est préentraîné sur plus de 32T de tokens divers de haute qualité, avec un post-entraînement utilisant un paradigme en deux étapes : la culture indépendante d'experts de domaine suivie de la distillation de politique en ligne pour une intégration unifiée. Son mode d'intensité maximale de raisonnement DeepSeek-V4-Pro-Max atteint des performances de pointe sur les benchmarks de codage et réduit significativement l'écart avec les modèles propriétaires leaders sur les tâches de raisonnement et agentiques, faisant de lui l'un des modèles open-source les plus puissants aujourd'hui, prenant en charge les modes d'intensité de raisonnement Non-think, Think High et Think Max.",
  "deepseek-ai/deepseek-llm-67b-chat.description": "DeepSeek LLM Chat (67B) est un modèle innovant offrant une compréhension linguistique approfondie et une interaction fluide.",
  "deepseek-chat.description": "Un nouveau modèle open-source combinant des capacités générales et de codage. Il conserve le dialogue général du modèle de chat et les solides compétences en codage du modèle de programmeur, avec un meilleur alignement des préférences. DeepSeek-V2.5 améliore également l’écriture et le suivi des instructions.",
  "deepseek-coder-33B-instruct.description": "DeepSeek Coder 33B est un modèle de langage pour le code entraîné sur 2T de tokens (87 % de code, 13 % de texte en chinois/anglais). Il introduit une fenêtre de contexte de 16K et des tâches de remplissage au milieu, offrant une complétion de code à l’échelle du projet et un remplissage de fragments.",
  "deepseek-coder-v2.description": "DeepSeek Coder V2 est un modèle de code MoE open source performant sur les tâches de programmation, comparable à GPT-4 Turbo.",
  "deepseek-coder-v2:236b.description": "DeepSeek Coder V2 est un modèle de code MoE open source performant sur les tâches de programmation, comparable à GPT-4 Turbo.",
  "deepseek-r1-0528.description": "Modèle complet de 685B publié le 28/05/2025. DeepSeek-R1 utilise un apprentissage par renforcement à grande échelle en post-entraînement, améliorant considérablement le raisonnement avec peu de données annotées, et affiche de solides performances en mathématiques, codage et raisonnement en langage naturel.",
  "deepseek-r1-250528.description": "DeepSeek R1 250528 est le modèle complet de raisonnement DeepSeek-R1 pour les tâches complexes en mathématiques et logique.",
  "deepseek-r1-70b-fast-online.description": "DeepSeek R1 70B édition rapide avec recherche web en temps réel, offrant des réponses plus rapides tout en maintenant les performances.",
  "deepseek-r1-70b-online.description": "DeepSeek R1 70B édition standard avec recherche web en temps réel, adaptée aux tâches de chat et de texte à jour.",
  "deepseek-r1-distill-llama-70b.description": "DeepSeek R1 Distill Llama 70B combine le raisonnement R1 avec l’écosystème Llama.",
  "deepseek-r1-distill-llama-8b.description": "DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B est distillé à partir de Llama-3.1-8B en utilisant les sorties de DeepSeek R1.",
  "deepseek-r1-distill-llama.description": "deepseek-r1-distill-llama est distillé à partir de DeepSeek-R1 sur Llama.",
  "deepseek-r1-distill-qianfan-70b.description": "DeepSeek R1 Distill Qianfan 70B est une distillation R1 basée sur Qianfan-70B avec une forte valeur ajoutée.",
  "deepseek-r1-distill-qianfan-8b.description": "DeepSeek R1 Distill Qianfan 8B est une distillation R1 basée sur Qianfan-8B pour les applications petites et moyennes.",
  "deepseek-r1-distill-qianfan-llama-70b.description": "DeepSeek R1 Distill Qianfan Llama 70B est une distillation R1 basée sur Llama-70B.",
  "deepseek-r1-distill-qwen-1.5b.description": "DeepSeek R1 Distill Qwen 1.5B est un modèle ultra-léger pour les environnements à très faibles ressources.",
  "deepseek-r1-distill-qwen-14b.description": "DeepSeek R1 Distill Qwen 14B est un modèle de taille moyenne pour un déploiement multi-scénarios.",
  "deepseek-r1-distill-qwen-32b.description": "DeepSeek R1 Distill Qwen 32B est une distillation R1 basée sur Qwen-32B, équilibrant performance et coût.",
  "deepseek-r1-distill-qwen-7b.description": "DeepSeek R1 Distill Qwen 7B est un modèle léger pour les environnements en périphérie et les entreprises privées.",
  "deepseek-r1-distill-qwen.description": "deepseek-r1-distill-qwen est distillé à partir de DeepSeek-R1 sur Qwen.",
  "deepseek-r1-fast-online.description": "Version complète rapide de DeepSeek R1 avec recherche web en temps réel, combinant des capacités à l’échelle de 671B et des réponses plus rapides.",
  "deepseek-r1-online.description": "Version complète de DeepSeek R1 avec 671B de paramètres et recherche web en temps réel, offrant une meilleure compréhension et génération.",
  "deepseek-r1.description": "DeepSeek-R1 utilise des données de démarrage à froid avant l’apprentissage par renforcement et affiche des performances comparables à OpenAI-o1 en mathématiques, codage et raisonnement.",
  "deepseek-reasoner.description": "Un modèle de raisonnement DeepSeek axé sur des tâches complexes de raisonnement logique.",
  "deepseek-v2.description": "DeepSeek V2 est un modèle MoE efficace pour un traitement économique.",
  "deepseek-v2:236b.description": "DeepSeek V2 236B est le modèle axé sur le code de DeepSeek avec une forte génération de code.",
  "deepseek-v3-0324.description": "DeepSeek-V3-0324 est un modèle MoE de 671B paramètres avec des points forts en programmation, compréhension du contexte et traitement de longs textes.",
  "deepseek-v3.1-terminus.description": "DeepSeek-V3.1-Terminus est un modèle LLM optimisé pour les terminaux, développé par DeepSeek, spécialement conçu pour les appareils en ligne de commande.",
  "deepseek-v3.1-think-250821.description": "DeepSeek V3.1 Think 250821 est le modèle de réflexion approfondie correspondant à la version Terminus, conçu pour un raisonnement haute performance.",
  "deepseek-v3.1.description": "DeepSeek V3.1 utilise une architecture de raisonnement hybride avec des modes de pensée et de non-pensée.",
  "deepseek-v3.1:671b.description": "DeepSeek V3.1 est un modèle de raisonnement de nouvelle génération, amélioré pour le raisonnement complexe et la chaîne de pensée, adapté aux tâches nécessitant une analyse approfondie.",
  "deepseek-v3.2-exp.description": "deepseek-v3.2-exp introduit l'attention clairsemée pour améliorer l'efficacité de l'entraînement et de l'inférence sur les textes longs, à un coût inférieur à celui de deepseek-v3.1.",
  "deepseek-v3.2-speciale.description": "Pour les tâches hautement complexes, le modèle Speciale surpasse significativement la version standard, mais consomme beaucoup plus de jetons et entraîne des coûts plus élevés. Actuellement, DeepSeek-V3.2-Speciale est destiné uniquement à la recherche, ne prend pas en charge les appels d'outils et n'a pas été spécifiquement optimisé pour les conversations ou les tâches d'écriture quotidiennes.",
  "deepseek-v3.2-think.description": "DeepSeek V3.2 Think est un modèle de réflexion approfondie complet, doté d'un raisonnement en chaîne plus puissant.",
  "deepseek-v3.2-thinking.description": "DeepSeek-V3.2 Thinking est la variante mode réflexion de DeepSeek-V3.2, axée sur les tâches de raisonnement.",
  "deepseek-v3.2.description": "DeepSeek-V3.2 est le dernier modèle de codage de DeepSeek avec de fortes capacités de raisonnement.",
  "deepseek-v3.description": "DeepSeek-V3 est un puissant modèle MoE avec 671 milliards de paramètres au total et 37 milliards actifs par jeton.",
  "deepseek-v4-flash.description": "DeepSeek-V4-Flash est le modèle efficace de DeepSeek avec une fenêtre contextuelle de 1M sur Volcano Ark, équilibrant vitesse et coût tout en conservant de solides capacités de raisonnement et d'agent.",
  "deepseek-v4-pro.description": "DeepSeek-V4-Pro est le modèle phare MoE de DeepSeek sur Volcano Ark, prenant en charge les modes de non-pensée et de pensée pour un raisonnement avancé, la génération de code et des flux de travail complexes d'agent.",
  "deepseek-vl2-small.description": "DeepSeek VL2 Small est une version multimodale légère, conçue pour les environnements à ressources limitées et les cas d'utilisation à forte concurrence.",
  "deepseek-vl2.description": "DeepSeek VL2 est un modèle multimodal pour la compréhension image-texte et les questions-réponses visuelles de précision.",
  "deepseek/deepseek-chat-v3-0324.description": "DeepSeek V3 est un modèle MoE de 685 milliards de paramètres, dernière itération de la série de chat phare de DeepSeek.\n\nIl s'appuie sur [DeepSeek V3](/deepseek/deepseek-chat-v3) et offre d'excellentes performances sur diverses tâches.",
  "deepseek/deepseek-chat-v3.1.description": "DeepSeek-V3.1 est le modèle de raisonnement hybride à long contexte de DeepSeek, prenant en charge les modes de réflexion mixtes et l'intégration d'outils.",
  "deepseek/deepseek-chat.description": "DeepSeek-V3 est le modèle de raisonnement hybride haute performance de DeepSeek, conçu pour les tâches complexes et l'intégration d'outils.",
  "deepseek/deepseek-math-v2.description": "DeepSeek Math V2 est un modèle ayant réalisé des avancées majeures en raisonnement mathématique. Son innovation principale réside dans le mécanisme d'entraînement par « auto-vérification », et il a atteint un niveau de médaille d'or dans plusieurs compétitions mathématiques de haut niveau.",
  "deepseek/deepseek-r1-0528.description": "DeepSeek R1 0528 est une variante mise à jour axée sur l'ouverture et un raisonnement plus approfondi.",
  "deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b.description": "DeepSeek R1 Distill Llama 70B est un LLM distillé basé sur Llama 3.3 70B, affiné à l'aide des sorties de DeepSeek R1 pour atteindre des performances comparables aux modèles de pointe.",
  "deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b.description": "DeepSeek R1 Distill Llama 8B est un LLM distillé basé sur Llama-3.1-8B-Instruct, entraîné à partir des sorties de DeepSeek R1.",
  "deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b.description": "DeepSeek R1 Distill Qwen 14B est un LLM distillé basé sur Qwen 2.5 14B, entraîné à partir des sorties de DeepSeek R1. Il surpasse OpenAI o1-mini sur plusieurs benchmarks, atteignant des résultats de pointe parmi les modèles denses. Résultats clés :\nAIME 2024 pass@1 : 69,7\nMATH-500 pass@1 : 93,9\nCodeForces Rating : 1481\nL'affinage avec les sorties de DeepSeek R1 permet d'obtenir des performances compétitives face aux modèles de pointe plus volumineux.",
  "deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-32b.description": "DeepSeek R1 Distill Qwen 32B est un LLM distillé basé sur Qwen 2.5 32B, entraîné à partir des sorties de DeepSeek R1. Il surpasse OpenAI o1-mini sur plusieurs benchmarks, atteignant des résultats de pointe parmi les modèles denses. Résultats clés :\nAIME 2024 pass@1 : 72,6\nMATH-500 pass@1 : 94,3\nCodeForces Rating : 1691\nL'affinage avec les sorties de DeepSeek R1 permet d'obtenir des performances compétitives face aux modèles de pointe plus volumineux.",
  "deepseek/deepseek-r1.description": "DeepSeek R1 a été mis à jour vers DeepSeek-R1-0528. Grâce à une puissance de calcul accrue et à des optimisations algorithmiques post-entraînement, il améliore considérablement la profondeur et la capacité de raisonnement. Il offre d'excellentes performances en mathématiques, programmation et logique générale, rivalisant avec des leaders comme o3 et Gemini 2.5 Pro.",
  "deepseek/deepseek-r1/community.description": "DeepSeek R1 est le dernier modèle open source publié par l'équipe DeepSeek, avec des performances de raisonnement très solides, notamment en mathématiques, en programmation et en logique, comparables à OpenAI o1.",
  "deepseek/deepseek-reasoner.description": "DeepSeek-V3 Thinking (reasoner) est le modèle expérimental de raisonnement de DeepSeek, adapté aux tâches de raisonnement à haute complexité.",
  "deepseek/deepseek-v3.description": "Un LLM polyvalent rapide avec des capacités de raisonnement renforcées.",
  "deepseek/deepseek-v3/community.description": "DeepSeek-V3 marque une avancée majeure en vitesse de raisonnement par rapport aux modèles précédents. Il se classe premier parmi les modèles open source et rivalise avec les modèles propriétaires les plus avancés. DeepSeek-V3 adopte l'attention latente multi-tête (MLA) et l'architecture DeepSeekMoE, toutes deux validées dans DeepSeek-V2. Il introduit également une stratégie auxiliaire sans perte pour l'équilibrage de charge et un objectif d'entraînement à prédiction multi-jetons pour des performances accrues.",
  "deepseek_r1.description": "DeepSeek-R1 est un modèle de raisonnement basé sur l'apprentissage par renforcement, conçu pour résoudre les problèmes de répétition et de lisibilité. Avant l'étape RL, il utilise des données de démarrage à froid pour améliorer encore les performances de raisonnement. Il rivalise avec OpenAI-o1 en mathématiques, programmation et logique, grâce à un entraînement soigneusement conçu qui améliore les résultats globaux.",
  "deepseek_r1_distill_llama_70b.description": "DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B est distillé à partir de Llama-3.3-70B-Instruct. Faisant partie de la série DeepSeek-R1, il est affiné sur des échantillons générés par DeepSeek-R1 et offre d'excellentes performances en mathématiques, programmation et raisonnement.",
  "deepseek_r1_distill_qwen_14b.description": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B est distillé à partir de Qwen2.5-14B et affiné sur 800 000 échantillons sélectionnés générés par DeepSeek-R1, offrant un raisonnement solide.",
  "deepseek_r1_distill_qwen_32b.description": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B est distillé à partir de Qwen2.5-32B et affiné sur 800 000 échantillons sélectionnés générés par DeepSeek-R1, excellant en mathématiques, programmation et raisonnement.",
  "devstral-2512.description": "Devstral 2 est un modèle textuel de niveau entreprise qui excelle dans l'utilisation d'outils pour explorer des bases de code, éditer plusieurs fichiers et alimenter des agents d'ingénierie logicielle.",
  "devstral-2:123b.description": "Devstral 2 123B excelle dans l’utilisation d’outils pour explorer des bases de code, modifier plusieurs fichiers et assister les agents en ingénierie logicielle.",
  "doubao-1.5-lite-32k.description": "Doubao-1.5-lite est un nouveau modèle léger à réponse ultra-rapide, offrant une qualité et une latence de premier ordre.",
  "doubao-1.5-pro-256k.description": "Doubao-1.5-pro-256k est une mise à niveau complète de Doubao-1.5-Pro, améliorant les performances globales de 10 %. Il prend en charge une fenêtre de contexte de 256k et jusqu’à 12k jetons de sortie, offrant de meilleures performances, une fenêtre plus large et une forte valeur pour des cas d’usage étendus.",
  "doubao-1.5-pro-32k.description": "Doubao-1.5-pro est un modèle phare de nouvelle génération avec des améliorations globales, excellent en connaissances, codage et raisonnement.",
  "doubao-1.5-vision-pro-32k.description": "Doubao-1.5-vision-pro est un modèle multimodal amélioré prenant en charge les images de toute résolution et des rapports d’aspect extrêmes, renforçant le raisonnement visuel, la reconnaissance de documents, la compréhension des détails et le suivi d’instructions.",
  "doubao-lite-32k.description": "Réponse ultra-rapide avec un meilleur rapport qualité-prix, offrant des choix plus flexibles selon les scénarios. Prend en charge le raisonnement et l’ajustement fin avec une fenêtre de contexte de 32k.",
  "doubao-pro-32k.description": "Le modèle phare le plus performant pour les tâches complexes, avec d’excellents résultats en questions-réponses de référence, résumé, création, classification de texte et jeu de rôle. Prend en charge le raisonnement et l’ajustement fin avec une fenêtre de contexte de 32k.",
  "doubao-seed-1.6-flash.description": "Doubao-Seed-1.6-flash est un modèle multimodal de raisonnement profond ultra-rapide avec un TPOT aussi bas que 10 ms. Il prend en charge le texte et la vision, dépasse l’ancien modèle lite en compréhension textuelle et rivalise avec les modèles pro concurrents en vision. Il prend en charge une fenêtre de contexte de 256k et jusqu’à 16k jetons de sortie.",
  "doubao-seed-1.6-vision.description": "Doubao-Seed-1.6-vision est un modèle visuel de raisonnement profond offrant une compréhension et un raisonnement multimodaux renforcés pour l’éducation, la révision d’images, l’inspection/sécurité et les questions-réponses en recherche IA. Il prend en charge une fenêtre de contexte de 256k et jusqu’à 64k jetons de sortie.",
  "doubao-seed-1.6.description": "Doubao-Seed-1.6 est un nouveau modèle multimodal de raisonnement profond avec des modes auto, raisonnement et non-raisonnement. En mode non-raisonnement, il surpasse nettement Doubao-1.5-pro/250115. Il prend en charge une fenêtre de contexte de 256k et jusqu’à 16k jetons de sortie.",
  "doubao-seed-1.8.description": "Doubao-Seed-1.8 offre une compréhension multimodale renforcée et des capacités d’agent avancées. Il prend en charge les entrées texte/image/vidéo ainsi que la mise en cache du contexte, et fournit d’excellentes performances dans les tâches complexes.",
  "doubao-seed-2.0-code.description": "Doubao-Seed-2.0-code est profondément optimisé pour le codage agentique, prend en charge les entrées multimodales et une fenêtre contextuelle de 256k, adapté au codage, à la compréhension visuelle et aux flux de travail d'agent.",
  "doubao-seed-2.0-lite.description": "Doubao-Seed-2.0-lite est un nouveau modèle de raisonnement multimodal profond offrant un meilleur rapport qualité-prix et un excellent choix pour les tâches courantes, avec une fenêtre contextuelle allant jusqu'à 256k.",
  "doubao-seed-2.0-mini.description": "Doubao-Seed-2.0-mini est un modèle léger avec une réponse rapide et des performances élevées, adapté aux petites tâches et aux scénarios à haute concurrence.",
  "doubao-seed-2.0-pro.description": "Doubao-Seed-2.0-pro est le modèle général phare d'Agent de ByteDance, avec des avancées globales dans la planification et l'exécution de tâches complexes.",
  "doubao-seed-code.description": "Doubao-Seed-Code est optimisé pour le codage agentique, prend en charge les entrées multimodales (texte/image/vidéo) et une fenêtre de contexte de 256k, compatible avec l’API Anthropic, adapté au codage, à la compréhension visuelle et aux flux de travail d’agents.",
  "doubao-seedance-1-0-pro-250528.description": "Seedance 1.0 Pro est un modèle de base pour la génération de vidéos qui prend en charge la narration multi-plans. Il offre des performances solides sur plusieurs dimensions. Le modèle réalise des avancées dans la compréhension sémantique et le suivi des instructions, permettant de générer des vidéos haute définition 1080P avec des mouvements fluides, des détails riches, des styles variés et une esthétique visuelle de niveau cinématographique.",
  "doubao-seedance-1-0-pro-fast-251015.description": "Seedance 1.0 Pro Fast est un modèle complet conçu pour minimiser les coûts tout en maximisant les performances, atteignant un excellent équilibre entre la qualité de génération vidéo, la vitesse et le prix. Il hérite des forces principales de Seedance 1.0 Pro, tout en offrant des vitesses de génération plus rapides et des prix plus compétitifs, offrant aux créateurs une double optimisation de l'efficacité et des coûts.",
  "doubao-seedance-1-5-pro-251215.description": "Seedance 1.5 Pro de ByteDance prend en charge la génération de vidéos à partir de texte, d'images (première image, première+dernière image) et d'audio synchronisé avec les visuels.",
  "doubao-seedance-2-0-260128.description": "Seedance 2.0 de ByteDance est le modèle de génération vidéo le plus puissant, prenant en charge la génération vidéo multimodale de référence, l'édition vidéo, l'extension vidéo, le texte-vers-vidéo et l'image-vers-vidéo avec audio synchronisé.",
  "doubao-seedance-2-0-fast-260128.description": "Seedance 2.0 Fast de ByteDance offre les mêmes capacités que Seedance 2.0 avec des vitesses de génération plus rapides à un prix plus compétitif.",
  "doubao-seedream-4-0-250828.description": "Seedream 4.0 est un modèle de génération d’image de ByteDance Seed, prenant en charge les entrées texte et image avec une génération d’image de haute qualité et hautement contrôlable. Il génère des images à partir d’invites textuelles.",
  "doubao-seedream-4-5-251128.description": "Seedream 4.5 est le dernier modèle d'image multimodal de ByteDance, intégrant des capacités de génération de texte en image, d'image en image et de génération d'images par lots, tout en incorporant des compétences en raisonnement et en bon sens. Par rapport à la version précédente 4.0, il offre une qualité de génération nettement améliorée, avec une meilleure cohérence d'édition et une fusion multi-images. Il permet un contrôle plus précis des détails visuels, produisant des textes et des visages plus petits de manière plus naturelle, et atteint une mise en page et des couleurs plus harmonieuses, améliorant l'esthétique globale.",
  "doubao-seedream-5-0-260128.description": "Doubao-Seedream-5.0-lite est le dernier modèle de génération d'images de ByteDance. Pour la première fois, il intègre des capacités de recherche en ligne, lui permettant d'incorporer des informations web en temps réel et d'améliorer la pertinence des images générées. L'intelligence du modèle a également été améliorée, permettant une interprétation précise des instructions complexes et du contenu visuel. De plus, il offre une meilleure couverture des connaissances globales, une cohérence des références et une qualité de génération dans des scénarios professionnels, répondant mieux aux besoins de création visuelle au niveau des entreprises.",
  "dreamina-seedance-2-0-260128.description": "Seedance 2.0 de ByteDance est le modèle de génération vidéo le plus puissant, prenant en charge la génération de vidéos multimodales de référence, l'édition vidéo, l'extension vidéo, le texte-à-vidéo et l'image-à-vidéo avec audio synchronisé.",
  "dreamina-seedance-2-0-fast-260128.description": "Seedance 2.0 Fast de ByteDance offre les mêmes capacités que Seedance 2.0 avec des vitesses de génération plus rapides à un prix plus compétitif.",
  "emohaa.description": "Emohaa est un modèle de santé mentale doté de compétences professionnelles en conseil pour aider les utilisateurs à comprendre leurs problèmes émotionnels.",
  "ernie-4.5-0.3b.description": "ERNIE 4.5 0.3B est un modèle léger open source conçu pour un déploiement local et personnalisé.",
  "ernie-4.5-8k-preview.description": "ERNIE 4.5 8K Preview est un modèle de prévisualisation avec contexte 8K pour l’évaluation d’ERNIE 4.5.",
  "ernie-4.5-turbo-128k.description": "ERNIE 4.5 Turbo 128K est un modèle général haute performance avec augmentation par recherche et appel d’outils pour les scénarios de QA, de codage et d’agents.",
  "ernie-4.5-turbo-20260402.description": "ERNIE 4.5 Turbo 20260402 est un modèle général haute performance avec augmentation de recherche et appel d'outils pour les scénarios de QA, de codage et d'agents.",
  "ernie-4.5-turbo-32k.description": "ERNIE 4.5 Turbo 32K est une version à contexte moyen pour la QA, la recherche dans les bases de connaissances et les dialogues multi-tours.",
  "ernie-4.5-turbo-latest.description": "Dernière version d’ERNIE 4.5 Turbo avec des performances globales optimisées, idéale comme modèle principal en production.",
  "ernie-4.5-turbo-vl-32k.description": "ERNIE 4.5 Turbo VL 32K est une version multimodale à contexte moyen-long pour la compréhension combinée de documents longs et d’images.",
  "ernie-4.5-turbo-vl-latest.description": "ERNIE 4.5 Turbo VL Latest est la version multimodale la plus récente avec une meilleure compréhension image-texte et raisonnement visuel.",
  "ernie-4.5-turbo-vl.description": "ERNIE 4.5 Turbo VL est un modèle multimodal mature pour la compréhension et la reconnaissance image-texte en production.",
  "ernie-5.0-thinking-latest.description": "Wenxin 5.0 Thinking est un modèle phare natif tout-modal avec modélisation unifiée du texte, de l’image, de l’audio et de la vidéo. Il offre des améliorations majeures pour la QA complexe, la création et les scénarios d’agents.",
  "ernie-5.0-thinking-preview.description": "Wenxin 5.0 Thinking Preview est un modèle phare natif tout-modal avec modélisation unifiée du texte, de l’image, de l’audio et de la vidéo. Il offre des améliorations majeures pour la QA complexe, la création et les scénarios d’agents.",
  "ernie-5.0.description": "ERNIE 5.0, le modèle de nouvelle génération de la série ERNIE, est un modèle natif multimodal de grande taille. Il adopte une approche de modélisation multimodale unifiée, modélisant conjointement le texte, les images, l'audio et la vidéo pour offrir des capacités multimodales complètes. Ses capacités fondamentales ont été considérablement améliorées, atteignant des performances élevées lors des évaluations de référence. Il excelle particulièrement dans la compréhension multimodale, le suivi des instructions, l'écriture créative, la précision factuelle, la planification d'agents et l'utilisation d'outils.",
  "ernie-5.1.description": "ERNIE 5.1 est le dernier modèle de la série ERNIE, avec des améliorations complètes de ses capacités fondamentales. Il démontre des progrès significatifs dans des domaines tels que les agents, le traitement des connaissances, le raisonnement et la recherche approfondie. Cette version adopte une architecture d’apprentissage par renforcement entièrement asynchrone et découplée, spécifiquement conçue pour relever les défis clés de l’évolution des grands modèles vers une prise de décision autonome des agents, y compris les écarts numériques entre l’entraînement et l’inférence, la faible utilisation des ressources informatiques hétérogènes et les problèmes globaux causés par les effets de longue traîne. De plus, des techniques de post-entraînement à grande échelle pour les agents sont employées pour améliorer davantage les capacités et les performances de généralisation du modèle. Grâce à un cadre collaboratif en trois étapes impliquant des processus d’environnement, d’expert et de fusion, l’approche garantit non seulement l’efficacité de l’entraînement, mais améliore également de manière significative la stabilité et les performances du modèle sur des tâches complexes.",
  "ernie-char-fiction-8k-preview.description": "ERNIE Character Fiction 8K Preview est une préversion de modèle pour la création de personnages et d’intrigues, destinée à l’évaluation des fonctionnalités.",
  "ernie-char-fiction-8k.description": "ERNIE Character Fiction 8K est un modèle de personnage pour romans et création d’intrigues, adapté à la génération d’histoires longues.",
  "ernie-image-turbo.description": "ERNIE-Image est un modèle texte-vers-image de 8 milliards de paramètres développé par Baidu. Il se classe parmi les meilleurs sur plusieurs benchmarks, atteignant la première place ex aequo dans SuperCLUE en Chine et en tête dans la catégorie open source.",
  "ernie-irag-edit.description": "ERNIE iRAG Edit est un modèle d’édition d’image prenant en charge l’effacement, la retouche et la génération de variantes.",
  "ernie-lite-pro-128k.description": "ERNIE Lite Pro 128K est un modèle léger haute performance pour les scénarios sensibles à la latence et au coût.",
  "ernie-novel-8k.description": "ERNIE Novel 8K est conçu pour les romans longs et les intrigues IP avec des récits multi-personnages.",
  "ernie-speed-pro-128k.description": "ERNIE Speed Pro 128K est un modèle à haute valeur et haute concurrence pour les services en ligne à grande échelle et les applications d’entreprise.",
  "ernie-x1-turbo-32k-preview.description": "ERNIE X1 Turbo 32K Preview est un modèle de réflexion rapide avec un contexte de 32K pour le raisonnement complexe et les discussions multi-tours.",
  "ernie-x1-turbo-32k.description": "ERNIE X1 Turbo 32K est un modèle de réflexion rapide avec un contexte de 32K pour le raisonnement complexe et les dialogues multi-tours.",
  "ernie-x1.1-preview.description": "ERNIE X1.1 Preview est une préversion de modèle de réflexion pour l’évaluation et les tests.",
  "ernie-x1.1.description": "ERNIE X1.1 est un modèle de réflexion en aperçu pour évaluation et test.",
  "fal-ai/bytedance/seedream/v4.5.description": "Seedream 4.5, développé par l'équipe Seed de ByteDance, prend en charge l'édition et la composition multi-images. Il offre une meilleure cohérence des sujets, un suivi précis des instructions, une compréhension de la logique spatiale, une expression esthétique, une mise en page de poster et une conception de logo avec un rendu texte-image de haute précision.",
  "fal-ai/bytedance/seedream/v4.description": "Seedream 4.0 est un modèle de génération d’images de ByteDance Seed, prenant en charge les entrées texte et image avec une génération d’images hautement contrôlable et de haute qualité. Il génère des images à partir de descriptions textuelles.",
  "fal-ai/flux-kontext/dev.description": "Modèle FLUX.1 axé sur l’édition d’images, prenant en charge les entrées texte et image.",
  "fal-ai/flux-pro/kontext.description": "FLUX.1 Kontext [pro] accepte des textes et des images de référence en entrée, permettant des modifications locales ciblées et des transformations globales complexes de scènes.",
  "fal-ai/flux/krea.description": "Flux Krea [dev] est un modèle de génération d’images avec une préférence esthétique pour des images plus réalistes et naturelles.",
  "fal-ai/flux/schnell.description": "FLUX.1 [schnell] est un modèle de génération d’images à 12 milliards de paramètres conçu pour une sortie rapide et de haute qualité.",
  "fal-ai/hunyuan-image/v3.description": "Un puissant modèle natif multimodal de génération d’images.",
  "fal-ai/imagen4/preview.description": "Modèle de génération d’images de haute qualité développé par Google.",
  "fal-ai/nano-banana.description": "Nano Banana est le modèle multimodal natif le plus récent, le plus rapide et le plus efficace de Google, permettant la génération et l’édition d’images via la conversation.",
  "fal-ai/qwen-image-edit.description": "Un modèle professionnel d’édition d’images de l’équipe Qwen qui prend en charge les modifications sémantiques et d’apparence, édite précisément le texte en chinois et en anglais, et permet des modifications de haute qualité telles que le transfert de style et la rotation d’objets.",
  "fal-ai/qwen-image.description": "Un puissant modèle de génération d’images de l’équipe Qwen avec un rendu impressionnant du texte en chinois et des styles visuels variés.",
  "flux-1-schnell.description": "Modèle texte-vers-image à 12 milliards de paramètres de Black Forest Labs utilisant la distillation par diffusion latente adversariale pour générer des images de haute qualité en 1 à 4 étapes. Il rivalise avec les alternatives propriétaires et est publié sous licence Apache-2.0 pour un usage personnel, de recherche et commercial.",
  "flux-dev.description": "Modèle open source de génération d’images destiné à la R&D, optimisé efficacement pour la recherche d’innovation non commerciale.",
  "flux-kontext-max.description": "Génération et édition d’images contextuelles de pointe, combinant texte et images pour des résultats précis et cohérents.",
  "flux-kontext-pro.description": "Génération et édition d’images contextuelles de pointe, combinant texte et images pour des résultats précis et cohérents.",
  "flux-pro-1.1-ultra.description": "Génération d’images ultra haute résolution avec une sortie de 4MP, produisant des images nettes en 10 secondes.",
  "flux-pro-1.1.description": "Modèle de génération d’images de niveau professionnel amélioré avec une excellente qualité d’image et un respect précis des invites.",
  "flux-pro.description": "Modèle de génération d’images commercial haut de gamme avec une qualité d’image inégalée et des sorties variées.",
  "flux.1-schnell.description": "FLUX.1-schnell est un modèle de génération d’images haute performance pour des sorties rapides et multi-styles.",
  "gemini-1.0-pro-001.description": "Gemini 1.0 Pro 001 (Tuning) offre des performances stables et ajustables pour les tâches complexes.",
  "gemini-1.0-pro-002.description": "Gemini 1.0 Pro 002 (Tuning) offre un support multimodal puissant pour les tâches complexes.",
  "gemini-1.0-pro-latest.description": "Gemini 1.0 Pro est le modèle IA haute performance de Google conçu pour une large échelle de tâches.",
  "gemini-1.5-flash-001.description": "Gemini 1.5 Flash 001 est un modèle multimodal efficace pour une mise à l’échelle étendue des applications.",
  "gemini-1.5-flash-002.description": "Gemini 1.5 Flash 002 est un modèle multimodal efficace conçu pour un déploiement à grande échelle.",
  "gemini-1.5-flash-8b-exp-0924.description": "Gemini 1.5 Flash 8B 0924 est le dernier modèle expérimental avec des améliorations notables pour les cas d’usage textuels et multimodaux.",
  "gemini-1.5-flash-8b.description": "Gemini 1.5 Flash 8B est un modèle multimodal efficace pour une mise à l’échelle étendue des applications.",
  "gemini-1.5-flash-exp-0827.description": "Gemini 1.5 Flash 0827 offre un traitement multimodal optimisé pour les tâches complexes.",
  "gemini-1.5-flash-latest.description": "Gemini 1.5 Flash est le dernier modèle IA multimodal de Google avec un traitement rapide, prenant en charge les entrées texte, image et vidéo pour une mise à l’échelle efficace des tâches.",
  "gemini-1.5-pro-001.description": "Gemini 1.5 Pro 001 est une solution IA multimodale évolutive pour les tâches complexes.",
  "gemini-1.5-pro-002.description": "Gemini 1.5 Pro 002 est le dernier modèle prêt pour la production avec une sortie de meilleure qualité, notamment pour les mathématiques, les contextes longs et les tâches visuelles.",
  "gemini-1.5-pro-exp-0801.description": "Gemini 1.5 Pro 0801 offre un traitement multimodal puissant avec une plus grande flexibilité pour le développement d’applications.",
  "gemini-1.5-pro-exp-0827.description": "Gemini 1.5 Pro 0827 applique les dernières optimisations pour un traitement multimodal plus efficace.",
  "gemini-1.5-pro-latest.description": "Gemini 1.5 Pro prend en charge jusqu’à 2 millions de jetons, un modèle multimodal de taille moyenne idéal pour les tâches complexes.",
  "gemini-2.0-flash-001.description": "Gemini 2.0 Flash offre des fonctionnalités de nouvelle génération, notamment une vitesse exceptionnelle, l’utilisation native d’outils, la génération multimodale et une fenêtre de contexte de 1 million de jetons.",
  "gemini-2.0-flash-lite-001.description": "Une variante de Gemini 2.0 Flash optimisée pour l’efficacité des coûts et la faible latence.",
  "gemini-2.0-flash-lite.description": "Une variante de Gemini 2.0 Flash optimisée pour l’efficacité des coûts et la faible latence.",
  "gemini-2.0-flash.description": "Gemini 2.0 Flash offre des fonctionnalités de nouvelle génération, notamment une vitesse exceptionnelle, l’utilisation native d’outils, la génération multimodale et une fenêtre de contexte de 1 million de jetons.",
  "gemini-2.5-flash-image.description": "Nano Banana est le modèle multimodal natif le plus récent, le plus rapide et le plus efficace de Google, permettant la génération et l’édition d’images en conversation.",
  "gemini-2.5-flash-image:image.description": "Nano Banana est le modèle multimodal natif le plus récent, le plus rapide et le plus efficace de Google, permettant la génération et l’édition d’images en conversation.",
  "gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17.description": "Gemini 2.5 Flash-Lite Preview est le plus petit modèle de Google, offrant le meilleur rapport qualité-prix, conçu pour une utilisation à grande échelle.",
  "gemini-2.5-flash-lite.description": "Gemini 2.5 Flash-Lite est le plus petit modèle de Google, offrant le meilleur rapport qualité-prix, conçu pour une utilisation à grande échelle.",
  "gemini-2.5-flash-preview-04-17.description": "Gemini 2.5 Flash Preview est le modèle le plus économique de Google avec des capacités complètes.",
  "gemini-2.5-flash.description": "Gemini 2.5 Flash est le modèle le plus économique de Google avec des capacités complètes.",
  "gemini-2.5-pro-preview-03-25.description": "Gemini 2.5 Pro Preview est le modèle de raisonnement le plus avancé de Google, capable de raisonner sur du code, des mathématiques et des problèmes STEM, et d’analyser de grands ensembles de données, bases de code et documents avec un long contexte.",
  "gemini-2.5-pro-preview-05-06.description": "Gemini 2.5 Pro Preview est le modèle de raisonnement le plus avancé de Google, capable de raisonner sur du code, des mathématiques et des problèmes STEM, et d’analyser de grands ensembles de données, bases de code et documents avec un long contexte.",
  "gemini-2.5-pro.description": "Gemini 2.5 Pro est le modèle de raisonnement phare de Google, avec un support de long contexte pour les tâches complexes.",
  "gemini-3-flash-preview.description": "Gemini 3 Flash est le modèle le plus intelligent conçu pour la vitesse, alliant intelligence de pointe et ancrage de recherche performant.",
  "gemini-3-flash.description": "Gemini 3 Flash par Google — modèle ultra-rapide avec prise en charge des entrées multimodales.",
  "gemini-3-pro-image-preview.description": "Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro) est le modèle de génération d'images de Google qui prend également en charge le dialogue multimodal.",
  "gemini-3-pro-image-preview:image.description": "Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro) est le modèle de génération d’images de Google et prend également en charge le chat multimodal.",
  "gemini-3-pro-preview.description": "Gemini 3 Pro est le modèle agent et de codage le plus puissant de Google, offrant des visuels enrichis et une interaction plus poussée grâce à un raisonnement de pointe.",
  "gemini-3.1-flash-image-preview.description": "Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2) est le modèle de génération d'images natif le plus rapide de Google avec prise en charge de la réflexion, génération et édition d'images conversationnelles.",
  "gemini-3.1-flash-image-preview:image.description": "Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2) est le modèle de génération d’images natif le plus rapide de Google, avec prise en charge de la réflexion, génération et édition d’images conversationnelles.",
  "gemini-3.1-flash-lite-preview.description": "Gemini 3.1 Flash-Lite Preview est le modèle multimodal le plus économique de Google, optimisé pour les tâches agentiques à haut volume, la traduction et le traitement des données.",
  "gemini-3.1-flash-lite.description": "Gemini 3.1 Flash-Lite est le modèle multimodal le plus économique de Google, optimisé pour les tâches agentiques à haut volume, la traduction et le traitement des données.",
  "gemini-3.1-pro-preview.description": "Gemini 3.1 Pro Preview améliore Gemini 3 Pro avec des capacités de raisonnement renforcées et ajoute un support de niveau de réflexion moyen.",
  "gemini-3.1-pro.description": "Gemini 3.1 Pro par Google — modèle multimodal premium avec une fenêtre contextuelle de 1M.",
  "gemini-3.5-flash.description": "Le modèle le plus intelligent de Gemini, conçu pour la vitesse, combinant une intelligence de pointe avec une recherche et une ancrage supérieurs.",
  "gemini-flash-latest.description": "Pointe vers gemini-3-flash-preview",
  "gemini-flash-lite-latest.description": "Pointe vers gemini-3.1-flash-lite",
  "gemini-pro-latest.description": "Pointe vers gemini-3.1-pro-preview",
  "gemma-7b-it.description": "Gemma 7B est rentable pour les tâches de petite à moyenne envergure.",
  "gemma2-9b-it.description": "Gemma 2 9B est optimisé pour des tâches spécifiques et l'intégration d'outils.",
  "gemma2.description": "Gemma 2 est le modèle efficace de Google, couvrant des cas d’usage allant des petites applications au traitement de données complexes.",
  "gemma2:27b.description": "Gemma 2 est le modèle efficace de Google, couvrant des cas d’usage allant des petites applications au traitement de données complexes.",
  "gemma2:2b.description": "Gemma 2 est le modèle efficace de Google, couvrant des cas d’usage allant des petites applications au traitement de données complexes.",
  "generalv3.5.description": "Spark Max est la version la plus complète, prenant en charge la recherche web et de nombreux plugins intégrés. Ses capacités de base entièrement optimisées, ses rôles système et ses appels de fonctions offrent d'excellentes performances dans des scénarios d'application complexes.",
  "generalv3.description": "Spark Pro est un modèle LLM haute performance optimisé pour les domaines professionnels, axé sur les mathématiques, la programmation, la santé et l'éducation, avec recherche web et plugins intégrés comme la météo et la date. Il offre de solides performances et une grande efficacité dans les questions-réponses complexes, la compréhension du langage et la création de texte avancée, en faisant un choix idéal pour les cas d’usage professionnels.",
  "glm-4-0520.description": "GLM-4-0520 est la dernière version du modèle, conçu pour des tâches très complexes et variées avec d'excellentes performances.",
  "glm-4-7.description": "GLM-4.7 est le modèle phare le plus récent de Zhipu AI. Il améliore les capacités de codage, la planification de tâches à long terme et la collaboration avec des outils pour les scénarios de codage agentique, atteignant des performances de pointe parmi les modèles open source sur de nombreux benchmarks publics. Ses capacités générales sont renforcées, avec des réponses plus concises et naturelles, et une écriture plus immersive. Dans les tâches complexes d’agent, le suivi des instructions est renforcé lors des appels d’outils, et l’esthétique des interfaces Artifacts et Agentic Coding, ainsi que l’efficacité d’exécution des tâches à long terme, sont améliorées.",
  "glm-4-9b-chat.description": "GLM-4-9B-Chat excelle en sémantique, mathématiques, raisonnement, code et connaissances. Il prend également en charge la navigation web, l'exécution de code, l'appel d'outils personnalisés et le raisonnement sur de longs textes, avec prise en charge de 26 langues dont le japonais, le coréen et l'allemand.",
  "glm-4-air-250414.description": "GLM-4-Air est une option à forte valeur ajoutée avec des performances proches de GLM-4, une vitesse rapide et un coût réduit.",
  "glm-4-air.description": "GLM-4-Air est une option à forte valeur ajoutée avec des performances proches de GLM-4, une vitesse rapide et un coût réduit.",
  "glm-4-airx.description": "GLM-4-AirX est une variante plus efficace de GLM-4-Air avec un raisonnement jusqu'à 2,6 fois plus rapide.",
  "glm-4-alltools.description": "GLM-4-AllTools est un modèle agent polyvalent optimisé pour la planification d'instructions complexes et l'utilisation d'outils tels que la navigation web, l'explication de code et la génération de texte, adapté à l'exécution multitâche.",
  "glm-4-flash-250414.description": "GLM-4-Flash est idéal pour les tâches simples : le plus rapide et gratuit.",
  "glm-4-flash.description": "GLM-4-Flash est idéal pour les tâches simples : le plus rapide et gratuit.",
  "glm-4-flashx.description": "GLM-4-FlashX est une version Flash améliorée avec un raisonnement ultra-rapide.",
  "glm-4-long.description": "GLM-4-Long prend en charge des entrées ultra-longues pour des tâches de type mémoire et le traitement de documents à grande échelle.",
  "glm-4-plus.description": "GLM-4-Plus est un modèle phare à haute intelligence, performant sur les longs textes et les tâches complexes, avec des performances globales améliorées.",
  "glm-4.1v-thinking-flash.description": "GLM-4.1V-Thinking est le plus puissant VLM connu (~10B), couvrant des tâches SOTA telles que la compréhension vidéo, les questions-réponses sur images, la résolution de problèmes, l'OCR, la lecture de documents et de graphiques, les agents GUI, le codage frontend et l’ancrage. Il surpasse même le Qwen2.5-VL-72B, 8 fois plus grand, sur de nombreuses tâches. Grâce à l’apprentissage par renforcement avancé, il utilise un raisonnement en chaîne pour améliorer la précision et la richesse, surpassant les modèles traditionnels non pensants en résultats et en explicabilité.",
  "glm-4.1v-thinking-flashx.description": "GLM-4.1V-Thinking est le plus puissant VLM connu (~10B), couvrant des tâches SOTA telles que la compréhension vidéo, les questions-réponses sur images, la résolution de problèmes, l'OCR, la lecture de documents et de graphiques, les agents GUI, le codage frontend et l’ancrage. Il surpasse même le Qwen2.5-VL-72B, 8 fois plus grand, sur de nombreuses tâches. Grâce à l’apprentissage par renforcement avancé, il utilise un raisonnement en chaîne pour améliorer la précision et la richesse, surpassant les modèles traditionnels non pensants en résultats et en explicabilité.",
  "glm-4.5-air.description": "Édition légère de GLM-4.5 qui équilibre performance et coût, avec des modes de pensée hybrides flexibles.",
  "glm-4.5-airx.description": "Édition rapide de GLM-4.5-Air avec des réponses plus rapides pour une utilisation à grande échelle et à haute vitesse.",
  "glm-4.5-x.description": "Édition rapide de GLM-4.5, offrant de solides performances avec des vitesses de génération allant jusqu'à 100 tokens/sec.",
  "glm-4.5.description": "Modèle phare de Zhipu avec un mode de pensée commutable, offrant un SOTA open-source global et jusqu'à 128K de contexte.",
  "glm-4.5v.description": "Modèle de raisonnement visuel de nouvelle génération de Zhipu basé sur MoE, avec 106B de paramètres totaux et 12B actifs, atteignant un SOTA parmi les modèles multimodaux open-source de taille similaire sur les tâches d’image, vidéo, documents et GUI.",
  "glm-4.6.description": "GLM-4.6 (355B), le dernier modèle phare de Zhipu, surpasse entièrement ses prédécesseurs en codage avancé, traitement de longs textes, raisonnement et capacités d’agent. Il rivalise notamment avec Claude Sonnet 4 en programmation, devenant ainsi le meilleur modèle de codage en Chine.",
  "glm-4.6v-flash.description": "La série GLM-4.6V représente une itération majeure de la famille GLM dans la direction multimodale, comprenant GLM-4.6V (vaisseau amiral), GLM-4.6V-FlashX (léger et rapide) et GLM-4.6V-Flash (entièrement gratuit). Elle étend la fenêtre contextuelle d'entraînement à 128k tokens, atteint une précision de compréhension visuelle à la pointe de la technologie à des échelles de paramètres comparables et, pour la première fois, intègre nativement les capacités d'Appel de Fonction (invocation d'outils) dans l'architecture du modèle visuel. Cela unifie le pipeline de la “perception visuelle” aux “actions exécutables,” fournissant une base technique cohérente pour les agents multimodaux dans des scénarios de production réels.",
  "glm-4.6v-flashx.description": "La série GLM-4.6V représente une itération majeure de la famille GLM dans la direction multimodale, comprenant GLM-4.6V (vaisseau amiral), GLM-4.6V-FlashX (léger et rapide) et GLM-4.6V-Flash (entièrement gratuit). Elle étend la fenêtre contextuelle d'entraînement à 128k tokens, atteint une précision de compréhension visuelle à la pointe de la technologie à des échelles de paramètres comparables et, pour la première fois, intègre nativement les capacités d'Appel de Fonction (invocation d'outils) dans l'architecture du modèle visuel. Cela unifie le pipeline de la “perception visuelle” aux “actions exécutables,” fournissant une base technique cohérente pour les agents multimodaux dans des scénarios de production réels.",
  "glm-4.6v.description": "La série GLM-4.6V représente une itération majeure de la famille GLM dans la direction multimodale, comprenant GLM-4.6V (vaisseau amiral), GLM-4.6V-FlashX (léger et rapide) et GLM-4.6V-Flash (entièrement gratuit). Elle étend la fenêtre contextuelle d'entraînement à 128k tokens, atteint une précision de compréhension visuelle à la pointe de la technologie à des échelles de paramètres comparables et, pour la première fois, intègre nativement les capacités d'Appel de Fonction (invocation d'outils) dans l'architecture du modèle visuel. Cela unifie le pipeline de la “perception visuelle” aux “actions exécutables,” fournissant une base technique cohérente pour les agents multimodaux dans des scénarios de production réels.",
  "glm-4.7-flash.description": "GLM-4.7-Flash, en tant que modèle SOTA de niveau 30B, offre un nouvel équilibre entre performance et efficacité. Il améliore les capacités de codage, la planification de tâches à long terme et la collaboration avec des outils pour les scénarios de codage agentique, atteignant des performances de pointe parmi les modèles open source de même taille sur plusieurs classements de référence actuels. Lors de l’exécution de tâches complexes d’agent intelligent, il suit mieux les instructions lors des appels d’outils et améliore l’esthétique du front-end ainsi que l’efficacité d’exécution des tâches à long terme pour Artifacts et Agentic Coding.",
  "glm-4.7-flashx.description": "GLM-4.7-Flash, en tant que modèle SOTA de niveau 30B, offre un nouvel équilibre entre performance et efficacité. Il améliore les capacités de codage, la planification de tâches à long terme et la collaboration avec des outils pour les scénarios de codage agentique, atteignant des performances de pointe parmi les modèles open source de même taille sur plusieurs classements de référence actuels. Lors de l’exécution de tâches complexes d’agent intelligent, il suit mieux les instructions lors des appels d’outils et améliore l’esthétique du front-end ainsi que l’efficacité d’exécution des tâches à long terme pour Artifacts et Agentic Coding.",
  "glm-4.7.description": "GLM-4.7 est le dernier modèle phare de Zhipu, optimisé pour les scénarios de codage agentique avec des capacités de programmation améliorées, une planification de tâches à long terme et une meilleure collaboration avec les outils. Il atteint des performances de pointe parmi les modèles open source sur de nombreux benchmarks publics. Ses capacités générales sont renforcées avec des réponses plus concises et naturelles, ainsi qu’une écriture plus immersive. Pour les tâches complexes d’agent, le suivi des instructions lors des appels d’outils est plus robuste, et l’esthétique du frontend ainsi que l’efficacité d’exécution à long terme dans les environnements Artifacts et Agentic Coding sont également améliorées.",
  "glm-4.description": "GLM-4 est l’ancien modèle phare sorti en janvier 2024, désormais remplacé par le plus performant GLM-4-0520.",
  "glm-4v-flash.description": "GLM-4V-Flash se concentre sur la compréhension efficace d’une seule image pour des scénarios d’analyse rapide comme le traitement d’images en temps réel ou par lot.",
  "glm-4v-plus-0111.description": "GLM-4V-Plus comprend la vidéo et plusieurs images, adapté aux tâches multimodales.",
  "glm-4v-plus.description": "GLM-4V-Plus comprend la vidéo et plusieurs images, adapté aux tâches multimodales.",
  "glm-4v.description": "GLM-4V offre une compréhension et un raisonnement solides sur les tâches visuelles.",
  "glm-5-turbo.description": "GLM-5-Turbo est un modèle de base profondément optimisé pour les scénarios agentiques. Il a été spécifiquement optimisé pour les exigences fondamentales des tâches d'agent dès la phase d'entraînement, améliorant les capacités clés telles que l'invocation d'outils, le suivi des commandes et l'exécution de chaînes longues. Idéal pour créer des assistants agents haute performance.",
  "glm-5.1.description": "GLM-5.1 est le tout dernier modèle phare de Zhipu, aligné sur Claude Opus 4.6 en termes de performances globales et de capacités de programmation. Il excelle dans les tâches de longue durée, capable de planifier, d’exécuter et d’itérer de manière autonome pendant jusqu’à 8 heures sur une seule tâche, ce qui en fait une base idéale pour les agents autonomes et les agents de programmation à long horizon.",
  "glm-5.description": "GLM-5 est le modèle de base phare de nouvelle génération de Zhipu, spécialement conçu pour l'Agentic Engineering. Il offre une productivité fiable dans l'ingénierie des systèmes complexes et les tâches agentiques à long terme. En matière de codage et de capacités agentiques, GLM-5 atteint des performances de pointe parmi les modèles open-source. Dans des scénarios de programmation réels, son expérience utilisateur se rapproche de celle de Claude Opus 4.5. Il excelle dans l'ingénierie des systèmes complexes et les tâches agentiques à long terme, ce qui en fait un modèle de base idéal pour les assistants agents à usage général.",
  "glm-5v-turbo.description": "GLM-5V-Turbo est le modèle de base multimodal de Zhipu pour les tâches de programmation visuelle. Il gère nativement les images, vidéos, textes et fichiers, et est optimisé pour la planification à long terme, le codage complexe et l'exécution d'agents dans des flux de travail multimodaux.",
  "glm-image.description": "GLM-Image est le nouveau modèle phare de génération d'images de Zhipu. Le modèle a été entraîné de bout en bout sur des puces produites localement et adopte une architecture hybride originale qui combine la modélisation autorégressive avec un décodeur de diffusion. Ce design permet une compréhension globale des instructions tout en rendant des détails locaux précis, surmontant les défis de longue date dans la génération de contenu riche en connaissances tels que les affiches, les présentations et les diagrammes éducatifs. Il représente une exploration importante vers une nouvelle génération de paradigmes technologiques “génératifs cognitifs,” illustrée par Nano Banana Pro.",
  "glm-z1-air.description": "Modèle de raisonnement avec de solides capacités d’inférence pour les tâches nécessitant une réflexion approfondie.",
  "glm-z1-airx.description": "Raisonnement ultra-rapide avec une qualité d’inférence élevée.",
  "glm-z1-flash.description": "La série GLM-Z1 offre un raisonnement complexe puissant, excellent en logique, mathématiques et programmation.",
  "glm-z1-flashx.description": "Rapide et économique : version Flash avec raisonnement ultra-rapide et haute concurrence.",
  "glm-zero-preview.description": "GLM-Zero-Preview offre un raisonnement complexe puissant, excellent en logique, mathématiques et programmation.",
  "global.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0.description": "Claude Haiku 4.5 est le modèle Haiku le plus rapide et le plus intelligent d'Anthropic, avec une vitesse fulgurante et une réflexion approfondie.",
  "global.anthropic.claude-opus-4-5-20251101-v1:0.description": "Claude Opus 4.5 est le modèle phare d’Anthropic, combinant une intelligence exceptionnelle et des performances évolutives pour les tâches complexes nécessitant des réponses et un raisonnement de la plus haute qualité.",
  "global.anthropic.claude-opus-4-6-v1.description": "Claude Opus 4.6 est le modèle le plus intelligent d'Anthropic pour la création d'agents et le codage.",
  "global.anthropic.claude-opus-4-7.description": "Claude Opus 4.7 est le modèle le plus performant d'Anthropic disponible pour le raisonnement complexe et le codage agentique.",
  "global.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0.description": "Claude Sonnet 4.5 est à ce jour le modèle le plus intelligent d'Anthropic.",
  "global.anthropic.claude-sonnet-4-6.description": "Claude Sonnet 4.6 est la meilleure combinaison de vitesse et d'intelligence d'Anthropic.",
  "google/gemini-2.0-flash-001.description": "Gemini 2.0 Flash offre des capacités de nouvelle génération, notamment une vitesse exceptionnelle, l'utilisation native d'outils, la génération multimodale et une fenêtre de contexte d’un million de jetons.",
  "google/gemini-2.0-flash-lite-001.description": "Gemini 2.0 Flash Lite est une variante allégée de Gemini, avec le raisonnement désactivé par défaut pour réduire la latence et les coûts, mais pouvant être activé via des paramètres.",
  "google/gemini-2.0-flash-lite.description": "Gemini 2.0 Flash Lite propose des fonctionnalités de nouvelle génération, notamment une vitesse exceptionnelle, l'utilisation intégrée d'outils, la génération multimodale et une fenêtre de contexte d’un million de jetons.",
  "google/gemini-2.0-flash.description": "Gemini 2.0 Flash est le modèle de raisonnement haute performance de Google pour les tâches multimodales étendues.",
  "google/gemini-2.5-flash-image.description": "Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana) est le modèle de génération d’images de Google avec prise en charge des conversations multimodales.",
  "google/gemini-2.5-flash-lite.description": "Gemini 2.5 Flash Lite est la variante allégée de Gemini 2.5, optimisée pour la latence et les coûts, idéale pour les scénarios à haut débit.",
  "google/gemini-2.5-flash.description": "Gemini 2.5 Flash est une famille de modèles de Google allant de la faible latence à des capacités de raisonnement haute performance.",
  "google/gemini-2.5-pro-preview.description": "Gemini 2.5 Pro Preview est le modèle de raisonnement le plus avancé de Google pour résoudre des problèmes complexes en code, mathématiques et STEM, et pour analyser de grands ensembles de données, bases de code et documents avec un long contexte.",
  "google/gemini-2.5-pro.description": "Gemini 2.5 Pro est le modèle phare de raisonnement de Google avec prise en charge du contexte long pour les tâches complexes.",
  "google/gemini-3-pro-image-preview.description": "Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro) est le modèle de génération d’images de Google avec prise en charge des conversations multimodales.",
  "google/gemini-3-pro-preview.description": "Gemini 3 Pro est le modèle de raisonnement multimodal de nouvelle génération de la famille Gemini, capable de comprendre le texte, l’audio, les images et la vidéo, et de gérer des tâches complexes et de grands ensembles de code.",
  "google/gemini-3.1-flash-image-preview.description": "Gemini 3.1 Flash Image Preview, alias \"Nano Banana 2\", est le dernier modèle de génération et d'édition d'image de Google, offrant une qualité visuelle de niveau Pro à une vitesse Flash. Il combine une compréhension contextuelle avancée avec une inférence rapide et économique, rendant la génération d'images complexes et les éditions itératives beaucoup plus accessibles.",
  "google/gemini-embedding-001.description": "Un modèle d’intégration de texte de pointe avec d’excellentes performances en anglais, en multilingue et en tâches de codage.",
  "google/gemma-2-27b-it.description": "Gemma 2 27B est un modèle de langage généraliste avec de solides performances dans de nombreux scénarios.",
  "google/gemma-2-27b.description": "Gemma 2 est la famille de modèles efficace de Google, adaptée aux applications légères comme au traitement de données complexes.",
  "google/gemma-2-2b-it.description": "Un petit modèle de langage avancé conçu pour les applications en périphérie.",
  "google/gemma-2-9b-it.description": "Gemma 2 9B, développé par Google, offre un suivi efficace des instructions et de bonnes capacités globales.",
  "google/gemma-2-9b.description": "Gemma 2 est la famille de modèles efficace de Google, adaptée aux applications légères comme au traitement de données complexes.",
  "google/gemma-2b-it.description": "Gemma Instruct (2B) fournit une gestion de base des instructions pour les applications légères.",
  "google/gemma-3-12b-it.description": "Gemma 3 12B est un modèle de langage open source de Google établissant une nouvelle référence en matière d'efficacité et de performance.",
  "google/gemma-3-27b-it.description": "Gemma 3 27B est un modèle de langage open source de Google établissant une nouvelle référence en matière d'efficacité et de performance.",
  "google/text-embedding-005.description": "Un modèle d’intégration de texte axé sur l’anglais, optimisé pour les tâches en anglais et en code.",
  "google/text-multilingual-embedding-002.description": "Un modèle d’intégration de texte multilingue optimisé pour les tâches interlinguistiques dans de nombreuses langues.",
  "gpt-3.5-turbo-0125.description": "GPT 3.5 Turbo pour la génération et la compréhension de texte ; actuellement lié à gpt-3.5-turbo-0125.",
  "gpt-3.5-turbo-1106.description": "GPT 3.5 Turbo pour la génération et la compréhension de texte ; actuellement lié à gpt-3.5-turbo-0125.",
  "gpt-3.5-turbo-instruct.description": "GPT 3.5 Turbo pour les tâches de génération et de compréhension de texte, optimisé pour le suivi d'instructions.",
  "gpt-3.5-turbo.description": "GPT 3.5 Turbo pour la génération et la compréhension de texte ; actuellement lié à gpt-3.5-turbo-0125.",
  "gpt-35-turbo-16k.description": "GPT-3.5 Turbo 16k est un modèle de génération de texte à haute capacité pour les tâches complexes.",
  "gpt-35-turbo.description": "GPT-3.5 Turbo est le modèle efficace d’OpenAI pour le chat et la génération de texte, avec prise en charge de l’appel de fonctions en parallèle.",
  "gpt-4-0125-preview.description": "Le dernier modèle GPT-4 Turbo inclut la vision. Les requêtes de vision peuvent utiliser le mode JSON et l'appel de fonctions. GPT-4 Turbo est une version améliorée qui équilibre précision et efficacité pour des tâches multimodales rentables et des interactions en temps réel.",
  "gpt-4-0613.description": "GPT-4 offre une fenêtre de contexte étendue pour gérer des entrées plus longues, idéal pour la synthèse d’informations et l’analyse de données à grande échelle.",
  "gpt-4-1106-preview.description": "Le dernier modèle GPT-4 Turbo inclut la vision. Les requêtes de vision peuvent utiliser le mode JSON et l'appel de fonctions. GPT-4 Turbo est une version améliorée qui équilibre précision et efficacité pour des tâches multimodales rentables et des interactions en temps réel.",
  "gpt-4-32k-0613.description": "GPT-4 offre une fenêtre de contexte étendue pour gérer des entrées plus longues, adapté aux scénarios nécessitant une intégration large d’informations et une analyse de données.",
  "gpt-4-32k.description": "GPT-4 offre une fenêtre de contexte étendue pour gérer des entrées plus longues, adapté aux scénarios nécessitant une intégration large d’informations et une analyse de données.",
  "gpt-4-turbo-2024-04-09.description": "Le dernier GPT-4 Turbo intègre la vision. Les requêtes visuelles prennent en charge le mode JSON et l’appel de fonctions. C’est un modèle multimodal économique qui équilibre précision et efficacité pour les applications en temps réel.",
  "gpt-4-turbo-preview.description": "Le dernier modèle GPT-4 Turbo inclut la vision. Les requêtes de vision peuvent utiliser le mode JSON et l'appel de fonctions. GPT-4 Turbo est une version améliorée qui équilibre précision et efficacité pour des tâches multimodales rentables et des interactions en temps réel.",
  "gpt-4-turbo.description": "Le dernier GPT-4 Turbo intègre la vision. Les requêtes visuelles prennent en charge le mode JSON et l’appel de fonctions. C’est un modèle multimodal économique qui équilibre précision et efficacité pour les applications en temps réel.",
  "gpt-4-vision-preview.description": "Aperçu de GPT-4 Vision, conçu pour les tâches d’analyse et de traitement d’images.",
  "gpt-4.1-mini.description": "GPT-4.1 mini équilibre intelligence, rapidité et coût, ce qui le rend attractif pour de nombreux cas d’usage.",
  "gpt-4.1-nano.description": "GPT-4.1 nano est le modèle GPT-4.1 le plus rapide et le plus économique.",
  "gpt-4.1.description": "GPT-4.1 est notre modèle phare pour les tâches complexes et la résolution de problèmes interdomaines.",
  "gpt-4.5-preview.description": "GPT-4.5-preview est le dernier modèle polyvalent avec une connaissance approfondie du monde et une meilleure compréhension des intentions, performant en créativité et en planification d’agents. Sa date limite de connaissance est octobre 2023.",
  "gpt-4.description": "GPT-4 offre une fenêtre de contexte étendue pour gérer des entrées plus longues, idéal pour la synthèse d’informations et l’analyse de données à grande échelle.",
  "gpt-4o-2024-05-13.description": "ChatGPT-4o est un modèle dynamique mis à jour en temps réel, combinant compréhension et génération avancées pour des cas d’usage à grande échelle comme le support client, l’éducation et l’assistance technique.",
  "gpt-4o-2024-08-06.description": "ChatGPT-4o est un modèle dynamique mis à jour en temps réel. Il combine une compréhension et une génération linguistiques avancées pour des cas d’usage à grande échelle comme le support client, l’éducation et l’assistance technique.",
  "gpt-4o-2024-11-20.description": "ChatGPT-4o est un modèle dynamique mis à jour en temps réel, combinant compréhension et génération avancées pour des cas d’usage à grande échelle comme le support client, l’éducation et l’assistance technique.",
  "gpt-4o-mini-realtime-preview.description": "Variante GPT-4o-mini en temps réel avec E/S audio et texte en temps réel.",
  "gpt-4o-mini-search-preview.description": "Aperçu de recherche GPT-4o mini, entraîné pour comprendre et exécuter des requêtes de recherche web via l’API Chat Completions. La recherche web est facturée par appel d’outil en plus du coût des jetons.",
  "gpt-4o-mini-transcribe.description": "GPT-4o Mini Transcribe est un modèle de transcription vocale qui convertit l’audio en texte avec GPT-4o, améliorant le taux d’erreur de mots, l’identification de la langue et la précision par rapport au modèle Whisper d’origine.",
  "gpt-4o-mini-tts.description": "GPT-4o mini TTS est un modèle de synthèse vocale basé sur GPT-4o mini, convertissant le texte en parole naturelle avec une entrée maximale de 2000 jetons.",
  "gpt-4o-mini.description": "GPT-4o mini est le dernier modèle d’OpenAI après GPT-4 Omni, prenant en charge l’entrée texte+image avec une sortie texte. C’est leur modèle compact le plus avancé, bien moins cher que les modèles de pointe récents et plus de 60 % moins cher que GPT-3.5 Turbo, tout en conservant une intelligence de haut niveau (82 % MMLU).",
  "gpt-4o-realtime-preview-2024-10-01.description": "Variante GPT-4o en temps réel avec E/S audio et texte en temps réel.",
  "gpt-4o-realtime-preview-2025-06-03.description": "Variante GPT-4o en temps réel avec E/S audio et texte en temps réel.",
  "gpt-4o-realtime-preview.description": "Variante GPT-4o en temps réel avec E/S audio et texte en temps réel.",
  "gpt-4o-search-preview.description": "Aperçu de recherche GPT-4o, entraîné pour comprendre et exécuter des requêtes de recherche web via l’API Chat Completions. La recherche web est facturée par appel d’outil en plus du coût des jetons.",
  "gpt-4o-transcribe.description": "GPT-4o Transcribe est un modèle de transcription vocale qui convertit l’audio en texte avec GPT-4o, améliorant le taux d’erreur de mots, l’identification de la langue et la précision par rapport au modèle Whisper d’origine.",
  "gpt-4o.description": "ChatGPT-4o est un modèle dynamique mis à jour en temps réel, combinant compréhension et génération avancées pour des cas d’usage à grande échelle comme le support client, l’éducation et l’assistance technique.",
  "gpt-5-chat-latest.description": "Le modèle GPT-5 utilisé dans ChatGPT, combinant compréhension et génération avancées pour les applications conversationnelles.",
  "gpt-5-chat.description": "GPT-5 Chat est un modèle en aperçu optimisé pour les scénarios conversationnels. Il prend en charge l’entrée texte et image, produit uniquement du texte, et convient aux chatbots et à l’IA conversationnelle.",
  "gpt-5-codex.description": "GPT-5 Codex par OpenAI — variante spécialisée en codage avec prise en charge de l'utilisation d'outils.",
  "gpt-5-mini.description": "Une variante GPT-5 plus rapide et plus économique pour les tâches bien définies, offrant des réponses rapides tout en maintenant la qualité.",
  "gpt-5-nano.description": "GPT-5 Nano par OpenAI — modèle léger et économique.",
  "gpt-5-pro.description": "GPT-5 pro utilise davantage de ressources pour réfléchir plus en profondeur et fournir des réponses de meilleure qualité de manière constante.",
  "gpt-5.1-chat-latest.description": "GPT-5.1 Chat : la variante ChatGPT de GPT-5.1, conçue pour les scénarios de conversation.",
  "gpt-5.1-codex-max.description": "GPT-5.1 Codex Max par OpenAI — variante Codex à capacité maximale.",
  "gpt-5.1-codex-mini.description": "GPT-5.1 Codex Mini par OpenAI — modèle compact de codage avec de fortes capacités.",
  "gpt-5.1-codex.description": "GPT-5.1 Codex par OpenAI — variante axée sur le codage avec une utilisation améliorée des outils.",
  "gpt-5.1.description": "GPT-5.1 par OpenAI — version améliorée de GPT-5 avec une meilleure précision de raisonnement.",
  "gpt-5.2-chat-latest.description": "GPT-5.2 Chat est la variante ChatGPT (chat-latest) intégrant les dernières améliorations conversationnelles.",
  "gpt-5.2-codex.description": "GPT-5.2 Codex par OpenAI — spécialisé en codage avec une précision améliorée des appels d'outils.",
  "gpt-5.2-pro.description": "GPT-5.2 Pro : une variante GPT-5.2 plus intelligente et plus précise (uniquement via l’API Responses), adaptée aux problèmes complexes et au raisonnement multi-tours prolongé.",
  "gpt-5.2.description": "GPT-5.2 par OpenAI — raisonnement amélioré et traitement multimodal.",
  "gpt-5.3-chat-latest.description": "GPT-5.3 Chat est le dernier modèle ChatGPT utilisé dans ChatGPT avec des expériences de conversation améliorées.",
  "gpt-5.3-codex-spark.description": "GPT-5.3 Codex Spark par OpenAI — modèle compact de codage optimisé pour la vitesse.",
  "gpt-5.3-codex.description": "GPT-5.3 Codex par OpenAI — dernier Codex avec une compréhension améliorée du code.",
  "gpt-5.4-mini.description": "GPT-5.4 Mini par OpenAI — modèle efficace équilibrant coût et performance.",
  "gpt-5.4-nano.description": "GPT-5.4 Nano par OpenAI — modèle ultra-léger pour des tâches à haut débit.",
  "gpt-5.4-pro.description": "GPT-5.4 Pro par OpenAI — modèle le plus performant avec un contexte et un raisonnement maximaux.",
  "gpt-5.4.description": "GPT-5.4 par OpenAI — modèle de nouvelle génération avec une fenêtre contextuelle de plus de 1M et des entrées multimodales.",
  "gpt-5.5-pro.description": "GPT-5.5 Pro utilise davantage de calculs pour réfléchir plus profondément et fournir des réponses constamment meilleures.",
  "gpt-5.5.description": "GPT-5.5 est notre modèle de pointe le plus récent pour les travaux professionnels les plus complexes.",
  "gpt-5.description": "GPT-5 par OpenAI — modèle phare avec un raisonnement avancé et des entrées multimodales.",
  "gpt-audio.description": "GPT Audio est un modèle de chat général prenant en charge les entrées/sorties audio, disponible via l’API Chat Completions.",
  "gpt-image-1-mini.description": "Une variante économique de GPT Image 1 avec entrées texte et image natives et sortie image.",
  "gpt-image-1.5.description": "Une version améliorée de GPT Image 1 avec une génération 4× plus rapide, une édition plus précise et un meilleur rendu du texte.",
  "gpt-image-1.description": "Modèle natif de génération d’images multimodales de ChatGPT.",
  "gpt-image-2.description": "Modèle d'image multimodal de nouvelle génération d'OpenAI avec raisonnement natif, résolution jusqu'à 4K, rendu de texte quasi-parfait et prise en charge multilingue de haute fidélité.",
  "gpt-oss-120b.description": "L’accès nécessite une demande. GPT-OSS-120B est un grand modèle de langage open source d’OpenAI avec de fortes capacités de génération de texte.",
  "gpt-oss-20b.description": "L’accès nécessite une demande. GPT-OSS-20B est un modèle de langage open source de taille moyenne d’OpenAI, efficace pour la génération de texte.",
  "gpt-oss:120b.description": "GPT-OSS 120B est le grand LLM open source d’OpenAI utilisant la quantification MXFP4, positionné comme modèle phare. Il nécessite un environnement multi-GPU ou une station de travail haut de gamme et offre d’excellentes performances en raisonnement complexe, génération de code et traitement multilingue, avec des appels de fonctions avancés et une intégration d’outils.",
  "gpt-oss:20b.description": "GPT-OSS 20B est un LLM open source d’OpenAI utilisant la quantification MXFP4, adapté aux GPU grand public haut de gamme ou aux Mac Apple Silicon. Il est performant en génération de dialogue, codage et tâches de raisonnement, avec prise en charge des appels de fonctions et de l’utilisation d’outils.",
  "gpt-realtime.description": "Un modèle général en temps réel prenant en charge les entrées/sorties texte et audio en temps réel, ainsi que les entrées image.",
  "grok-3-mini.description": "Grok 3 Mini de xAI avec un raisonnement solide et des réponses rapides.",
  "grok-3.description": "Grok 3 de xAI avec une capacité de raisonnement solide.",
  "grok-4-0709.description": "Grok 4 de xAI avec de solides capacités de raisonnement.",
  "grok-4-20-non-reasoning.description": "Une variante sans raisonnement pour des cas d'utilisation simples.",
  "grok-4-20-reasoning.description": "Modèle intelligent et ultra-rapide qui raisonne avant de répondre.",
  "grok-4.20-0309-non-reasoning.description": "Une variante sans raisonnement pour des cas d'utilisation simples.",
  "grok-4.20-0309-reasoning.description": "Modèle intelligent et ultra-rapide qui raisonne avant de répondre.",
  "grok-4.20-beta-0309-non-reasoning.description": "Une variante sans raisonnement pour des cas d'utilisation simples.",
  "grok-4.20-beta-0309-reasoning.description": "Modèle intelligent et ultra-rapide qui raisonne avant de répondre.",
  "grok-4.20-multi-agent-0309.description": "Une équipe de 4 ou 16 agents, excelle dans les cas d'utilisation de recherche. Ne prend actuellement pas en charge les outils côté client. Prend uniquement en charge les outils côté serveur xAI (par exemple X Search, outils de recherche Web) et les outils MCP distants.",
  "grok-4.3.description": "Le modèle de langage de grande taille le plus axé sur la vérité au monde",
  "grok-imagine-image-quality.description": "Générez des images à partir de prompts textuels, éditez des images existantes avec un langage naturel ou affinez les images de manière itérative via des conversations multi-tours.",
  "grok-imagine-image.description": "Générez des images à partir de prompts textuels, modifiez des images existantes avec un langage naturel ou affinez les images de manière itérative via des conversations multi-tours.",
  "grok-imagine-video.description": "Génération vidéo de pointe en termes de qualité, coût et latence.",
  "groq/compound-mini.description": "Compound-mini est un système d'IA composite alimenté par des modèles publics disponibles sur GroqCloud, utilisant intelligemment et sélectivement des outils pour répondre aux requêtes des utilisateurs.",
  "groq/compound.description": "Compound est un système d'IA composite alimenté par plusieurs modèles publics disponibles sur GroqCloud, utilisant intelligemment et sélectivement des outils pour répondre aux requêtes des utilisateurs.",
  "gryphe/mythomax-l2-13b.description": "MythoMax L2 13B est un modèle de langage créatif et intelligent issu de la fusion de plusieurs modèles de pointe.",
  "happyhorse-1.0-i2v.description": "HappyHorse-1.0-I2V prend en charge la génération de vidéos à partir de texte, offrant des visuels dynamiques hautement fidèles. Il peut comprendre avec précision les sémantiques textuelles et produire des vidéos de haute qualité qui sont fluides, naturelles et riches en détails.",
  "happyhorse-1.0-r2v.description": "HappyHorse-1.0-R2V prend en charge la génération de vidéos basée sur des références, offrant une meilleure cohérence des sujets et des scènes. Il prend en charge jusqu'à 9 images de référence, préserve avec précision l'intention créative et offre une capacité d'expression améliorée.",
  "happyhorse-1.0-t2v.description": "HappyHorse-1.0-T2V prend en charge la génération de vidéos à partir de texte, offrant des visuels dynamiques hautement fidèles. Il peut comprendre avec précision les sémantiques textuelles et produire des vidéos de haute qualité qui sont fluides, naturelles et riches en détails.",
  "hunyuan-2.0-instruct-20251111.description": "Les bases du modèle ont été entièrement améliorées, avec des capacités fondamentales plus robustes. Il atteint des performances de premier ordre en connaissances, mathématiques, écriture et raisonnement. Il démontre également d'excellentes performances dans le suivi des instructions, les interactions multi-tours et la compréhension de longs contextes.",
  "hunyuan-2.0-thinking-20251109.description": "Spécialisé dans le contenu créatif, les interactions multi-tours et les scénarios pratiques de suivi des instructions. Capacités considérablement améliorées en mathématiques, codage et tâches basées sur des agents.",
  "hunyuan-code.description": "Le dernier modèle de code Hunyuan, entraîné sur 200 milliards de données de code de haute qualité et six mois de données SFT, avec un contexte de 8K. Il se classe parmi les meilleurs dans les benchmarks de code automatisé et dans les évaluations humaines expertes dans cinq langues.",
  "hunyuan-functioncall.description": "Le dernier modèle MoE FunctionCall de Hunyuan, entraîné sur des données d'appel d'outils de haute qualité, avec une fenêtre de contexte de 32K et des benchmarks de pointe dans plusieurs dimensions.",
  "hunyuan-lite.description": "Mis à niveau vers une architecture MoE avec une fenêtre contextuelle de 256K, surpassant de nombreux modèles open source dans les benchmarks NLP, code, mathématiques et domaines.",
  "hunyuan-pro.description": "Modèle MoE-32K à un billion de paramètres avec longue fenêtre de contexte, en tête des benchmarks, excellent pour les instructions complexes, le raisonnement, les mathématiques avancées, les appels de fonctions, et optimisé pour la traduction multilingue, la finance, le droit et la médecine.",
  "hunyuan-role-latest.description": "Pour les scénarios de jeu de rôle, il offre un alignement de personnage hautement cohérent et un style conversationnel exceptionnellement naturel et humain. Il propose un développement et une progression narratifs captivants, ainsi qu'une compagnie émotionnelle et un épanouissement.",
  "hunyuan-role.description": "Le dernier modèle de jeu de rôle Hunyuan, officiellement affiné avec des données de jeu de rôle, offrant des performances de base plus solides dans les scénarios de jeu de rôle.",
  "hunyuan-standard-256K.description": "Utilise un routage amélioré pour atténuer l'équilibrage de charge et l'effondrement des experts. Les recherches de \"l'aiguille dans une botte de foin\" sur des textes longs atteignent 99,9 %. MOE-256K pousse encore plus loin en longueur et en qualité, augmentant considérablement la longueur des entrées.",
  "hunyuan-standard.description": "Utilise un routage amélioré pour atténuer l'équilibrage de charge et l'effondrement des experts. Les recherches de \"l'aiguille dans une botte de foin\" sur des textes longs atteignent 99,9 %. MOE-32K offre une meilleure valeur tout en équilibrant qualité et prix pour les entrées longues.",
  "hunyuan-turbo.description": "Aperçu du prochain LLM de Hunyuan avec une nouvelle architecture MoE, offrant un raisonnement plus rapide et de meilleurs résultats que hunyuan-pro.",
  "hunyuan-vision.description": "Le dernier modèle multimodal Hunyuan prenant en charge les entrées image + texte pour générer du texte.",
  "hy-image-lite.description": "Il adopte un codec de compression ultra-élevée pour permettre une génération rapide d'images tout en maintenant une sortie de haute qualité. Il prend en charge des cas d'utilisation tels que l'amélioration des images de produits pour le commerce électronique, la génération d'actifs de conception pour des outils créatifs et le développement itératif de scènes de jeu.",
  "hy-image-v3.0.description": "Basé sur le grand modèle Hunyuan, il est capable de raisonner sur la disposition, la composition et le travail au pinceau des images, en utilisant des connaissances mondiales pour déduire des scènes visuelles de bon sens. Il peut également interpréter des sémantiques complexes à l'échelle de milliers de caractères, générer du contenu textuel long, des bandes dessinées complexes, des mèmes et produire des illustrations éducatives vivantes et engageantes.",
  "hy-video-1.5.description": "Il prend en charge des entrées multimodales, y compris du texte et des images, pour générer des vidéos de haute qualité, permettant des transitions de scène et des interactions multi-personnages. Il rationalise les flux de production et réduit les coûts, ce qui le rend adapté à la publicité d'entreprise, au marketing et aux applications créatives individuelles.",
  "hy3-preview.description": "Hunyuan Hy3 Preview est conçu pour les charges de travail d'agents, adoptant une architecture Mixture-of-Experts (MoE) avec 295 milliards de paramètres totaux et 21 milliards de paramètres activés. Il offre trois modes au sein d'un seul modèle — **no_think** (réponse ultra-rapide), **think_low** (raisonnement rapide) et **think_high** (raisonnement approfondi) — pour répondre à des exigences de latence et de profondeur variables, allant des interactions à haute fréquence aux tâches d'ingénierie complexes. Il atteint des performances proches de l'état de l'art sur des benchmarks de codage tels que SWE-bench Verified, et prend en charge une fenêtre contextuelle de 256K pour le refactoring de code inter-fichiers et l'analyse de documents longs. Ce modèle est bien adapté aux développeurs qui nécessitent une exécution fiable des tâches tout en restant sensibles au coût d'inférence.",
  "image-01-live.description": "Modèle de génération d’image avec un haut niveau de détail, prenant en charge la génération texte-vers-image et des styles contrôlables prédéfinis.",
  "image-01.description": "Nouveau modèle de génération d’image avec un haut niveau de détail, prenant en charge la génération texte-vers-image et image-vers-image.",
  "imagen-4.0-fast-generate-001.description": "Version rapide de la 4e génération de modèles texte-vers-image Imagen.",
  "imagen-4.0-generate-001.description": "Série de modèles texte-vers-image de 4e génération Imagen.",
  "imagen-4.0-ultra-generate-001.description": "Version Ultra de la 4e génération de modèles texte-vers-image Imagen.",
  "inception/mercury-coder-small.description": "Mercury Coder Small est idéal pour la génération, le débogage et la refactorisation de code avec une latence minimale.",
  "inclusionAI/Ling-flash-2.0.description": "Ling-flash-2.0 est le troisième modèle de l’architecture Ling 2.0 de l’équipe Bailing d’Ant Group. C’est un modèle MoE avec 100 milliards de paramètres totaux, dont seulement 6,1 milliards actifs par jeton (4,8 milliards hors embeddings). Malgré sa configuration légère, il égale ou dépasse les modèles denses de 40B et même certains MoE plus grands sur de nombreux benchmarks, explorant une efficacité élevée via l’architecture et la stratégie d’entraînement.",
  "inclusionAI/Ling-mini-2.0.description": "Ling-mini-2.0 est un petit modèle MoE haute performance avec 16 milliards de paramètres totaux et seulement 1,4 milliard actif par jeton (789M hors embeddings), offrant une génération très rapide. Grâce à une conception MoE efficace et à des données d’entraînement de haute qualité, il atteint des performances de premier plan comparables aux modèles denses de moins de 10B et aux MoE plus grands.",
  "inclusionai/ling-1t.description": "Ling-1T est le modèle MoE 1T d’inclusionAI, optimisé pour les tâches de raisonnement intensif et les charges de travail à long contexte.",
  "inclusionai/ling-flash-2.0.description": "Ling-flash-2.0 est le modèle MoE d’inclusionAI optimisé pour l’efficacité et les performances de raisonnement, adapté aux tâches de taille moyenne à grande.",
  "inclusionai/ling-mini-2.0.description": "Ling-mini-2.0 est le modèle MoE léger d’inclusionAI, réduisant considérablement les coûts tout en conservant des capacités de raisonnement.",
  "inclusionai/ming-flash-omini-preview.description": "Ming-flash-omni Preview est le modèle multimodal d’inclusionAI, prenant en charge les entrées vocales, image et vidéo, avec un rendu d’image amélioré et une meilleure reconnaissance vocale.",
  "inclusionai/ring-1t.description": "Ring-1T est le modèle MoE à un billion de paramètres d’inclusionAI, adapté aux tâches de raisonnement à grande échelle et à la recherche.",
  "inclusionai/ring-flash-2.0.description": "Ring-flash-2.0 est une variante du modèle Ring d’inclusionAI pour les scénarios à haut débit, mettant l’accent sur la vitesse et l’efficacité des coûts.",
  "inclusionai/ring-mini-2.0.description": "Ring-mini-2.0 est le modèle MoE léger à haut débit d’inclusionAI, conçu pour la concurrence.",
  "intern-latest.description": "Par défaut, il pointe vers notre dernier modèle de la série Intern, actuellement défini sur intern-s2-preview.",
  "intern-s1-mini.description": "Un modèle multimodal léger avec de solides capacités de raisonnement scientifique.",
  "intern-s1-pro.description": "Nous avons lancé notre modèle de raisonnement multimodal open-source le plus avancé, actuellement le modèle de langage multimodal open-source le plus performant en termes de performance globale.",
  "intern-s1.description": "Le modèle de raisonnement multimodal open-source démontre non seulement de solides capacités générales, mais atteint également des performances de pointe dans une large gamme de tâches scientifiques.",
  "intern-s2-preview.description": "Notre nouveau modèle scientifique multimodal de raisonnement 35B-A3B récemment publié prend en charge une fenêtre contextuelle de 256K. Grâce à l'échelle des tâches et à l'optimisation architecturale, il est spécifiquement conçu pour améliorer la découverte scientifique et les capacités générales des agents.",
  "internvl2.5-38b-mpo.description": "InternVL2.5 38B MPO est un modèle préentraîné multimodal pour le raisonnement complexe image-texte.",
  "internvl3-14b.description": "InternVL3 14B est un modèle multimodal de taille moyenne, équilibrant performance et coût.",
  "internvl3-1b.description": "InternVL3 1B est un modèle multimodal léger conçu pour les déploiements avec ressources limitées.",
  "internvl3-38b.description": "InternVL3 38B est un grand modèle multimodal open source pour une compréhension image-texte de haute précision.",
  "internvl3.5-241b-a28b.description": "Notre nouveau modèle multimodal présente une compréhension améliorée des images et du texte ainsi que des capacités de compréhension d'images longues, atteignant des performances comparables aux modèles propriétaires de premier plan.",
  "internvl3.5-latest.description": "Par défaut, il pointe vers le dernier modèle de la série InternVL3.5, actuellement défini sur internvl3.5-241b-a28b.",
  "irag-1.0.description": "ERNIE iRAG est un modèle de génération enrichie par la recherche d’images, conçu pour la recherche d’images, la récupération image-texte et la génération de contenu.",
  "jamba-large.description": "Notre modèle le plus puissant et avancé, conçu pour les tâches complexes en entreprise avec des performances exceptionnelles.",
  "jamba-mini.description": "Le modèle le plus efficace de sa catégorie, alliant rapidité et qualité avec une empreinte réduite.",
  "jina-deepsearch-v1.description": "DeepSearch combine la recherche web, la lecture et le raisonnement pour des investigations approfondies. Il agit comme un agent qui prend votre tâche de recherche, effectue des recherches étendues en plusieurs itérations, puis produit une réponse. Le processus implique une recherche continue, un raisonnement et une résolution de problèmes sous plusieurs angles, fondamentalement différent des LLM classiques qui répondent à partir de données préentraînées ou des systèmes RAG traditionnels basés sur une recherche superficielle en une seule étape.",
  "kimi-k2-instruct.description": "Kimi K2 Instruct est le modèle officiel de raisonnement de Kimi, avec un long contexte pour le code, les questions-réponses et plus encore.",
  "kimi-k2-thinking.description": "kimi-k2-thinking est un modèle pensant de Moonshot AI avec des capacités générales d'agent et de raisonnement. Il excelle dans le raisonnement approfondi et peut résoudre des problèmes complexes via une utilisation multi-étapes d'outils.",
  "kimi-k2.5.description": "Kimi K2.5 est le modèle le plus polyvalent de Kimi à ce jour, doté d'une architecture multimodale native qui prend en charge les entrées vision et texte, les modes 'pensée' et 'non-pensée', ainsi que les tâches conversationnelles et d'agent.",
  "kimi-k2.6.description": "Kimi-K2.6 est un modèle de langage de grande taille lancé par Moonshot AI, avec d'excellentes capacités de codage et d'appel d'outils. Le déploiement du service est uniquement pris en charge en Chine continentale.",
  "kimi-k2:1t.description": "Kimi K2 est un grand LLM MoE de Moonshot AI avec 1T de paramètres totaux et 32B actifs par passage. Il est optimisé pour les capacités d’agent, y compris l’utilisation avancée d’outils, le raisonnement et la synthèse de code.",
  "kling/kling-v3-image-generation.description": "Prend en charge jusqu'à 10 images de référence, vous permettant de verrouiller les sujets, les éléments et les tons de couleur pour garantir un style cohérent. Combine transfert de style, référence de portrait/personnage, fusion multi-images et retouche localisée pour un contrôle flexible. Offre des détails de portrait réalistes, avec des visuels globaux délicats et richement superposés, présentant des couleurs et une atmosphère cinématographiques.",
  "kling/kling-v3-omni-image-generation.description": "Débloquez des visuels narratifs cinématographiques avec une nouvelle génération d'images et une sortie directe en 2K/4K. Analyse profondément les éléments audiovisuels des invites pour exécuter précisément les instructions créatives. Prend en charge des entrées multi-références flexibles et des améliorations de qualité complètes, idéal pour les storyboards, l'art conceptuel narratif et la conception de scènes.",
  "kling/kling-v3-omni-video-generation.description": "La nouvelle fonctionnalité « Référence Tout-en-Un » prend en charge des vidéos de 3 à 8 secondes ou plusieurs images pour ancrer les éléments de personnage. Peut correspondre à l'audio original et aux mouvements des lèvres pour une représentation authentique des personnages. Améliore la cohérence vidéo et l'expression dynamique. Prend en charge la synchronisation audiovisuelle et le storyboarding intelligent.",
  "kling/kling-v3-video-generation.description": "Le storyboarding intelligent comprend les transitions de scène dans les scripts, arrangeant automatiquement les positions de caméra et les types de plans. Un cadre multimodal natif garantit la cohérence audiovisuelle. Supprime les contraintes de durée, permettant une narration multi-plans plus flexible.",
  "kuaishou/kat-coder-pro-v1.description": "KAT-Coder-Pro-V1 (gratuit pour une durée limitée) se concentre sur la compréhension du code et l’automatisation pour des agents de codage efficaces.",
  "labs-devstral-small-2512.description": "Devstral Small 2 excelle dans l'utilisation d'outils pour explorer des bases de code, éditer plusieurs fichiers et alimenter des agents d'ingénierie logicielle.",
  "labs-leanstral-2603.description": "Le premier agent de code open source de Mistral conçu pour Lean 4, construit pour l'ingénierie de preuve formelle dans des dépôts réalistes. 119B paramètres avec 6.5B actifs.",
  "lite.description": "Spark Lite est un LLM léger avec une latence ultra-faible et un traitement efficace. Entièrement gratuit, il prend en charge la recherche web en temps réel. Ses réponses rapides sont performantes sur des appareils à faible puissance de calcul et pour l’affinage de modèles, offrant un excellent rapport coût-efficacité et une expérience intelligente, notamment pour les questions-réponses, la génération de contenu et les scénarios de recherche.",
  "llama-3.1-70b-versatile.description": "Llama 3.1 70B offre un raisonnement IA renforcé pour les applications complexes, avec une efficacité et une précision élevées pour les calculs intensifs.",
  "llama-3.1-8b-instant.description": "Llama 3.1 8B est un modèle efficace avec une génération de texte rapide, idéal pour des applications à grande échelle et économiques.",
  "llama-3.1-instruct.description": "Le modèle Llama 3.1 optimisé pour les instructions est conçu pour le chat et surpasse de nombreux modèles open source sur les benchmarks industriels.",
  "llama-3.2-11b-vision-instruct.description": "Raisonnement visuel avancé sur des images haute résolution, adapté aux applications de compréhension visuelle.",
  "llama-3.2-11b-vision-preview.description": "Llama 3.2 est conçu pour les tâches combinant vision et texte, excellent en légendage d'images et en questions-réponses visuelles, reliant génération de langage et raisonnement visuel.",
  "llama-3.2-90b-vision-instruct.description": "Raisonnement visuel avancé pour les applications d'agents de compréhension visuelle.",
  "llama-3.2-90b-vision-preview.description": "Llama 3.2 est conçu pour les tâches combinant vision et texte, excellent en légendage d'images et en questions-réponses visuelles, reliant génération de langage et raisonnement visuel.",
  "llama-3.2-vision-instruct.description": "Le modèle Llama 3.2-Vision optimisé pour les instructions est conçu pour la reconnaissance visuelle, le raisonnement sur image, le légendage et les questions-réponses générales sur image.",
  "llama-3.3-70b-versatile.description": "Meta Llama 3.3 est un LLM multilingue de 70B paramètres (texte en/texte hors), disponible en versions pré-entraînée et optimisée pour les instructions. La version optimisée est conçue pour les dialogues multilingues et surpasse de nombreux modèles open source et propriétaires sur les benchmarks industriels.",
  "llama-3.3-instruct.description": "Le modèle Llama 3.3 optimisé pour les instructions est conçu pour le chat et surpasse de nombreux modèles open source sur les benchmarks industriels.",
  "llama3-70b-8192.description": "Meta Llama 3 70B offre une gestion exceptionnelle de la complexité pour les projets exigeants.",
  "llama3-8b-8192.description": "Meta Llama 3 8B offre de solides performances de raisonnement pour des scénarios variés.",
  "llama3-groq-70b-8192-tool-use-preview.description": "Llama 3 Groq 70B Tool Use offre un appel d'outils performant pour gérer efficacement les tâches complexes.",
  "llama3-groq-8b-8192-tool-use-preview.description": "Llama 3 Groq 8B Tool Use est optimisé pour une utilisation efficace des outils avec un calcul parallèle rapide.",
  "llama3.1.description": "Llama 3.1 est le modèle phare de Meta, atteignant jusqu'à 405B paramètres pour les dialogues complexes, la traduction multilingue et l'analyse de données.",
  "llama3.1:405b.description": "Llama 3.1 est le modèle phare de Meta, atteignant jusqu'à 405B paramètres pour les dialogues complexes, la traduction multilingue et l'analyse de données.",
  "llama3.1:70b.description": "Llama 3.1 est le modèle phare de Meta, atteignant jusqu'à 405B paramètres pour les dialogues complexes, la traduction multilingue et l'analyse de données.",
  "llava-v1.5-7b-4096-preview.description": "LLaVA 1.5 7B fusionne traitement visuel et génération de texte pour produire des sorties complexes à partir d'entrées visuelles.",
  "llava.description": "LLaVA est un modèle multimodal combinant un encodeur visuel et Vicuna pour une compréhension solide vision-langage.",
  "llava:13b.description": "LLaVA est un modèle multimodal combinant un encodeur visuel et Vicuna pour une compréhension solide vision-langage.",
  "llava:34b.description": "LLaVA est un modèle multimodal combinant un encodeur visuel et Vicuna pour une compréhension solide vision-langage.",
  "magistral-medium-2509.description": "Magistral Medium 1.2 est un modèle de raisonnement de pointe de Mistral AI (septembre 2025) avec prise en charge de la vision.",
  "magistral-small-2509.description": "Magistral Small 1.2 est un petit modèle de raisonnement open source de Mistral AI (septembre 2025) avec prise en charge de la vision.",
  "mathstral.description": "MathΣtral est conçu pour la recherche scientifique et le raisonnement mathématique, avec de solides capacités de calcul et d'explication.",
  "max-32k.description": "Spark Max 32K offre un traitement de contexte étendu avec une meilleure compréhension contextuelle et un raisonnement logique renforcé, prenant en charge des entrées de 32 000 jetons pour la lecture de longs documents et les questions-réponses sur des connaissances privées.",
  "megrez-3b-instruct.description": "Megrez 3B Instruct est un petit modèle efficace développé par Wuwen Xinqiong.",
  "meituan/longcat-flash-chat.description": "Un modèle de base open source sans raisonnement de Meituan, optimisé pour les dialogues et les tâches d'agents, performant dans l'utilisation d'outils et les interactions complexes à plusieurs tours.",
  "meta-llama-3-70b-instruct.description": "Un puissant modèle de 70 milliards de paramètres, excellent en raisonnement, programmation et traitement de tâches linguistiques variées.",
  "meta-llama-3-8b-instruct.description": "Un modèle polyvalent de 8 milliards de paramètres, optimisé pour la conversation et la génération de texte.",
  "meta-llama-3.1-405b-instruct.description": "Llama 3.1, modèle textuel ajusté par instruction, optimisé pour la conversation multilingue, performant sur les principaux benchmarks industriels parmi les modèles ouverts et fermés.",
  "meta-llama-3.1-70b-instruct.description": "Llama 3.1, modèle textuel ajusté par instruction, optimisé pour la conversation multilingue, performant sur les principaux benchmarks industriels parmi les modèles ouverts et fermés.",
  "meta-llama-3.1-8b-instruct.description": "Llama 3.1, modèle textuel ajusté par instruction, optimisé pour la conversation multilingue, performant sur les principaux benchmarks industriels parmi les modèles ouverts et fermés.",
  "meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf.description": "LLaMA-2 Chat (13B) offre une gestion linguistique robuste et une expérience de conversation fluide.",
  "meta-llama/Llama-2-70b-hf.description": "LLaMA-2 offre une gestion linguistique robuste et une expérience d’interaction solide.",
  "meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf.description": "Llama 3 70B Instruct Reference est un modèle de conversation puissant pour les dialogues complexes.",
  "meta-llama/Llama-3-8b-chat-hf.description": "Llama 3 8B Instruct Reference offre un support multilingue et une vaste connaissance des domaines.",
  "meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-Turbo.description": "LLaMA 3.2 est conçu pour les tâches combinant vision et texte. Il excelle en légendage d’images et en questions-réponses visuelles, reliant génération de langage et raisonnement visuel.",
  "meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct-Turbo.description": "LLaMA 3.2 est conçu pour les tâches combinant vision et texte. Il excelle en légendage d’images et en questions-réponses visuelles, reliant génération de langage et raisonnement visuel.",
  "meta-llama/Llama-3.2-90B-Vision-Instruct-Turbo.description": "LLaMA 3.2 est conçu pour les tâches combinant vision et texte. Il excelle en légendage d’images et en questions-réponses visuelles, reliant génération de langage et raisonnement visuel.",
  "meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo.description": "Meta Llama 3.3 est un LLM multilingue de 70B (texte en/texte hors) préentraîné et ajusté par instruction. La version textuelle ajustée est optimisée pour la conversation multilingue et surpasse de nombreux modèles ouverts et fermés sur les benchmarks industriels.",
  "meta-llama/Llama-Vision-Free.description": "LLaMA 3.2 est conçu pour les tâches combinant vision et texte. Il excelle en légendage d’images et en questions-réponses visuelles, reliant génération de langage et raisonnement visuel.",
  "meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct-Lite.description": "Llama 3 70B Instruct Lite est conçu pour des performances élevées avec une latence réduite.",
  "meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct-Turbo.description": "Llama 3 70B Instruct Turbo offre une compréhension et une génération puissantes pour les charges de travail les plus exigeantes.",
  "meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct-Lite.description": "Llama 3 8B Instruct Lite équilibre performance et efficacité pour les environnements à ressources limitées.",
  "meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct-Turbo.description": "Llama 3 8B Instruct Turbo est un LLM haute performance pour un large éventail de cas d’usage.",
  "meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-Turbo.description": "Le modèle Turbo Llama 3.1 405B offre une capacité de contexte massive pour le traitement de données volumineuses et excelle dans les applications d’IA à très grande échelle.",
  "meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct.description": "Llama 3.1 est la famille de modèles phare de Meta, atteignant jusqu’à 405 milliards de paramètres pour les dialogues complexes, la traduction multilingue et l’analyse de données.",
  "meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-Turbo.description": "Llama 3.1 70B est finement ajusté pour les applications à forte charge ; la quantification FP8 permet un calcul efficace et précis dans des scénarios complexes.",
  "meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B.description": "Llama 3.1 est la famille de modèles phare de Meta, atteignant jusqu’à 405 milliards de paramètres pour les dialogues complexes, la traduction multilingue et l’analyse de données.",
  "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Turbo.description": "Llama 3.1 8B utilise la quantification FP8, prend en charge jusqu’à 131 072 jetons de contexte et se classe parmi les meilleurs modèles ouverts pour les tâches complexes sur de nombreux benchmarks.",
  "meta-llama/llama-3-70b-instruct.description": "Llama 3 70B Instruct est optimisé pour des dialogues de haute qualité et obtient d’excellents résultats dans les évaluations humaines.",
  "meta-llama/llama-3-8b-instruct.description": "Llama 3 8B Instruct est optimisé pour des dialogues de haute qualité, surpassant de nombreux modèles fermés.",
  "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct.description": "La dernière série Llama 3.1 de Meta, la variante 70B ajustée par instruction, est optimisée pour des dialogues de haute qualité. Elle affiche de solides performances face aux modèles fermés leaders dans les évaluations industrielles. (Disponible uniquement pour les entités vérifiées en entreprise.)",
  "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct.description": "La dernière série Llama 3.1 de Meta, la variante 8B ajustée par instruction, est particulièrement rapide et efficace. Elle offre de solides performances dans les évaluations industrielles, surpassant de nombreux modèles fermés leaders. (Disponible uniquement pour les entités vérifiées en entreprise.)",
  "meta-llama/llama-3.2-11b-vision-instruct.description": "LLaMA 3.2 est conçu pour les tâches combinant vision et texte. Il excelle en légendage d’images et en questions-réponses visuelles, faisant le lien entre génération de langage et raisonnement visuel.",
  "meta-llama/llama-3.2-3b-instruct.description": "meta-llama/llama-3.2-3b-instruct",
  "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct.description": "Llama 3.3 est le modèle Llama multilingue open source le plus avancé, offrant des performances proches de 405B à très faible coût. Basé sur l’architecture Transformer, il est amélioré par SFT et RLHF pour une meilleure utilité et sécurité. La version optimisée pour les instructions est conçue pour les conversations multilingues et surpasse de nombreux modèles ouverts et fermés selon les benchmarks industriels. Date de coupure des connaissances : décembre 2023.",
  "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free.description": "Llama 3.3 est le modèle Llama multilingue open source le plus avancé, offrant des performances proches de 405B à très faible coût. Basé sur l’architecture Transformer, il est amélioré par SFT et RLHF pour une meilleure utilité et sécurité. La version optimisée pour les instructions est conçue pour les conversations multilingues et surpasse de nombreux modèles ouverts et fermés selon les benchmarks industriels. Date de coupure des connaissances : décembre 2023.",
  "meta.llama3-1-405b-instruct-v1:0.description": "Meta Llama 3.1 405B Instruct est le plus grand et le plus puissant modèle Llama 3.1 Instruct, conçu pour le raisonnement conversationnel et la génération de données synthétiques. Il constitue une base solide pour un pré-entraînement ou un ajustement spécifique à un domaine. Les LLMs multilingues Llama 3.1 sont des modèles de génération pré-entraînés et ajustés par instruction, disponibles en tailles 8B, 70B et 405B (texte en entrée/sortie). Les modèles ajustés sont optimisés pour le dialogue multilingue et surpassent de nombreux modèles de chat ouverts sur les benchmarks industriels. Llama 3.1 est destiné à un usage commercial et de recherche dans plusieurs langues. Les modèles ajustés conviennent aux assistants conversationnels, tandis que les modèles pré-entraînés sont adaptés à des tâches plus générales de génération de texte. Les sorties de Llama 3.1 peuvent également être utilisées pour améliorer d'autres modèles, notamment via la génération et le raffinement de données synthétiques. Llama 3.1 est un modèle Transformer autorégressif avec une architecture optimisée. Les versions ajustées utilisent un apprentissage supervisé (SFT) et un apprentissage par renforcement avec retour humain (RLHF) pour s’aligner sur les préférences humaines en matière d’utilité et de sécurité.",
  "meta.llama3-1-70b-instruct-v1:0.description": "Une version mise à jour de Meta Llama 3.1 70B Instruct avec une fenêtre de contexte étendue à 128K, un support multilingue et un raisonnement amélioré. Les LLMs multilingues Llama 3.1 sont des modèles de génération pré-entraînés et ajustés par instruction, disponibles en tailles 8B, 70B et 405B (texte en entrée/sortie). Les modèles ajustés sont optimisés pour le dialogue multilingue et surpassent de nombreux modèles de chat ouverts sur les benchmarks industriels. Llama 3.1 est destiné à un usage commercial et de recherche dans plusieurs langues. Les modèles ajustés conviennent aux assistants conversationnels, tandis que les modèles pré-entraînés sont adaptés à des tâches plus générales de génération de texte. Les sorties de Llama 3.1 peuvent également être utilisées pour améliorer d'autres modèles, notamment via la génération et le raffinement de données synthétiques. Llama 3.1 est un modèle Transformer autorégressif avec une architecture optimisée. Les versions ajustées utilisent un apprentissage supervisé (SFT) et un apprentissage par renforcement avec retour humain (RLHF) pour s’aligner sur les préférences humaines en matière d’utilité et de sécurité.",
  "meta.llama3-1-8b-instruct-v1:0.description": "Une version mise à jour de Meta Llama 3.1 8B Instruct avec une fenêtre de contexte de 128K, un support multilingue et un raisonnement amélioré. La famille Llama 3.1 comprend des modèles de texte ajustés par instruction en 8B, 70B et 405B, optimisés pour le chat multilingue et des performances solides sur les benchmarks. Conçu pour un usage commercial et de recherche dans plusieurs langues ; les modèles ajustés conviennent aux assistants conversationnels, tandis que les modèles pré-entraînés sont adaptés à des tâches de génération plus générales. Les sorties de Llama 3.1 peuvent également être utilisées pour améliorer d'autres modèles (par exemple, données synthétiques et raffinement). Il s'agit d'un modèle Transformer autorégressif, avec SFT et RLHF pour s’aligner sur l’utilité et la sécurité.",
  "meta.llama3-70b-instruct-v1:0.description": "Meta Llama 3 est un LLM ouvert destiné aux développeurs, chercheurs et entreprises, conçu pour les aider à créer, expérimenter et faire évoluer de manière responsable leurs idées en IA générative. En tant que fondation pour l’innovation communautaire mondiale, il est bien adapté à la création de contenu, à l’IA conversationnelle, à la compréhension du langage, à la R&D et aux applications d’entreprise.",
  "meta.llama3-8b-instruct-v1:0.description": "Meta Llama 3 est un modèle LLM ouvert destiné aux développeurs, chercheurs et entreprises, conçu pour les aider à créer, expérimenter et faire évoluer de manière responsable des idées d'IA générative. Faisant partie de la base de l'innovation communautaire mondiale, il est particulièrement adapté aux environnements à ressources limitées, aux appareils en périphérie et aux temps d'entraînement réduits.",
  "meta/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct.description": "Raisonnement visuel performant sur des images haute résolution, idéal pour les applications de compréhension visuelle.",
  "meta/Llama-3.2-90B-Vision-Instruct.description": "Raisonnement visuel avancé pour les agents d'applications de compréhension visuelle.",
  "meta/Llama-3.3-70B-Instruct.description": "Llama 3.3 est le modèle Llama multilingue open source le plus avancé, offrant des performances proches de celles d’un modèle 405B à un coût très réduit. Basé sur l’architecture Transformer, il est amélioré par SFT et RLHF pour une meilleure utilité et sécurité. La version optimisée pour les instructions est conçue pour le chat multilingue et surpasse de nombreux modèles ouverts et fermés dans les benchmarks industriels. Date de coupure des connaissances : décembre 2023.",
  "meta/Meta-Llama-3-70B-Instruct.description": "Un modèle puissant de 70 milliards de paramètres, excellent en raisonnement, programmation et traitement du langage.",
  "meta/Meta-Llama-3-8B-Instruct.description": "Un modèle polyvalent de 8 milliards de paramètres, optimisé pour le chat et la génération de texte.",
  "meta/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct.description": "Modèle Llama 3.1 optimisé pour les instructions, conçu pour le chat multilingue, avec d'excellentes performances sur les benchmarks industriels, qu'ils soient ouverts ou fermés.",
  "meta/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.description": "Modèle Llama 3.1 optimisé pour les instructions, conçu pour le chat multilingue, avec d'excellentes performances sur les benchmarks industriels, qu'ils soient ouverts ou fermés.",
  "meta/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.description": "Modèle Llama 3.1 optimisé pour les instructions, conçu pour le chat multilingue, avec d'excellentes performances sur les benchmarks industriels, qu'ils soient ouverts ou fermés.",
  "meta/llama-3.1-70b-instruct.description": "Conçu pour les dialogues complexes avec une excellente compréhension du contexte, un raisonnement poussé et une génération de texte de qualité.",
  "meta/llama-3.1-70b.description": "Version mise à jour de Meta Llama 3 70B Instruct avec une fenêtre de contexte de 128K, un support multilingue et un raisonnement amélioré.",
  "meta/llama-3.1-8b-instruct.description": "Un modèle de pointe avec une solide compréhension du langage, un bon raisonnement et une génération de texte efficace.",
  "meta/llama-3.1-8b.description": "Llama 3.1 8B prend en charge une fenêtre de contexte de 128K, idéal pour le chat en temps réel et l’analyse de données, tout en offrant des économies significatives par rapport aux modèles plus grands. Déployé par Groq sur du matériel LPU pour une inférence rapide et efficace.",
  "meta/llama-3.2-11b-vision-instruct.description": "Un modèle vision-langage de pointe, excellent pour le raisonnement de haute qualité à partir d’images.",
  "meta/llama-3.2-11b.description": "Modèle de raisonnement visuel optimisé pour les instructions (entrée texte + image, sortie texte), adapté à la reconnaissance visuelle, au raisonnement sur image, à la légende d’image et aux questions-réponses générales sur image.",
  "meta/llama-3.2-1b.description": "Modèle texte uniquement pour les cas d’usage embarqués comme la recherche locale multilingue, le résumé et la réécriture.",
  "meta/llama-3.2-3b.description": "Modèle texte uniquement affiné pour les cas d’usage embarqués comme la recherche locale multilingue, le résumé et la réécriture.",
  "meta/llama-3.2-90b-vision-instruct.description": "Un modèle vision-langage de pointe, excellent pour le raisonnement de haute qualité à partir d’images.",
  "meta/llama-3.2-90b.description": "Modèle de raisonnement visuel optimisé pour les instructions (entrée texte + image, sortie texte), adapté à la reconnaissance visuelle, au raisonnement sur image, à la légende d’image et aux questions-réponses générales sur image.",
  "meta/llama-3.3-70b-instruct.description": "Un LLM avancé, performant en raisonnement, mathématiques, bon sens et appels de fonctions.",
  "meta/llama-3.3-70b.description": "Un équilibre parfait entre performance et efficacité. Conçu pour une IA conversationnelle hautes performances dans la création de contenu, les applications d’entreprise et la recherche, avec une solide compréhension du langage pour le résumé, la classification, l’analyse de sentiment et la génération de code.",
  "meta/llama-4-maverick.description": "La famille Llama 4 est une série de modèles IA multimodaux natifs prenant en charge le texte et les expériences multimodales, utilisant MoE pour une compréhension avancée du texte et de l’image. Llama 4 Maverick est un modèle de 17B avec 128 experts, déployé par DeepInfra.",
  "meta/llama-4-scout.description": "La famille Llama 4 est une série de modèles IA multimodaux natifs prenant en charge le texte et les expériences multimodales, utilisant MoE pour une compréhension avancée du texte et de l’image. Llama 4 Scout est un modèle de 17B avec 16 experts, déployé par DeepInfra.",
  "microsoft/Phi-3-medium-128k-instruct.description": "Le même modèle Phi-3-medium avec une fenêtre de contexte plus large pour les invites RAG ou few-shot.",
  "microsoft/Phi-3-medium-4k-instruct.description": "Un modèle de 14 milliards de paramètres avec une qualité supérieure à Phi-3-mini, axé sur des données de haute qualité nécessitant un raisonnement intensif.",
  "microsoft/Phi-3-mini-128k-instruct.description": "Le même modèle Phi-3-mini avec une fenêtre de contexte plus large pour les invites RAG ou few-shot.",
  "microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct.description": "Le plus petit membre de la famille Phi-3, optimisé pour la qualité et une faible latence.",
  "microsoft/Phi-3-small-128k-instruct.description": "Le même modèle Phi-3-small avec une fenêtre de contexte plus large pour les invites RAG ou few-shot.",
  "microsoft/Phi-3-small-8k-instruct.description": "Un modèle de 7 milliards de paramètres avec une qualité supérieure à Phi-3-mini, axé sur des données de haute qualité nécessitant un raisonnement intensif.",
  "microsoft/Phi-3.5-mini-instruct.description": "Une version mise à jour du modèle Phi-3-mini.",
  "microsoft/Phi-3.5-vision-instruct.description": "Une version mise à jour du modèle Phi-3-vision.",
  "microsoft/WizardLM-2-8x22B.description": "WizardLM 2 est un modèle linguistique de Microsoft AI, excellent pour les dialogues complexes, les tâches multilingues, le raisonnement et les assistants.",
  "microsoft/wizardlm-2-8x22b.description": "WizardLM-2 8x22B est le modèle Wizard le plus avancé de Microsoft AI, avec des performances très compétitives.",
  "mimo-v2-flash.description": "MiMo-V2-Flash est désormais officiellement open source ! Il s'agit d'un modèle MoE (Mixture-of-Experts) conçu pour une efficacité extrême en inférence, avec un total de 309 milliards de paramètres (15 milliards activés). Grâce à des innovations dans une architecture d'attention hybride et une accélération d'inférence MTP multi-couches, il se classe parmi les 2 meilleurs modèles open source mondiaux dans plusieurs suites de benchmarking d'agents. Ses capacités de codage surpassent tous les modèles open source et rivalisent avec les principaux modèles propriétaires tels que Claude 4.5 Sonnet, tout en n'engendrant que 2,5 % du coût d'inférence et en offrant une vitesse de génération 2 fois plus rapide—repoussant les limites de l'efficacité d'inférence des grands modèles.",
  "mimo-v2-pro.description": "MiMo-V2-Pro est le modèle de base phare de Xiaomi pour le raisonnement complexe, le traitement de documents longs et les flux de travail d'agent. Il utilise une architecture MoE de mille milliards de paramètres avec 32B de paramètres actifs, prend en charge une fenêtre contextuelle de 256K et est optimisé pour les API compatibles Claude, le codage et la planification en plusieurs étapes.",
  "mimo-v2.5-pro.description": "MiMo-V2.5-Pro est le modèle phare le plus performant de Xiaomi à ce jour, offrant des améliorations significatives des capacités générales agentiques, de l'ingénierie logicielle complexe et des tâches à long horizon. Il conserve l'architecture hybride-attention de 1T total / 42B actif avec une fenêtre contextuelle de 1M, et peut soutenir des tâches complexes à long horizon impliquant plus d'un millier d'appels d'outils. Les performances sur des benchmarks agentiques exigeants (ClawEval, GDPVal, SWE-bench Pro) sont comparables à celles de Claude Opus 4.6.",
  "mimo-v2.5.description": "MiMo-V2.5 est un modèle fondamental omni-modal natif d'agent qui comprend les images, vidéos, audio et texte dans une architecture unifiée, avec une fenêtre contextuelle de 1M. Il offre des performances agentiques de niveau Pro à environ la moitié du coût d'inférence de MiMo-V2.5-Pro, avec une perception multimodale améliorée par rapport à MiMo-V2-Omni. Ses capacités agentiques intégrées (navigation, compréhension, raisonnement, exécution) et son inférence plus rapide le rendent bien adapté aux cadres d'agents sensibles à la latence et multi-étapes tels qu'OpenClaw.",
  "minicpm-v.description": "MiniCPM-V est le modèle multimodal de nouvelle génération d’OpenBMB, avec d’excellentes capacités d’OCR et de compréhension multimodale pour de nombreux cas d’usage.",
  "minimax-m2.1.description": "MiniMax-M2.1 est la dernière version de la série MiniMax, optimisée pour la programmation multilingue et les tâches complexes du monde réel. En tant que modèle natif IA, il améliore considérablement les performances, le support des frameworks d’agents et l’adaptation multi-scénarios, visant à aider entreprises et particuliers à adopter plus rapidement un mode de vie et de travail natif IA.",
  "minimax-m2.5-free.description": "MiniMax M2.5 Free — modèle de codage gratuit avec des capacités de raisonnement complètes.",
  "minimax-m2.5.description": "MiniMax M2.5 — modèle de codage efficace avec de fortes capacités de raisonnement.",
  "minimax-m2.7.description": "MiniMax M2.7 — dernier modèle de codage MiniMax avec un raisonnement et une utilisation des outils améliorés.",
  "minimax-m2.description": "MiniMax M2 est un modèle de langage efficace conçu spécifiquement pour le codage et les flux de travail d’agents.",
  "minimax-m3.description": "MiniMax M3 — dernier modèle MiniMax avec prise en charge de la vision, raisonnement avancé et utilisation améliorée des outils.",
  "minimax/minimax-m2.1.description": "MiniMax-M2.1 est un modèle de langage de pointe, léger, optimisé pour le codage, les flux de travail d’agents et le développement d’applications modernes, offrant des sorties plus claires et concises avec des temps de réponse plus rapides.",
  "minimax/minimax-m2.description": "MiniMax-M2 est un modèle performant pour le codage et les tâches d’agents dans de nombreux scénarios d’ingénierie.",
  "ministral-3:14b.description": "Ministral 3 14B est le plus grand modèle de la série Ministral 3, offrant des performances de pointe comparables à celles du modèle Mistral Small 3.2 24B plus grand. Optimisé pour le déploiement local, il offre des performances élevées sur divers matériels, y compris les configurations locales.",
  "ministral-3:3b.description": "Ministral 3 3B est le modèle le plus petit et le plus efficace de la série Ministral 3, offrant de solides capacités linguistiques et visuelles dans un format compact. Conçu pour le déploiement en périphérie, il offre des performances élevées sur divers matériels, y compris les configurations locales.",
  "ministral-3:8b.description": "Ministral 3 8B est un modèle puissant et efficace de la série Ministral 3, offrant des capacités textuelles et visuelles de premier ordre. Conçu pour le déploiement en périphérie, il offre des performances élevées sur divers matériels, y compris les configurations locales.",
  "ministral-3b-latest.description": "Ministral 3B est le modèle edge haut de gamme de Mistral.",
  "ministral-8b-latest.description": "Ministral 8B est un modèle edge très rentable de Mistral.",
  "mistral-ai/Mistral-Large-2411.description": "Le modèle phare de Mistral pour les tâches complexes nécessitant un raisonnement à grande échelle ou une spécialisation (génération de texte synthétique, génération de code, RAG ou agents).",
  "mistral-ai/Mistral-Nemo.description": "Mistral Nemo est un LLM de pointe avec un raisonnement avancé, une vaste base de connaissances et des capacités de programmation remarquables pour sa taille.",
  "mistral-ai/mistral-small-2503.description": "Mistral Small est adapté à toute tâche linguistique nécessitant une grande efficacité et une faible latence.",
  "mistral-large-2411.description": "Mistral Large est le modèle phare, performant dans les tâches multilingues, le raisonnement complexe et la génération de code—idéal pour les applications haut de gamme.",
  "mistral-large-2512.description": "Mistral Large 3 est un modèle multimodal généraliste de pointe, à poids ouvert, avec une architecture granulaire Mixture-of-Experts. Il dispose de 41B paramètres actifs et 675B paramètres totaux.",
  "mistral-large-3:675b.description": "Mistral Large 3 est un modèle multimodal généraliste de pointe à poids ouvert avec une architecture Mixture of Experts raffinée. Il possède 41B paramètres actifs et 675B paramètres totaux.",
  "mistral-large-instruct.description": "Mistral-Large-Instruct-2407 est un LLM dense avancé avec 123 milliards de paramètres, doté d’un raisonnement, de connaissances et de capacités de codage de pointe.",
  "mistral-large-latest.description": "Mistral Large est le modèle phare, excelle dans les tâches multilingues, le raisonnement complexe et la génération de code pour des applications haut de gamme.",
  "mistral-large.description": "Mixtral Large est le modèle phare de Mistral, combinant génération de code, mathématiques et raisonnement avec une fenêtre de contexte de 128K.",
  "mistral-medium-2508.description": "Mistral Medium 3.1 offre des performances de pointe à un coût 8× inférieur et simplifie le déploiement en entreprise.",
  "mistral-medium-3.5.description": "Mistral Medium 3.5 est un modèle multimodal de classe avancée optimisé pour les cas d'utilisation agentiques et de codage, publié en poids ouverts sous une licence MIT modifiée.",
  "mistral-nemo-instruct.description": "Mistral-Nemo-Instruct-2407 est la version ajustée par instruction de Mistral-Nemo-Base-2407.",
  "mistral-nemo.description": "Mistral Nemo est un modèle efficace de 12B développé par Mistral AI et NVIDIA.",
  "mistral-small-2506.description": "Mistral Small est une option économique, rapide et fiable pour la traduction, le résumé et l'analyse de sentiment.",
  "mistral-small-2603.description": "Le modèle hybride puissant de Mistral unifiant les capacités d'instruction, de raisonnement et de codage en un seul modèle. 119B paramètres avec 6.5B actifs.",
  "mistral-small-latest.description": "Mistral Small est une option économique, rapide et fiable pour la traduction, le résumé et l’analyse de sentiments.",
  "mistral-small.description": "Mistral Small est adapté à toute tâche linguistique nécessitant une grande efficacité et une faible latence.",
  "mistral.description": "Mistral est le modèle 7B de Mistral AI, adapté à diverses tâches linguistiques.",
  "mistral/codestral-embed.description": "Un modèle d’embedding de code pour intégrer des bases de code et des dépôts afin de soutenir les assistants de programmation.",
  "mistral/codestral.description": "Mistral Codestral 25.01 est un modèle de codage de pointe optimisé pour une faible latence et une utilisation fréquente. Il prend en charge plus de 80 langages et excelle en FIM, correction de code et génération de tests.",
  "mistral/devstral-small.description": "Devstral est un LLM agentique pour les tâches d’ingénierie logicielle, idéal pour les agents de développement.",
  "mistral/magistral-medium.description": "Une pensée complexe soutenue par une compréhension approfondie avec un raisonnement transparent que vous pouvez suivre et vérifier. Il maintient un raisonnement de haute fidélité à travers les langues, même en cours de tâche.",
  "mistral/magistral-small.description": "Une pensée complexe soutenue par une compréhension approfondie avec un raisonnement transparent que vous pouvez suivre et vérifier. Il maintient un raisonnement de haute fidélité à travers les langues, même en cours de tâche.",
  "mistral/ministral-3b.description": "Un modèle compact et efficace pour les tâches embarquées comme les assistants et les analyses locales, offrant des performances à faible latence.",
  "mistral/ministral-8b.description": "Un modèle plus puissant avec une inférence plus rapide et économe en mémoire, idéal pour les flux de travail complexes et les applications edge exigeantes.",
  "mistral/mistral-embed.description": "Un modèle général d’embedding de texte pour la recherche sémantique, la similarité, le clustering et les flux de travail RAG.",
  "mistral/mistral-large.description": "Mistral Large est idéal pour les tâches complexes nécessitant un raisonnement poussé ou une spécialisation — génération de texte synthétique, génération de code, RAG ou agents.",
  "mistral/mistral-small.description": "Mistral Small est idéal pour les tâches simples et groupables comme la classification, le support client ou la génération de texte, offrant d’excellentes performances à un prix abordable.",
  "mistral/mixtral-8x22b-instruct.description": "Modèle Instruct 8x22B. 8x22B est un modèle MoE ouvert proposé par Mistral.",
  "mistral/pixtral-12b.description": "Un modèle 12B combinant compréhension d’images et texte.",
  "mistral/pixtral-large.description": "Pixtral Large est le deuxième modèle de notre gamme multimodale, avec une compréhension d’image de pointe. Il gère les documents, graphiques et images naturelles tout en conservant l’excellente compréhension textuelle de Mistral Large 2.",
  "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1.description": "Mistral (7B) Instruct est reconnu pour ses performances solides sur de nombreuses tâches linguistiques.",
  "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2.description": "Mistral (7B) Instruct v0.2 améliore la gestion des instructions et la précision des résultats.",
  "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3.description": "Mistral (7B) Instruct v0.3 offre un calcul efficace et une compréhension linguistique robuste pour de nombreux cas d’usage.",
  "mistralai/Mistral-7B-v0.1.description": "Mistral 7B est un modèle compact mais performant, idéal pour le traitement par lots et les tâches simples comme la classification et la génération de texte, avec un raisonnement solide.",
  "mistralai/Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1.description": "Mixtral-8x22B Instruct (141B) est un très grand modèle de langage conçu pour les charges de travail intensives.",
  "mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1.description": "Mixtral-8x7B Instruct (46,7B) offre une grande capacité pour le traitement de données à grande échelle.",
  "mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1.description": "Mixtral 8x7B est un modèle MoE épars qui accélère l'inférence, adapté aux tâches multilingues et à la génération de code.",
  "mistralai/mistral-nemo.description": "Mistral Nemo est un modèle de 7,3B avec prise en charge multilingue et de solides performances en programmation.",
  "mixtral-8x7b-32768.description": "Mixtral 8x7B offre un calcul parallèle tolérant aux pannes pour les tâches complexes.",
  "mixtral.description": "Mixtral est le modèle MoE de Mistral AI avec poids ouverts, prenant en charge la génération de code et la compréhension du langage.",
  "mixtral:8x22b.description": "Mixtral est le modèle MoE de Mistral AI avec poids ouverts, prenant en charge la génération de code et la compréhension du langage.",
  "moonshot-v1-128k-vision-preview.description": "Les modèles de vision Kimi (y compris moonshot-v1-8k-vision-preview/moonshot-v1-32k-vision-preview/moonshot-v1-128k-vision-preview) peuvent comprendre le contenu d’images comme le texte, les couleurs et les formes d’objets.",
  "moonshot-v1-128k.description": "Moonshot V1 128K offre un contexte ultra-long pour la génération de textes très étendus, jusqu’à 128 000 jetons, idéal pour la recherche, les travaux académiques et les documents volumineux.",
  "moonshot-v1-32k-vision-preview.description": "Les modèles de vision Kimi (y compris moonshot-v1-8k-vision-preview/moonshot-v1-32k-vision-preview/moonshot-v1-128k-vision-preview) peuvent comprendre le contenu d’images comme le texte, les couleurs et les formes d’objets.",
  "moonshot-v1-32k.description": "Moonshot V1 32K prend en charge 32 768 jetons pour un contexte de longueur moyenne, idéal pour les documents longs et les dialogues complexes dans la création de contenu, les rapports et les systèmes de chat.",
  "moonshot-v1-8k-vision-preview.description": "Les modèles de vision Kimi (y compris moonshot-v1-8k-vision-preview/moonshot-v1-32k-vision-preview/moonshot-v1-128k-vision-preview) peuvent comprendre le contenu d’images comme le texte, les couleurs et les formes d’objets.",
  "moonshot-v1-8k.description": "Moonshot V1 8K est optimisé pour la génération de textes courts avec des performances efficaces, prenant en charge 8 192 jetons pour les discussions brèves, les notes et le contenu rapide.",
  "moonshotai/kimi-k2-0711.description": "Kimi K2 0711 est la variante instructive de la série Kimi, adaptée au code de haute qualité et à l’utilisation d’outils.",
  "moonshotai/kimi-k2-0905.description": "Kimi K2 0905 est une mise à jour qui améliore les performances de contexte et de raisonnement avec des optimisations de codage.",
  "moonshotai/kimi-k2-thinking-turbo.description": "Kimi K2 Thinking Turbo est une version rapide de Kimi K2 Thinking, réduisant considérablement la latence tout en conservant un raisonnement profond.",
  "moonshotai/kimi-k2-thinking.description": "Kimi K2 Thinking est le modèle de raisonnement de Moonshot optimisé pour les tâches de réflexion approfondie, avec des capacités générales d’agent.",
  "moonshotai/kimi-k2.description": "Kimi K2 est un grand modèle MoE de Moonshot AI avec 1T de paramètres totaux et 32B actifs par passage, optimisé pour les capacités d’agent, y compris l’utilisation avancée d’outils, le raisonnement et la synthèse de code.",
  "morph/morph-v3-fast.description": "Morph propose un modèle spécialisé pour appliquer les modifications de code suggérées par des modèles avancés (par ex. Claude ou GPT-4o) à vos fichiers existants à une vitesse de plus de 4500 jetons/sec. C’est l’étape finale d’un flux de travail de codage IA et il prend en charge 16k jetons en entrée/sortie.",
  "morph/morph-v3-large.description": "Morph propose un modèle spécialisé pour appliquer les modifications de code suggérées par des modèles avancés (par ex. Claude ou GPT-4o) à vos fichiers existants à une vitesse de plus de 2500 jetons/sec. C’est l’étape finale d’un flux de travail de codage IA et il prend en charge 16k jetons en entrée/sortie.",
  "musesteamer-2.0-lite-i2v.description": "Comparé à Turbo, il offre des performances supérieures avec un excellent rapport coût-efficacité.",
  "musesteamer-2.0-pro-i2v.description": "Basé sur Turbo, prend en charge la génération vidéo dynamique 1080P, offrant une qualité visuelle supérieure et une expressivité vidéo améliorée.",
  "musesteamer-2.0-turbo-i2v-audio.description": "Prend en charge la génération vidéo dynamique 720P de 5s et 10s avec son. Permet la création audio-visuelle conversationnelle multi-personnes, avec son et visuels synchronisés, des images de qualité cinématographique et des mouvements de caméra de niveau maître.",
  "musesteamer-2.0-turbo-i2v.description": "Prend en charge la génération vidéo dynamique silencieuse 720P de 5 secondes, avec des visuels de qualité cinématographique, des mouvements de caméra complexes et des émotions et actions réalistes des personnages.",
  "musesteamer-air-i2v.description": "Le modèle de génération vidéo Baidu MuseSteamer Air offre de bonnes performances en termes de cohérence des sujets, de réalisme physique, d'effets de mouvement de caméra et de vitesse de génération. Il prend en charge la génération vidéo dynamique silencieuse 720P de 5 secondes, offrant des visuels de qualité cinématographique, une génération rapide et un excellent rapport coût-efficacité.",
  "musesteamer-air-image.description": "musesteamer-air-image est un modèle de génération d'images développé par l'équipe de recherche de Baidu pour offrir un rapport qualité-prix exceptionnel. Il peut rapidement générer des images claires et cohérentes en action à partir des prompts des utilisateurs, transformant sans effort les descriptions en visuels.",
  "nemotron-3-super-free.description": "Nemotron 3 Super Free par Nvidia — modèle gratuit de raisonnement avec un support solide pour le codage.",
  "nousresearch/hermes-2-pro-llama-3-8b.description": "Hermes 2 Pro Llama 3 8B est une version mise à jour de Nous Hermes 2 avec les derniers jeux de données développés en interne.",
  "nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF.description": "Llama 3.1 Nemotron 70B est un LLM personnalisé par NVIDIA pour améliorer l’utilité. Il obtient d’excellents résultats sur Arena Hard, AlpacaEval 2 LC et GPT-4-Turbo MT-Bench, se classant n°1 sur les trois benchmarks d’alignement automatique au 1er octobre 2024. Il est entraîné à partir de Llama-3.1-70B-Instruct avec RLHF (REINFORCE), Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward et des invites HelpSteer2-Preference.",
  "nvidia/llama-3.1-nemotron-51b-instruct.description": "Un modèle de langage distinctif offrant une précision et une efficacité exceptionnelles.",
  "nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-instruct.description": "Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct est un modèle personnalisé par NVIDIA conçu pour améliorer l’utilité des réponses des LLM.",
  "o1-mini.description": "o1-mini est un modèle de raisonnement rapide et économique conçu pour le codage, les mathématiques et les sciences. Il dispose d'un contexte de 128K et d'une limite de connaissances d'octobre 2023.",
  "o1-preview.description": "o1 est le nouveau modèle de raisonnement d'OpenAI pour les tâches complexes nécessitant des connaissances étendues. Il dispose d'un contexte de 128K et d'une limite de connaissances d'octobre 2023.",
  "o1-pro.description": "La série o1 est entraînée par apprentissage par renforcement pour réfléchir avant de répondre et gérer un raisonnement complexe. o1-pro utilise plus de ressources pour une réflexion approfondie et des réponses de qualité constante.",
  "o1.description": "o1 est le nouveau modèle de raisonnement d’OpenAI avec entrée texte + image et sortie texte, adapté aux tâches complexes nécessitant une vaste base de connaissances. Il dispose d’une fenêtre de contexte de 200K et d’une base de connaissances arrêtée en octobre 2023.",
  "o3-2025-04-16.description": "o3 est le nouveau modèle de raisonnement d’OpenAI avec entrée texte + image et sortie texte, conçu pour les tâches complexes nécessitant une large base de connaissances.",
  "o3-deep-research.description": "o3-deep-research est notre modèle de recherche avancée le plus performant pour les tâches complexes en plusieurs étapes. Il peut effectuer des recherches sur le web et accéder à vos données via les connecteurs MCP.",
  "o3-mini.description": "o3-mini est notre dernier modèle de raisonnement compact, offrant une intelligence supérieure tout en conservant les mêmes coûts et latences que o1-mini.",
  "o3-pro-2025-06-10.description": "o3 Pro est le nouveau modèle de raisonnement d’OpenAI avec entrée texte + image et sortie texte, conçu pour les tâches complexes nécessitant une vaste base de connaissances.",
  "o3-pro.description": "o3-pro utilise davantage de ressources pour une réflexion plus poussée et fournit des réponses de meilleure qualité de manière constante ; disponible uniquement via l’API Responses.",
  "o3.description": "o3 est un modèle polyvalent puissant qui établit une nouvelle référence en mathématiques, sciences, programmation et raisonnement visuel. Il excelle en rédaction technique et en suivi d’instructions, et peut analyser texte, code et images pour résoudre des problèmes en plusieurs étapes.",
  "o4-mini-2025-04-16.description": "o4-mini est un modèle de raisonnement OpenAI avec entrée texte + image et sortie texte, adapté aux tâches complexes nécessitant une vaste base de connaissances, avec une fenêtre de contexte de 200K.",
  "o4-mini-deep-research.description": "o4-mini-deep-research est un modèle de recherche avancée plus rapide et plus abordable pour les tâches complexes en plusieurs étapes. Il peut effectuer des recherches sur le web et accéder à vos données via les connecteurs MCP.",
  "o4-mini.description": "o4-mini est le dernier modèle compact de la série o, optimisé pour un raisonnement rapide et efficace, avec de hautes performances en codage et en vision.",
  "open-codestral-mamba.description": "Codestral Mamba est un modèle linguistique Mamba 2 axé sur la génération de code, prenant en charge des tâches avancées de programmation et de raisonnement.",
  "open-mistral-7b.description": "Mistral 7B est un modèle compact mais performant, efficace pour le traitement par lots et les tâches simples comme la classification et la génération de texte, avec un bon raisonnement.",
  "open-mistral-nemo.description": "Mistral Nemo est un modèle 12B co-développé avec Nvidia, offrant de solides performances en raisonnement et en codage, avec une intégration facile.",
  "open-mixtral-8x22b.description": "Mixtral 8x22B est un modèle MoE de grande taille pour les tâches complexes, offrant un raisonnement puissant et un débit élevé.",
  "open-mixtral-8x7b.description": "Mixtral 8x7B est un modèle MoE clairsemé qui accélère l’inférence, adapté aux tâches multilingues et à la génération de code.",
  "openai/gpt-3.5-turbo-instruct.description": "Capacités similaires aux modèles de l’ère GPT-3, compatible avec les points de terminaison de complétion hérités plutôt que le chat.",
  "openai/gpt-3.5-turbo.description": "Le modèle GPT-3.5 le plus performant et économique d’OpenAI, optimisé pour le chat tout en restant efficace pour les complétions classiques.",
  "openai/gpt-4-turbo.description": "gpt-4-turbo d’OpenAI possède une vaste base de connaissances générales et une expertise par domaine, suit des instructions complexes en langage naturel et résout avec précision des problèmes difficiles. Sa base de connaissances s’arrête en avril 2023 avec une fenêtre de contexte de 128k.",
  "openai/gpt-4.1-mini.description": "GPT-4.1 Mini offre une latence réduite et un meilleur rapport qualité-prix pour les charges de travail à contexte moyen.",
  "openai/gpt-4.1-nano.description": "GPT-4.1 Nano est une option ultra-économique et à faible latence pour les chats courts à haute fréquence ou la classification.",
  "openai/gpt-4.1.description": "La série GPT-4.1 propose des fenêtres de contexte plus larges et des capacités renforcées en ingénierie et en raisonnement.",
  "openai/gpt-4o-mini.description": "GPT-4o-mini est une variante rapide et compacte de GPT-4o pour les usages multimodaux à faible latence.",
  "openai/gpt-4o.description": "La famille GPT-4o est le modèle Omni d’OpenAI avec entrée texte + image et sortie texte.",
  "openai/gpt-5-chat.description": "GPT-5 Chat est une variante de GPT-5 optimisée pour les conversations avec une latence réduite pour une meilleure interactivité.",
  "openai/gpt-5-codex.description": "GPT-5-Codex est une variante de GPT-5 optimisée pour la programmation et les flux de travail de code à grande échelle.",
  "openai/gpt-5-mini.description": "GPT-5 Mini est une version plus petite de GPT-5 pour les scénarios à faible latence et faible coût.",
  "openai/gpt-5-nano.description": "GPT-5 Nano est la variante ultra-compacte pour les scénarios avec des contraintes strictes de coût et de latence.",
  "openai/gpt-5-pro.description": "GPT-5 Pro est le modèle phare d’OpenAI, offrant un raisonnement renforcé, une génération de code avancée et des fonctionnalités de niveau entreprise, avec routage à l’exécution et politiques de sécurité renforcées.",
  "openai/gpt-5.1-chat.description": "GPT-5.1 Chat est le modèle léger de la famille GPT-5.1, optimisé pour les conversations à faible latence tout en conservant un bon raisonnement et une exécution précise des instructions.",
  "openai/gpt-5.1-codex-mini.description": "GPT-5.1-Codex-Mini est une version plus petite et plus rapide de GPT-5.1-Codex, idéale pour les scénarios de codage sensibles à la latence et au coût.",
  "openai/gpt-5.1-codex.description": "GPT-5.1-Codex est une variante de GPT-5.1 optimisée pour l’ingénierie logicielle et les flux de travail de codage, adaptée aux refactorisations importantes, au débogage complexe et aux tâches de codage autonomes longues.",
  "openai/gpt-5.1.description": "GPT-5.1 est le dernier modèle phare de la série GPT-5, avec des améliorations significatives en raisonnement général, suivi d’instructions et fluidité conversationnelle, adapté à un large éventail de tâches.",
  "openai/gpt-5.2-chat.description": "GPT-5.2 Chat est la variante ChatGPT pour découvrir les dernières améliorations conversationnelles.",
  "openai/gpt-5.2-pro.description": "GPT-5.2 Pro : une variante GPT-5.2 plus intelligente et plus précise (uniquement via l’API Responses), adaptée aux problèmes complexes et au raisonnement multi-tours prolongé.",
  "openai/gpt-5.2.description": "GPT-5.2 est un modèle phare pour le codage et les flux de travail agentiques, avec un raisonnement renforcé et des performances sur contexte long.",
  "openai/gpt-5.description": "GPT-5 est le modèle haute performance d’OpenAI pour un large éventail de tâches de production et de recherche.",
  "openai/gpt-oss-120b.description": "Un LLM polyvalent très performant avec un raisonnement fort et contrôlable.",
  "openai/gpt-oss-20b.description": "Un modèle linguistique compact à poids ouverts, optimisé pour une faible latence et les environnements à ressources limitées, y compris les déploiements locaux et en périphérie.",
  "openai/o1-mini.description": "o1-mini est un modèle de raisonnement rapide et économique conçu pour les cas d'utilisation en codage, mathématiques et sciences. Il dispose d'un contexte de 128K et d'une limite de connaissances d'octobre 2023.",
  "openai/o1-preview.description": "o1 est le nouveau modèle de raisonnement d’OpenAI pour les tâches complexes nécessitant une vaste base de connaissances. Il dispose d’un contexte de 128K et d’une base de connaissances arrêtée en octobre 2023.",
  "openai/o1.description": "OpenAI o1 est un modèle de raisonnement phare conçu pour les problèmes complexes nécessitant une réflexion approfondie, offrant un raisonnement solide et une précision accrue sur les tâches en plusieurs étapes.",
  "openai/o3-mini-high.description": "o3-mini (raisonnement élevé) offre une intelligence supérieure tout en conservant les mêmes objectifs de coût et de latence que o1-mini.",
  "openai/o3-mini.description": "o3-mini est le dernier modèle de raisonnement compact d’OpenAI, offrant une intelligence supérieure tout en conservant les mêmes objectifs de coût et de latence que o1-mini.",
  "openai/o3.description": "OpenAI o3 est le modèle de raisonnement le plus puissant, établissant un nouveau SOTA en codage, mathématiques, sciences et perception visuelle. Il excelle dans les requêtes complexes et multi-facettes, et est particulièrement performant dans l’analyse d’images, de graphiques et de diagrammes.",
  "openai/o4-mini-high.description": "o4-mini niveau de raisonnement élevé, optimisé pour un raisonnement rapide et efficace avec de solides performances en codage et en vision.",
  "openai/o4-mini.description": "OpenAI o4-mini est un modèle de raisonnement compact et efficace pour les scénarios à faible latence.",
  "openai/text-embedding-3-large.description": "Le modèle d’embedding le plus performant d’OpenAI pour les tâches en anglais et en langues étrangères.",
  "openai/text-embedding-3-small.description": "Une variante améliorée et plus performante du modèle d’embedding ada d’OpenAI.",
  "openai/text-embedding-ada-002.description": "Modèle d’embedding textuel hérité d’OpenAI.",
  "openrouter/auto.description": "Selon la longueur du contexte, le sujet et la complexité, votre requête est dirigée vers Llama 3 70B Instruct, Claude 3.5 Sonnet (auto-modéré) ou GPT-4o.",
  "oswe-vscode-prime.description": "Raptor mini est un modèle en préversion optimisé pour les tâches liées au code.",
  "oswe-vscode-secondary.description": "Raptor mini est un modèle en préversion optimisé pour les tâches liées au code.",
  "paratera/deepseek-v3.2.description": "DeepSeek V3.2 est un modèle qui équilibre une haute efficacité computationnelle avec d'excellentes performances de raisonnement et d'agent.",
  "perplexity/sonar-pro.description": "Produit phare de Perplexity avec ancrage dans la recherche, prenant en charge les requêtes avancées et les suivis.",
  "perplexity/sonar-reasoning-pro.description": "Modèle avancé axé sur le raisonnement, produisant des chaînes de pensée (CoT) avec recherche améliorée, incluant plusieurs requêtes par demande.",
  "perplexity/sonar-reasoning.description": "Modèle axé sur le raisonnement, générant des chaînes de pensée (CoT) avec des explications détaillées basées sur la recherche.",
  "perplexity/sonar.description": "Produit léger de Perplexity avec ancrage dans la recherche, plus rapide et plus économique que Sonar Pro.",
  "phi3.description": "Phi-3 est le modèle open source léger de Microsoft, conçu pour une intégration efficace et un raisonnement à grande échelle.",
  "phi3:14b.description": "Phi-3 est le modèle open source léger de Microsoft, conçu pour une intégration efficace et un raisonnement à grande échelle.",
  "pixtral-12b-2409.description": "Pixtral excelle dans la compréhension de graphiques/images, les questions-réponses sur documents, le raisonnement multimodal et le suivi d'instructions. Il traite les images à leur résolution et ratio d'origine, et gère un nombre illimité d'images dans une fenêtre de contexte de 128K.",
  "pixtral-large-latest.description": "Pixtral Large est un modèle multimodal ouvert de 124 milliards de paramètres basé sur Mistral Large 2, le deuxième de notre famille multimodale, avec une compréhension d'image de pointe.",
  "pixverse/pixverse-c1-it2v.description": "C1 est un modèle de grande envergure destiné à l’industrie du cinéma et de la télévision, lancé par PixVerse fin mars 2026. Sa capacité it2v (image-vers-vidéo) offre non seulement un contrôle de prompt similaire au t2v (texte-vers-vidéo), mais préserve également fidèlement la couleur, la saturation, les décors et les caractéristiques des personnages des images de référence. Par rapport au V6, il propose une meilleure interprétation des prompts, une créativité renforcée, et produit des chorégraphies de combat et des effets visuels (tels que les sorts) d’un niveau plus proche des standards cinématographiques professionnels. Le modèle permet de générer des vidéos jusqu’à 15 secondes, inclut la musique avec sortie vidéo directe et prend en charge plusieurs langues. Il est particulièrement adapté aux plans courts tels que les gros plans d’un personnage, monologues, séquences au ralenti ou en arrêt sur image, ainsi qu’aux plans de transition.",
  "pixverse/pixverse-c1-kf2v.description": "C1 est un modèle de grande envergure destiné à l’industrie du cinéma et de la télévision, lancé par PixVerse fin mars 2026. Sa capacité kf2v (keyframe-vers-vidéo) permet des transitions fluides et naturelles entre deux images d’entrée. Le modèle permet de générer des vidéos jusqu’à 15 secondes, inclut la musique avec sortie vidéo directe et prend en charge plusieurs langues.",
  "pixverse/pixverse-c1-r2v.description": "C1 est un modèle de grande envergure destiné à l’industrie du cinéma et de la télévision, lancé par PixVerse fin mars 2026. Sa capacité r2v (référence-vers-vidéo) autorise l’entrée de 2 à 7 images, en combinant intelligemment plusieurs sujets tout en conservant un contrôle de prompt similaire au t2v (texte-vers-vidéo), ainsi que la cohérence et la créativité du it2v (image-vers-vidéo). Il produit des chorégraphies de combat et des effets visuels (par exemple sorts et scènes d’action) proches des standards professionnels. Le modèle permet de générer des vidéos jusqu’à 15 secondes, inclut la musique avec sortie vidéo directe et gère plusieurs langues. Il est adapté aux scènes complexes telles que les plans de groupe multi-personnages, dialogues et interactions, en particulier pour les plans moyens et larges. Lorsqu’une image storyboard multi‑vignettes est fournie (jusqu’à une grille de 9 cases), il peut générer en un clic une séquence vidéo multi‑plans continue.",
  "pixverse/pixverse-c1-t2v.description": "C1 est un modèle de grande envergure destiné à l’industrie du cinéma et de la télévision, lancé par PixVerse fin mars 2026. Sa capacité t2v (texte-vers-vidéo) permet un contrôle précis de la génération vidéo à partir des prompts, reproduisant fidèlement diverses techniques de langage cinématographique telles que les travellings avant/arrière, panoramiques, tilts et mouvements de caméra, avec des transitions de perspective fluides. Le modèle génère des vidéos jusqu’à 15 secondes, inclut la musique avec sortie vidéo directe et prend en charge plusieurs langues.",
  "pixverse/pixverse-v5.6-it2v.description": "Téléchargez n'importe quelle image pour personnaliser librement l'histoire, le rythme et le style, générant des vidéos vivantes et cohérentes. PixVerse V5.6 est un modèle de génération vidéo développé par Aishi Technology, offrant des améliorations complètes dans les capacités texte-vers-vidéo et image-vers-vidéo. Le modèle améliore considérablement la clarté des images, la stabilité dans les mouvements complexes et la synchronisation audio-visuelle. La précision de la synchronisation labiale et l'expression émotionnelle naturelle sont améliorées dans les scènes de dialogue multi-personnages. La composition, l'éclairage et la cohérence des textures sont également optimisés, élevant encore la qualité globale de la génération. PixVerse V5.6 se classe parmi les meilleurs au niveau mondial sur le classement Artificial Analysis texte-vers-vidéo et image-vers-vidéo.",
  "pixverse/pixverse-v5.6-kf2v.description": "Réalisez des transitions fluides entre deux images quelconques, créant des changements de scène plus naturels et plus fluides avec des effets visuellement saisissants. PixVerse V5.6 est un modèle de génération vidéo développé par Aishi Technology, offrant des améliorations complètes dans les capacités texte-vers-vidéo et image-vers-vidéo. Le modèle améliore considérablement la clarté des images, la stabilité dans les mouvements complexes et la synchronisation audio-visuelle. La précision de la synchronisation labiale et l'expression émotionnelle naturelle sont améliorées dans les scènes de dialogue multi-personnages. La composition, l'éclairage et la cohérence des textures sont également optimisés, élevant encore la qualité globale de la génération. PixVerse V5.6 se classe parmi les meilleurs au niveau mondial sur le classement Artificial Analysis texte-vers-vidéo et image-vers-vidéo.",
  "pixverse/pixverse-v5.6-r2v.description": "Entrez 2 à 7 images pour fusionner intelligemment différents sujets tout en maintenant un style unifié et un mouvement coordonné, construisant facilement des scènes narratives riches et améliorant la contrôlabilité du contenu et la liberté créative. PixVerse V5.6 est un modèle de génération vidéo développé par Aishi Technology, offrant des améliorations complètes dans les capacités texte-vers-vidéo et image-vers-vidéo. Le modèle améliore considérablement la clarté des images, la stabilité dans les mouvements complexes et la synchronisation audio-visuelle. La précision de la synchronisation labiale et l'expression émotionnelle naturelle sont améliorées dans les scènes de dialogue multi-personnages. La composition, l'éclairage et la cohérence des textures sont également optimisés, élevant encore la qualité globale de la génération. PixVerse V5.6 se classe parmi les meilleurs au niveau mondial sur le classement Artificial Analysis texte-vers-vidéo et image-vers-vidéo.",
  "pixverse/pixverse-v5.6-t2v.description": "Entrez une description textuelle pour générer des vidéos de haute qualité avec une vitesse de niveau seconde et un alignement sémantique précis, prenant en charge plusieurs styles. PixVerse V5.6 est un modèle de génération vidéo développé par Aishi Technology, offrant des améliorations complètes dans les capacités texte-vers-vidéo et image-vers-vidéo. Le modèle améliore considérablement la clarté des images, la stabilité dans les mouvements complexes et la synchronisation audio-visuelle. La précision de la synchronisation labiale et l'expression émotionnelle naturelle sont améliorées dans les scènes de dialogue multi-personnages. La composition, l'éclairage et la cohérence des textures sont également optimisés, élevant encore la qualité globale de la génération. PixVerse V5.6 se classe parmi les meilleurs au niveau mondial sur le classement Artificial Analysis texte-vers-vidéo et image-vers-vidéo.",
  "pixverse/pixverse-v6-it2v.description": "V6 est le nouveau modèle de PixVerse lancé fin mars 2026. Son modèle it2v (image-vers-vidéo) se classe deuxième au niveau mondial. En plus des capacités de contrôle des invites de t2v (texte-vers-vidéo), it2v peut reproduire avec précision les couleurs, la saturation, les scènes et les caractéristiques des personnages des images de référence, offrant des émotions de personnages plus fortes et des performances de mouvement à grande vitesse. Il prend en charge des vidéos jusqu'à 15 secondes, une sortie directe de musique et vidéo, et plusieurs langues. Idéal pour des scénarios tels que les gros plans de produits e-commerce, les promotions publicitaires et la modélisation simulée C4D pour présenter les structures des produits, avec une sortie directe en un clic.",
  "pixverse/pixverse-v6-kf2v.description": "V6 est le nouveau modèle de PixVerse lancé fin mars 2026. Son modèle kf2v (keyframe-vers-vidéo) peut connecter de manière transparente deux images quelconques, produisant des transitions vidéo plus fluides et naturelles. Il prend en charge des vidéos jusqu'à 15 secondes, une sortie directe de musique et vidéo, et plusieurs langues.",
  "pixverse/pixverse-v6-t2v.description": "V6 est le nouveau modèle de PixVerse lancé fin mars 2026. Son modèle t2v (texte-vers-vidéo) permet un contrôle précis des visuels vidéo via des invites, reproduisant avec précision diverses techniques cinématographiques. Les mouvements de caméra tels que le zoom avant, le zoom arrière, le panoramique, l'inclinaison, le suivi et le suivi sont fluides et naturels, avec des changements de perspective précis et contrôlables. Il prend en charge des vidéos jusqu'à 15 secondes, une sortie directe de musique et vidéo, et plusieurs langues.",
  "pro-128k.description": "Spark Pro 128K offre une très grande capacité de contexte, jusqu'à 128K, idéale pour les documents longs nécessitant une analyse complète du texte et une cohérence à long terme, avec une logique fluide et un support de citations variées dans des discussions complexes.",
  "pro-deepseek-r1.description": "Modèle de service dédié aux entreprises avec une concurrence groupée.",
  "pro-deepseek-v3.description": "Modèle de service dédié aux entreprises avec une concurrence groupée.",
  "qianfan-70b.description": "Qianfan 70B est un grand modèle chinois conçu pour une génération de haute qualité et un raisonnement complexe.",
  "qianfan-8b.description": "Qianfan 8B est un modèle général de taille moyenne équilibrant coût et qualité pour la génération de texte et les questions-réponses.",
  "qianfan-agent-intent-32k.description": "Qianfan Agent Intent 32K est conçu pour la reconnaissance d'intention et l'orchestration d'agents avec un support de contexte étendu.",
  "qianfan-agent-lite-8k.description": "Qianfan Agent Lite 8K est un modèle d'agent léger pour des dialogues multi-tours à faible coût et des flux de travail simples.",
  "qianfan-check-vl.description": "Qianfan Check VL est un modèle de révision de contenu multimodal pour les tâches de conformité et de reconnaissance image-texte.",
  "qianfan-composition.description": "Qianfan Composition est un modèle de création multimodale pour la compréhension et la génération combinées d'image et de texte.",
  "qianfan-engcard-vl.description": "Qianfan EngCard VL est un modèle de reconnaissance multimodale axé sur les scénarios en anglais.",
  "qianfan-multipicocr.description": "Qianfan MultiPicOCR est un modèle OCR multi-images pour la détection et la reconnaissance de texte à travers plusieurs images.",
  "qianfan-qi-vl.description": "Qianfan QI VL est un modèle de questions-réponses multimodal pour une récupération précise et des réponses dans des scénarios image-texte complexes.",
  "qianfan-singlepicocr.description": "Qianfan SinglePicOCR est un modèle OCR pour image unique avec une reconnaissance de caractères très précise.",
  "qianfan-vl-70b.description": "Qianfan VL 70B est un grand modèle vision-langage pour la compréhension complexe image-texte.",
  "qianfan-vl-8b.description": "Qianfan VL 8B est un modèle vision-langage léger pour les questions-réponses image-texte quotidiennes et l'analyse visuelle.",
  "qvq-72b-preview.description": "QVQ-72B-Preview est un modèle de recherche expérimental de Qwen axé sur l'amélioration du raisonnement visuel.",
  "qvq-max.description": "Le modèle de raisonnement visuel Qwen QVQ prend en charge les entrées visuelles et les sorties en chaîne de pensée, avec de meilleures performances en mathématiques, codage, analyse visuelle, créativité et tâches générales.",
  "qvq-plus.description": "Modèle de raisonnement visuel avec entrée visuelle et sortie en chaîne de pensée. La série qvq-plus succède à qvq-max et offre un raisonnement plus rapide avec un meilleur équilibre qualité-coût.",
  "qwen-coder-plus.description": "Modèle de code Qwen.",
  "qwen-coder-turbo-latest.description": "Modèle de code Qwen.",
  "qwen-coder-turbo.description": "Modèle de code Qwen.",
  "qwen-flash.description": "Modèle Qwen le plus rapide et le plus économique, idéal pour les tâches simples.",
  "qwen-image-2.0-pro-2026-04-22.description": "Le modèle complet de la série Qwen-Image-2.0 intègre la génération et l'édition d'images dans une capacité unifiée. Il prend en charge un rendu de texte plus professionnel avec une capacité d'instruction allant jusqu'à 1k tokens, offre des textures visuelles plus délicates et réalistes, permet une représentation fine des scènes réalistes, et démontre un alignement sémantique plus fort avec les instructions. Le modèle complet fournit la capacité de rendu de texte la plus forte et le niveau de réalisme le plus élevé de la série 2.0.",
  "qwen-image-2.0-pro.description": "Le modèle complet de la série Qwen-Image-2.0 intègre la génération et l'édition d'images dans une capacité unifiée. Il prend en charge un rendu de texte plus professionnel avec une capacité d'instruction allant jusqu'à 1k tokens, offre des textures visuelles plus délicates et réalistes, permet une représentation détaillée de scènes réalistes et démontre une meilleure correspondance sémantique avec les instructions. Le modèle complet fournit la capacité de rendu de texte la plus avancée et le niveau de réalisme le plus élevé de la série 2.0.",
  "qwen-image-2.0.description": "Le modèle accéléré de la série Qwen-Image-2.0 intègre la génération et l'édition d'images dans une capacité unifiée. Il prend en charge un rendu de texte plus professionnel avec une capacité d'instruction allant jusqu'à 1k tokens, offre des textures visuelles plus raffinées et réalistes, permet une représentation détaillée de scènes réalistes et démontre une meilleure adhérence sémantique aux instructions. La version accélérée atteint efficacement l'équilibre optimal entre la qualité du modèle et ses performances.",
  "qwen-image-edit-max.description": "Le modèle d'édition d'images Qwen prend en charge les entrées et sorties multi-images, permettant une édition précise de texte dans les images, l'ajout, la suppression ou le déplacement d'objets, la modification des actions des sujets, le transfert de style d'image et l'amélioration des détails visuels.",
  "qwen-image-edit-plus.description": "Le modèle d'édition d'images Qwen prend en charge les entrées et sorties multi-images, permettant une édition précise de texte dans les images, l'ajout, la suppression ou le déplacement d'objets, la modification des actions des sujets, le transfert de style d'image et l'amélioration des détails visuels.",
  "qwen-image-edit.description": "Qwen Image Edit est un modèle image-à-image qui modifie les images en fonction d'images d'entrée et d'invites textuelles, permettant des ajustements précis et des transformations créatives.",
  "qwen-image-max.description": "Le modèle de génération d'images Qwen (série Max) offre un réalisme et une naturalité visuelle améliorés par rapport à la série Plus, réduisant efficacement les artefacts générés par l'IA et démontrant des performances exceptionnelles en apparence humaine, détails de texture et rendu de texte.",
  "qwen-image-plus.description": "Il prend en charge une large gamme de styles artistiques et excelle particulièrement dans le rendu de textes complexes dans les images, permettant une conception intégrée de mise en page image-texte.",
  "qwen-image.description": "Qwen-Image est un modèle général de génération d'images prenant en charge plusieurs styles artistiques et une forte capacité de rendu de texte complexe, notamment en chinois et en anglais. Il prend en charge les mises en page multi-lignes, les textes au niveau paragraphe et les détails fins pour des compositions texte-image complexes.",
  "qwen-long.description": "Modèle Qwen ultra-large avec support de long contexte et de chat sur plusieurs documents.",
  "qwen-math-plus-latest.description": "Qwen Math est un modèle linguistique spécialisé dans la résolution de problèmes mathématiques.",
  "qwen-math-plus.description": "Qwen Math est un modèle linguistique spécialisé dans la résolution de problèmes mathématiques.",
  "qwen-math-turbo-latest.description": "Qwen Math est un modèle linguistique spécialisé dans la résolution de problèmes mathématiques.",
  "qwen-math-turbo.description": "Qwen Math est un modèle linguistique spécialisé dans la résolution de problèmes mathématiques.",
  "qwen-max.description": "Modèle Qwen ultra-large à l'échelle de cent milliards de paramètres, prenant en charge le chinois, l'anglais et d'autres langues ; modèle API derrière les produits Qwen2.5 actuels.",
  "qwen-omni-turbo.description": "Les modèles Qwen-Omni prennent en charge les entrées multimodales (vidéo, audio, images, texte) et produisent de l'audio et du texte.",
  "qwen-plus.description": "Modèle Qwen ultra-large amélioré prenant en charge le chinois, l'anglais et d'autres langues.",
  "qwen-turbo.description": "Qwen Turbo ne sera plus mis à jour ; remplacez-le par Qwen Flash. Modèle Qwen ultra-large prenant en charge le chinois, l'anglais et d'autres langues.",
  "qwen-vl-chat-v1.description": "Qwen VL prend en charge des interactions flexibles incluant l'entrée multi-images, les questions-réponses multi-tours et les tâches créatives.",
  "qwen-vl-max-latest.description": "Modèle vision-langage Qwen ultra-large. Par rapport à la version améliorée, il améliore encore le raisonnement visuel et le suivi d'instructions pour une perception et une cognition renforcées.",
  "qwen-vl-max.description": "Modèle vision-langage Qwen ultra-large. Par rapport à la version améliorée, il améliore encore le raisonnement visuel et le suivi d'instructions pour une perception visuelle et une cognition renforcées.",
  "qwen-vl-ocr.description": "Qwen OCR est un modèle d'extraction de texte pour les documents, tableaux, images d'examen et écritures manuscrites. Il prend en charge le chinois, l'anglais, le français, le japonais, le coréen, l'allemand, le russe, l'italien, le vietnamien et l'arabe.",
  "qwen-vl-plus-latest.description": "Modèle vision-langage Qwen de grande échelle amélioré avec des gains majeurs en reconnaissance de détails et de texte, prenant en charge une résolution supérieure à un mégapixel et des ratios d'aspect arbitraires.",
  "qwen-vl-plus.description": "Modèle vision-langage Qwen de grande échelle amélioré avec des gains majeurs en reconnaissance de détails et de texte, prenant en charge une résolution supérieure à un mégapixel et des ratios d'aspect arbitraires.",
  "qwen-vl-v1.description": "Modèle préentraîné initialisé à partir de Qwen-7B avec un module de vision ajouté et une entrée image en résolution 448.",
  "qwen/qwen-2-7b-instruct.description": "Qwen2 est la nouvelle série de modèles LLM Qwen. Qwen2 7B est un modèle basé sur les transformateurs, performant en compréhension linguistique, multilinguisme, programmation, mathématiques et raisonnement.",
  "qwen/qwen-2-vl-72b-instruct.description": "Qwen2-VL est la dernière itération de Qwen-VL, atteignant des performances de pointe sur des benchmarks visuels tels que MathVista, DocVQA, RealWorldQA et MTVQA. Il peut comprendre plus de 20 minutes de vidéo pour des questions-réponses vidéo de haute qualité, des dialogues et de la création de contenu. Il gère également un raisonnement complexe et la prise de décision, s'intégrant aux appareils mobiles et aux robots pour agir selon le contexte visuel et les instructions textuelles. En plus de l’anglais et du chinois, il lit également le texte dans les images dans de nombreuses langues, y compris la plupart des langues européennes, le japonais, le coréen, l’arabe et le vietnamien.",
  "qwen/qwen-2.5-72b-instruct.description": "Qwen2.5-72B-Instruct est l’un des derniers modèles LLM d’Alibaba Cloud. Ce modèle de 72 milliards de paramètres apporte des améliorations notables en codage et en mathématiques, prend en charge plus de 29 langues (dont le chinois et l’anglais), et améliore considérablement le suivi des instructions, la compréhension des données structurées et la génération de sorties structurées (notamment en JSON).",
  "qwen/qwen2.5-32b-instruct.description": "Qwen2.5-32B-Instruct est l’un des derniers modèles LLM d’Alibaba Cloud. Ce modèle de 32 milliards de paramètres apporte des améliorations notables en codage et en mathématiques, prend en charge plus de 29 langues (dont le chinois et l’anglais), et améliore considérablement le suivi des instructions, la compréhension des données structurées et la génération de sorties structurées (notamment en JSON).",
  "qwen/qwen3-14b.description": "Qwen3-14B est la variante 14B conçue pour le raisonnement général et les scénarios de conversation.",
  "qwen/qwen3-235b-a22b-2507.description": "Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 est la variante Instruct de la série Qwen3, équilibrant l’utilisation multilingue des instructions avec des scénarios à long contexte.",
  "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507.description": "Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 est la variante Thinking de Qwen3, renforcée pour les tâches complexes en mathématiques et en raisonnement.",
  "qwen/qwen3-235b-a22b.description": "Qwen3-235B-A22B est un modèle MoE de 235 milliards de paramètres de Qwen avec 22 milliards actifs par passage. Il alterne entre un mode de réflexion pour le raisonnement complexe, les mathématiques et le code, et un mode sans réflexion pour des conversations efficaces. Il offre un raisonnement puissant, un support multilingue (plus de 100 langues/dialectes), un suivi avancé des instructions et l’utilisation d’outils d’agents. Il gère nativement un contexte de 32K et peut s’étendre à 131K avec YaRN.",
  "qwen/qwen3-30b-a3b.description": "Qwen3 est la dernière génération de LLM Qwen avec des architectures denses et MoE, excellant en raisonnement, en support multilingue et en tâches avancées d’agents. Sa capacité unique à basculer entre un mode de réflexion pour le raisonnement complexe et un mode sans réflexion pour des conversations efficaces garantit des performances polyvalentes et de haute qualité.\n\nQwen3 surpasse largement les modèles précédents comme QwQ et Qwen2.5, offrant d’excellents résultats en mathématiques, codage, raisonnement de bon sens, écriture créative et conversation interactive. La variante Qwen3-30B-A3B possède 30,5 milliards de paramètres (3,3 milliards actifs), 48 couches, 128 experts (8 actifs par tâche), et prend en charge jusqu’à 131K de contexte avec YaRN, établissant une nouvelle référence pour les modèles ouverts.",
  "qwen/qwen3-32b.description": "Qwen3-32B est un modèle LLM dense de 32,8 milliards de paramètres, optimisé pour le raisonnement complexe et les conversations efficaces. Il alterne entre un mode de réflexion pour les mathématiques, le codage et la logique, et un mode sans réflexion pour des discussions générales plus rapides. Il est performant en suivi d’instructions, utilisation d’outils d’agents et écriture créative dans plus de 100 langues et dialectes. Il gère nativement un contexte de 32K et peut s’étendre à 131K avec YaRN.",
  "qwen/qwen3-coder-plus.description": "Qwen3-Coder-Plus est un modèle agent de la série Qwen, optimisé pour une utilisation plus complexe des outils et des sessions longues.",
  "qwen/qwen3-coder.description": "Qwen3-Coder est la famille de modèles de génération de code Qwen3, performante dans la compréhension et la génération de code sur de longs documents.",
  "qwen/qwen3-max-preview.description": "Qwen3 Max (aperçu) est la variante Max pour le raisonnement avancé et l’intégration d’outils.",
  "qwen/qwen3-max.description": "Qwen3 Max est le modèle de raisonnement haut de gamme de la série Qwen3, conçu pour le raisonnement multilingue et l’intégration d’outils.",
  "qwen/qwen3-vl-plus.description": "Qwen3 VL-Plus est la variante Qwen3 enrichie en vision, avec un raisonnement multimodal amélioré et un traitement vidéo avancé.",
  "qwen2.5-14b-instruct-1m.description": "Modèle open-source Qwen2.5 de 72 milliards de paramètres.",
  "qwen2.5-14b-instruct.description": "Modèle open source Qwen2.5 de 14 milliards de paramètres.",
  "qwen2.5-32b-instruct.description": "Modèle open source Qwen2.5 de 32 milliards de paramètres.",
  "qwen2.5-72b-instruct.description": "Modèle open source Qwen2.5 de 72 milliards de paramètres.",
  "qwen2.5-7b-instruct.description": "Modèle open-source Qwen2.5 7B.",
  "qwen2.5-coder-1.5b-instruct.description": "Modèle de code open source Qwen.",
  "qwen2.5-coder-14b-instruct.description": "Modèle de code open source Qwen.",
  "qwen2.5-coder-32b-instruct.description": "Modèle de code open source Qwen.",
  "qwen2.5-coder-7b-instruct.description": "Modèle de code open source Qwen.",
  "qwen2.5-coder-instruct.description": "Qwen2.5-Coder est le dernier modèle LLM axé sur le code de la famille Qwen (anciennement CodeQwen).",
  "qwen2.5-instruct.description": "Qwen2.5 est la dernière série de LLM Qwen, avec des modèles de base et ajustés pour les instructions, allant de 0,5B à 72B de paramètres.",
  "qwen2.5-math-1.5b-instruct.description": "Qwen-Math offre de solides capacités de résolution de problèmes mathématiques.",
  "qwen2.5-math-72b-instruct.description": "Qwen-Math offre de solides capacités de résolution de problèmes mathématiques.",
  "qwen2.5-math-7b-instruct.description": "Qwen-Math offre de solides capacités de résolution de problèmes mathématiques.",
  "qwen2.5-omni-7b.description": "Les modèles Qwen-Omni prennent en charge les entrées multimodales (vidéo, audio, images, texte) et produisent de l'audio ou du texte.",
  "qwen2.5-vl-32b-instruct.description": "Modèle de la série Qwen2.5VL atteignant des performances proches de Qwen2.5VL-72B sur les questions mathématiques et de sujet. Le style de réponse est ajusté pour les préférences humaines, en particulier pour les requêtes objectives comme les mathématiques, le raisonnement logique et les questions de connaissances, avec des sorties plus claires et détaillées. Ceci est la version 32B.",
  "qwen2.5-vl-72b-instruct.description": "Amélioration du suivi des instructions, des mathématiques, de la résolution de problèmes et du codage, avec une reconnaissance d’objets plus robuste. Prise en charge de la localisation précise des éléments visuels, compréhension de vidéos longues (jusqu’à 10 minutes), chronologie d’événements, compréhension de la vitesse, et agents capables de contrôler un OS ou un mobile via analyse et localisation. Extraction d’informations clés et sortie JSON performantes. Version 72B, la plus puissante de la série.",
  "qwen2.5-vl-7b-instruct.description": "Amélioration du suivi des instructions, des mathématiques, de la résolution de problèmes et du codage, avec une reconnaissance générale des objets renforcée. Prend en charge la localisation précise des éléments visuels à travers les formats, la compréhension de vidéos longues (jusqu'à 10 minutes) avec minutage des événements au niveau de la seconde, l'ordre temporel et la compréhension de la vitesse, ainsi que des agents capables de contrôler un OS ou un mobile via le parsing et la localisation. Extraction d'informations clés robuste et sortie JSON. C'est la version 72B, la plus puissante de la série.",
  "qwen2.5-vl-instruct.description": "Qwen2.5-VL est le dernier modèle vision-langage de la famille Qwen.",
  "qwen2.5.description": "Qwen2.5 est le modèle de langage de nouvelle génération d'Alibaba, performant dans de nombreux cas d’usage.",
  "qwen2.5:0.5b.description": "Qwen2.5 est le modèle de langage de nouvelle génération d'Alibaba, performant dans de nombreux cas d’usage.",
  "qwen2.5:1.5b.description": "Qwen2.5 est le modèle de langage de nouvelle génération d'Alibaba, performant dans de nombreux cas d’usage.",
  "qwen2.5:72b.description": "Qwen2.5 est le modèle de langage de nouvelle génération d'Alibaba, performant dans de nombreux cas d’usage.",
  "qwen2.description": "Qwen2 est le modèle de langage de nouvelle génération d'Alibaba, performant dans de nombreux cas d’usage.",
  "qwen2:0.5b.description": "Qwen2 est le modèle de langage de nouvelle génération d'Alibaba, performant dans de nombreux cas d’usage.",
  "qwen2:1.5b.description": "Qwen2 est le modèle de langage de nouvelle génération d'Alibaba, performant dans de nombreux cas d’usage.",
  "qwen2:72b.description": "Qwen2 est le modèle de langage de nouvelle génération d'Alibaba, performant dans de nombreux cas d’usage.",
  "qwen3-0.6b.description": "Qwen3 est un modèle Tongyi Qwen de nouvelle génération avec des gains majeurs en raisonnement, capacités générales, capacités d'agent et performances multilingues, et prend en charge le changement de modes de pensée.",
  "qwen3-1.7b.description": "Qwen3 est un modèle Tongyi Qwen de nouvelle génération avec des gains majeurs en raisonnement, capacités générales, capacités d'agent et performances multilingues, et prend en charge le changement de modes de pensée.",
  "qwen3-14b.description": "Qwen3 14B est un modèle de taille moyenne pour les questions-réponses multilingues et la génération de texte.",
  "qwen3-235b-a22b-instruct-2507.description": "Qwen3 235B A22B Instruct 2507 est un modèle instruct phare pour une large gamme de tâches de génération et de raisonnement.",
  "qwen3-235b-a22b-thinking-2507.description": "Qwen3 235B A22B Thinking 2507 est un modèle de raisonnement ultra-large pour les tâches complexes.",
  "qwen3-235b-a22b.description": "Qwen3 est un modèle Tongyi Qwen de nouvelle génération, avec des avancées majeures en raisonnement, capacités générales, agents intelligents et performance multilingue, et prend en charge le changement de mode de pensée.",
  "qwen3-30b-a3b-instruct-2507.description": "Qwen3 30B A3B Instruct 2507 est un modèle instruct de taille moyenne à grande pour une génération et des réponses de haute qualité.",
  "qwen3-30b-a3b-thinking-2507.description": "Qwen3 30B A3B Thinking 2507 est un modèle de raisonnement équilibrant précision et coût.",
  "qwen3-30b-a3b.description": "Qwen3 30B A3B est un modèle général de taille moyenne à grande, équilibrant coût et qualité.",
  "qwen3-32b.description": "Qwen3 32B est adapté aux tâches générales nécessitant une compréhension approfondie.",
  "qwen3-4b.description": "Qwen3 est un modèle Tongyi Qwen de nouvelle génération avec des gains majeurs en raisonnement, capacités générales, capacités d'agent et performances multilingues, et prend en charge le changement de modes de pensée.",
  "qwen3-8b.description": "Qwen3 8B est un modèle léger avec un déploiement flexible pour des charges de travail à forte concurrence.",
  "qwen3-coder-30b-a3b-instruct.description": "Modèle de code open source Qwen. Le dernier qwen3-coder-30b-a3b-instruct est basé sur Qwen3 et offre de solides capacités d’agent de codage, d’utilisation d’outils et d’interaction avec l’environnement pour la programmation autonome, avec d’excellentes performances en code et de bonnes capacités générales.",
  "qwen3-coder-480b-a35b-instruct.description": "Qwen3 Coder 480B A35B Instruct est un modèle de code phare pour la programmation multilingue et la compréhension de code complexe.",
  "qwen3-coder-flash.description": "Modèle de code Qwen. La dernière série Qwen3-Coder est basée sur Qwen3 et offre de solides capacités d’agent de codage, d’utilisation d’outils et d’interaction avec l’environnement pour la programmation autonome, avec d’excellentes performances en code et de bonnes capacités générales.",
  "qwen3-coder-next.description": "Le prochain modèle Qwen coder optimisé pour la génération de code complexe multi-fichiers, le débogage et les flux de travail d'agent à haut débit. Conçu pour une forte intégration d'outils et des performances de raisonnement améliorées.",
  "qwen3-coder-plus.description": "Modèle de code Qwen. La dernière série Qwen3-Coder est basée sur Qwen3 et offre de solides capacités d’agent de codage, d’utilisation d’outils et d’interaction avec l’environnement pour la programmation autonome, avec d’excellentes performances en code et de bonnes capacités générales.",
  "qwen3-coder:480b.description": "Modèle haute performance d’Alibaba pour les tâches d’agent et de codage avec contexte long.",
  "qwen3-max-2026-01-23.description": "Qwen3 Max : Modèle Qwen le plus performant pour des tâches de codage complexes et multi-étapes avec prise en charge de la pensée.",
  "qwen3-max-preview.description": "Modèle Qwen le plus performant pour les tâches complexes à étapes multiples. La version preview prend en charge le raisonnement.",
  "qwen3-max.description": "Les modèles Qwen3 Max offrent des gains importants par rapport à la série 2.5 en capacité générale, compréhension du chinois/anglais, suivi d’instructions complexes, tâches ouvertes subjectives, multilinguisme et utilisation d’outils, avec moins d’hallucinations. La dernière version améliore la programmation agentique et l’utilisation d’outils par rapport à qwen3-max-preview. Cette version atteint le SOTA dans son domaine et vise des besoins agents plus complexes.",
  "qwen3-next-80b-a3b-instruct.description": "Modèle open source Qwen3 de nouvelle génération sans raisonnement. Par rapport à la version précédente (Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507), il offre une meilleure compréhension du chinois, un raisonnement logique renforcé et une génération de texte améliorée.",
  "qwen3-next-80b-a3b-thinking.description": "Qwen3 Next 80B A3B Thinking est une version phare de raisonnement pour les tâches complexes.",
  "qwen3-omni-flash.description": "Qwen3-Omni-Flash est un modèle multimodal de grande envergure basé sur une architecture Thinker–Talker Mixture-of-Experts (MoE). Il prend en charge une compréhension efficace des textes, images, audios et vidéos, ainsi que des capacités de génération vocale. Le modèle permet une interaction textuelle dans 119 langues et une interaction vocale dans 20 langues, produisant une voix humaine pour une communication interlinguistique précise. Il dispose de solides capacités de suivi des instructions et prend en charge des invites système personnalisables, permettant une adaptation flexible à différents styles de conversation et paramètres de rôle. Il est largement applicable dans des scénarios tels que la création de textes, les assistants vocaux et l'analyse multimédia, offrant une expérience d'interaction multimodale naturelle et fluide.",
  "qwen3-vl-235b-a22b-instruct.description": "Qwen3 VL 235B A22B Instruct est un modèle multimodal phare pour la compréhension et la création exigeantes.",
  "qwen3-vl-235b-a22b-thinking.description": "Qwen3 VL 235B A22B Thinking est la version de raisonnement phare pour les tâches multimodales complexes et la planification.",
  "qwen3-vl-30b-a3b-instruct.description": "Qwen3 VL 30B A3B Instruct est un grand modèle multimodal équilibrant précision et performance de raisonnement.",
  "qwen3-vl-30b-a3b-thinking.description": "Qwen3 VL 30B A3B Thinking est une version de raisonnement approfondi pour les tâches multimodales complexes.",
  "qwen3-vl-32b-instruct.description": "Qwen3 VL 32B Instruct est un modèle multimodal ajusté pour les instructions, destiné aux questions-réponses image-texte de haute qualité et à la création.",
  "qwen3-vl-32b-thinking.description": "Qwen3 VL 32B Thinking est une version multimodale de raisonnement approfondi pour l’analyse complexe et en chaîne.",
  "qwen3-vl-8b-instruct.description": "Qwen3 VL 8B Instruct est un modèle multimodal léger pour les questions-réponses visuelles quotidiennes et l’intégration dans les applications.",
  "qwen3-vl-8b-thinking.description": "Qwen3 VL 8B Thinking est un modèle multimodal de raisonnement en chaîne pour une analyse visuelle détaillée.",
  "qwen3-vl-flash.description": "Qwen3 VL Flash : version légère et rapide de raisonnement pour les requêtes sensibles à la latence ou à fort volume.",
  "qwen3-vl-plus.description": "Qwen VL est un modèle de génération de texte avec compréhension visuelle. Il peut effectuer de l’OCR, résumer, raisonner, extraire des attributs de photos de produits ou résoudre des problèmes à partir d’images.",
  "qwen3.5-122b-a10b.description": "Prend en charge les entrées texte, image et vidéo. Pour les tâches uniquement textuelles, ses performances sont comparables à celles de Qwen3 Max, offrant une efficacité supérieure et un coût réduit. En termes de capacités multimodales, il offre des améliorations significatives par rapport à la série Qwen3 VL.",
  "qwen3.5-27b.description": "Prend en charge les entrées texte, image et vidéo. Pour les tâches uniquement textuelles, ses performances sont comparables à celles de Qwen3 Max, offrant une efficacité supérieure et un coût réduit. En termes de capacités multimodales, il offre des améliorations significatives par rapport à la série Qwen3 VL.",
  "qwen3.5-35b-a3b.description": "Prend en charge les entrées texte, image et vidéo. Pour les tâches uniquement textuelles, ses performances sont comparables à celles de Qwen3 Max, offrant une efficacité supérieure et un coût réduit. En termes de capacités multimodales, il offre des améliorations significatives par rapport à la série Qwen3 VL.",
  "qwen3.5-397b-a17b.description": "Prend en charge les entrées texte, image et vidéo. Pour les tâches uniquement textuelles, ses performances sont comparables à celles de Qwen3 Max, offrant une efficacité supérieure et un coût inférieur. En termes de capacités multimodales, il offre des améliorations significatives par rapport à la série Qwen3 VL.",
  "qwen3.5-flash.description": "Le modèle natif vision-langage Qwen3.5 Flash repose sur une architecture hybride combinant un mécanisme d’attention linéaire avec une conception MoE (Mixture-of-Experts) clairsemée, offrant une meilleure efficacité d’inférence. Par rapport à la série 3, il apporte des améliorations significatives tant en performances textuelles qu’en multimodalité. Il offre également des temps de réponse rapides, équilibrant vitesse d’inférence et capacités globales.",
  "qwen3.5-omni-flash.description": "Qwen3.5 Omni Flash est un modèle Qwen complet, rapide et économique, qui prend en charge les entrées textuelles, d'images et de vidéos.",
  "qwen3.5-omni-plus.description": "Qwen3.5 Omni Plus prend en charge les entrées textuelles, d'images et de vidéos. Il s'agit du dernier modèle Qwen complet pour une compréhension et une génération multimodales de haute qualité.",
  "qwen3.5-plus-2026-04-20.description": "Qwen 3.5 est un modèle natif vision-langage Plus. Par rapport à l'instantané du 15 février, cette version offre des améliorations substantielles des capacités de codage agentiques et une vitesse d'inférence significativement plus rapide. Ses capacités en connaissances, raisonnement et long contexte restent à un niveau élevé, répondant aux exigences des tâches complexes d'agents. Il est bien adapté aux agents de codage, aux flux de production et aux scénarios à haut débit. Cette version correspond à l'instantané du 20 avril 2026.",
  "qwen3.5-plus.description": "Qwen3.5 Plus prend en charge les entrées texte, image et vidéo. Ses performances sur les tâches purement textuelles sont comparables à celles de Qwen3 Max, avec de meilleures performances et un coût réduit. Ses capacités multimodales sont significativement améliorées par rapport à la série Qwen3 VL.",
  "qwen3.5:397b.description": "Qwen3.5 est un modèle fondamental vision-langage unifié avec une architecture hybride (Mixture-of-Experts + attention linéaire), offrant un raisonnement multimodal puissant, du codage et des capacités de long contexte avec une fenêtre de contexte de 256K.",
  "qwen3.6-27b.description": "Qwen3.6 27B est un modèle dense open-source avec de solides performances en raisonnement, codage et capacités générales. Il prend en charge le mode pensant par défaut, offrant un équilibre entre performance et efficacité.",
  "qwen3.6-35b-a3b.description": "Le modèle natif vision-langage Qwen3.6 35B‑A3B repose sur une architecture hybride intégrant un mécanisme d’attention linéaire et une conception MoE (Mixture-of-Experts) clairsemée, offrant une meilleure efficacité d’inférence. Par rapport au modèle 3.5‑35B‑A3B, il apporte des améliorations significatives en codage agentique, raisonnement mathématique, raisonnement sur le code, intelligence spatiale, ainsi qu’en localisation d’objets et détection de cibles.",
  "qwen3.6-flash.description": "Le modèle natif vision-langage Qwen3.6 Flash offre des performances nettement supérieures à la version 3.5‑Flash. Il se concentre sur l’amélioration des capacités de codage agentique (dépassant largement son prédécesseur sur de multiples benchmarks), ainsi que sur de meilleurs résultats en raisonnement mathématique et raisonnement sur le code. Sur le volet visuel, il montre des gains notables en intelligence spatiale, avec des progrès particulièrement marqués en localisation d’objets et en détection de cibles.",
  "qwen3.6-max-preview.description": "Le plus grand modèle propriétaire de la série Qwen3.6. Il offre de meilleures connaissances du monde, un suivi d’instructions plus performant et des capacités avancées en codage agentique pour les tâches complexes. Il est textuel uniquement, prend en charge le mode raisonnement par défaut, le cache explicite et l’appel de fonctions.",
  "qwen3.6-plus.description": "Qwen3.6 Plus prend en charge les entrées texte, image et vidéo. Il offre une performance équilibrée entre qualité, vitesse et coût. Ses capacités multimodales sont significativement améliorées par rapport à la série Qwen3 VL.",
  "qwen3.7-max.description": "Qwen3.7 Max est le modèle phare omnipotent de l'ère des agents IA, offrant des capacités complètes en compréhension de texte, image et vidéo. Il fournit des performances supérieures en raisonnement, appel de fonctions et exécution de tâches d'agent.",
  "qwen3.7-plus.description": "Qwen3.7 Plus est un modèle hybride interactif multimodal, basé sur les capacités textuelles de la série Qwen3.7 pour unifier vision et langage. Il excelle dans les opérations GUI, le codage visuel et les flux de travail complexes d'agent.",
  "qwen3.description": "Qwen3 est le modèle de langage de nouvelle génération d'Alibaba, performant dans de nombreux cas d’usage.",
  "qwq-32b-preview.description": "QwQ est un modèle de recherche expérimental de Qwen axé sur l’amélioration du raisonnement.",
  "qwq-32b.description": "QwQ est un modèle de raisonnement de la famille Qwen. Comparé aux modèles classiques ajustés par instruction, il apporte des capacités de réflexion et de raisonnement qui améliorent considérablement les performances en aval, notamment sur les problèmes complexes. QwQ-32B est un modèle de raisonnement de taille moyenne qui rivalise avec les meilleurs modèles comme DeepSeek-R1 et o1-mini.",
  "qwq-plus.description": "Le modèle de raisonnement QwQ, entraîné sur Qwen2.5, utilise l’apprentissage par renforcement pour améliorer considérablement le raisonnement. Les métriques clés en mathématiques/codage (AIME 24/25, LiveCodeBench) et certains benchmarks généraux (IFEval, LiveBench) atteignent le niveau complet de DeepSeek-R1.",
  "qwq.description": "QwQ est un modèle de raisonnement de la famille Qwen. Comparé aux modèles classiques ajustés par instruction, il apporte des capacités de réflexion et de raisonnement qui améliorent considérablement les performances en aval, notamment sur les problèmes complexes. QwQ-32B est un modèle de raisonnement de taille moyenne qui rivalise avec les meilleurs modèles comme DeepSeek-R1 et o1-mini.",
  "qwq_32b.description": "Modèle de raisonnement de taille moyenne de la famille Qwen. Comparé aux modèles classiques ajustés par instruction, les capacités de réflexion et de raisonnement de QwQ améliorent considérablement les performances en aval, notamment sur les problèmes complexes.",
  "r1-1776.description": "R1-1776 est une variante post-entraînée de DeepSeek R1 conçue pour fournir des informations factuelles non censurées et impartiales.",
  "seedance-1-5-pro-251215.description": "Seedance 1.5 Pro de ByteDance prend en charge le texte-à-vidéo, l'image-à-vidéo (première image, première+dernière image) et la génération audio synchronisée avec les visuels.",
  "seedream-5-0-260128.description": "ByteDance-Seedream-5.0-lite par BytePlus propose une génération augmentée par récupération web pour des informations en temps réel, une interprétation améliorée des prompts complexes et une meilleure cohérence des références pour une création visuelle professionnelle.",
  "sensenova-6.7-flash-lite.description": "Un modèle d'agent multimodal léger conçu pour les flux de travail réels, prenant en charge à la fois les conversations textuelles et la compréhension d'images. Léger et efficace, équilibrant performances, coût et déployabilité. Architecture multimodale native avec prise en charge de la compréhension d'images, y compris l'OCR et l'interprétation de graphiques. Optimisé pour les scénarios de bureau et de productivité, avec un support stable pour les tâches complexes en chaîne longue. Efficacité des tokens améliorée, permettant un meilleur contrôle des coûts pour les charges de travail complexes. Longueur de contexte de 256K tokens (entrée maximale : 252K, sortie maximale : 64K).",
  "sensenova-u1-fast.description": "Une version accélérée basée sur SenseNova U1, spécifiquement optimisée pour la génération d'infographies.",
  "solar-mini-ja.description": "Solar Mini (Ja) étend Solar Mini avec un accent sur le japonais tout en maintenant des performances efficaces et solides en anglais et en coréen.",
  "solar-mini.description": "Solar Mini est un modèle LLM compact surpassant GPT-3.5, avec de solides capacités multilingues en anglais et en coréen, offrant une solution efficace à faible empreinte.",
  "solar-pro.description": "Solar Pro est un LLM intelligent développé par Upstage, axé sur le suivi d'instructions sur un seul GPU, avec des scores IFEval supérieurs à 80. Il prend actuellement en charge l'anglais ; la version complète est prévue pour novembre 2024 avec un support linguistique élargi et un contexte plus long.",
  "sonar-deep-research.description": "Deep Research effectue des recherches expertes approfondies et les synthétise en rapports accessibles et exploitables.",
  "sonar-pro.description": "Un moteur de recherche avancé avec ancrage de recherche pour les requêtes complexes et les suivis.",
  "sonar-reasoning-pro.description": "Un moteur de recherche avancé avec ancrage de recherche pour les requêtes complexes et les suivis.",
  "sonar-reasoning.description": "Un moteur de recherche avancé avec ancrage de recherche pour les requêtes complexes et les suivis.",
  "sonar.description": "Un produit de recherche léger avec ancrage, plus rapide et moins coûteux que Sonar Pro.",
  "sophnet/deepseek-v3.2.description": "DeepSeek V3.2 est un modèle qui équilibre une haute efficacité computationnelle avec d'excellentes performances de raisonnement et d'agent.",
  "sora-2-pro.description": "Sora 2 Pro est notre modèle de génération multimédia le plus avancé, générant des vidéos avec audio synchronisé. Il peut créer des clips dynamiques et richement détaillés à partir de langage naturel ou d'images.",
  "sora-2.description": "Sora 2 est notre nouveau modèle puissant de génération multimédia, générant des vidéos avec audio synchronisé. Il peut créer des clips dynamiques et richement détaillés à partir de langage naturel ou d'images.",
  "spark-x1.5.description": "Mises à jour X1.5 : (1) ajoute un mode de réflexion dynamique contrôlé par le champ `thinking`; (2) longueur de contexte étendue avec 64K en entrée et 64K en sortie; (3) prend en charge FunctionCall.",
  "spark-x2-flash.description": "Spark X2-Flash adopte une architecture MoE (Mixture of Experts) avec un total de 30 milliards de paramètres et prend en charge une fenêtre de contexte allant jusqu'à 256K. Il revendique des améliorations significatives des capacités agentiques et de codage, et a été entraîné sur un cluster de processeurs IA Ascend 910B.",
  "spark-x2.description": "Aperçu des capacités X2 : 1. Introduit un ajustement dynamique du mode de raisonnement, contrôlé via le champ `thinking`. 2. Longueur de contexte étendue : 64K tokens en entrée et 128K tokens en sortie. 3. Prend en charge la fonctionnalité Function Call.",
  "stable-diffusion-3-medium.description": "Le dernier modèle texte-vers-image de Stability AI. Cette version améliore considérablement la qualité des images, la compréhension du texte et la diversité des styles, interprétant plus précisément les requêtes en langage naturel complexes.",
  "stable-diffusion-3.5-large-turbo.description": "Stable Diffusion 3.5 Large Turbo se concentre sur la génération d’images haute qualité avec un rendu précis des détails et une grande fidélité des scènes.",
  "stable-diffusion-xl-base-1.0.description": "Un modèle texte-vers-image open source de Stability AI avec une génération d'images créative de pointe. Il comprend bien les instructions et prend en charge les définitions de requêtes inversées pour une génération précise.",
  "step-1-128k.description": "Équilibre entre performance et coût pour des scénarios généraux.",
  "step-1-256k.description": "Gestion de contexte extra-long, idéale pour l’analyse de documents longs.",
  "step-1-32k.description": "Prend en charge des conversations de longueur moyenne pour divers scénarios.",
  "step-1-8k.description": "Petit modèle adapté aux tâches légères.",
  "step-1-flash.description": "Modèle ultra-rapide adapté aux discussions en temps réel.",
  "step-1.5v-mini.description": "Capacités solides de compréhension vidéo.",
  "step-1o-turbo-vision.description": "Compréhension d’image avancée, surpassant le 1o en mathématiques et en codage. Plus petit que le 1o avec une sortie plus rapide.",
  "step-1o-vision-32k.description": "Compréhension d’image avancée avec de meilleures performances visuelles que la série Step-1V.",
  "step-1v-32k.description": "Prend en charge les entrées visuelles pour une interaction multimodale enrichie.",
  "step-1v-8k.description": "Petit modèle visuel pour les tâches de base image + texte.",
  "step-1x-edit.description": "Ce modèle se concentre sur l’édition d’images, modifiant et améliorant les images à partir de textes et d’images fournis par l’utilisateur. Il prend en charge plusieurs formats d’entrée et génère des modifications alignées sur l’intention de l’utilisateur.",
  "step-1x-medium.description": "Ce modèle offre une génération d’images puissante à partir de requêtes textuelles. Avec un support natif du chinois, il comprend mieux les descriptions en chinois, en saisit la sémantique et les convertit en éléments visuels pour une génération plus précise. Il produit des images haute résolution et de haute qualité, avec un certain niveau de transfert de style.",
  "step-2-16k-exp.description": "Version expérimentale de Step-2 avec les dernières fonctionnalités et mises à jour continues. Non recommandée pour la production.",
  "step-2-16k.description": "Prend en charge les interactions à long contexte pour des dialogues complexes.",
  "step-2-mini.description": "Basé sur l’architecture d’attention MFA de nouvelle génération, offrant des résultats comparables à Step-1 à un coût bien inférieur, avec un débit plus élevé et une latence réduite. Gère les tâches générales avec de solides capacités de codage.",
  "step-2x-large.description": "Nouveau modèle d’image StepFun axé sur la génération d’images de haute qualité à partir de requêtes textuelles. Il offre des textures plus réalistes et un meilleur rendu du texte en chinois et en anglais.",
  "step-3.5-flash-2603.description": "Construit sur Step 3.5 Flash et optimisé pour les scénarios d'agents à haute fréquence, il améliore encore l'efficacité des tokens et la vitesse d'inférence tout en conservant des capacités de raisonnement et d'appel d'outils de niveau phare. Il prend également en charge le passage à un mode de faible raisonnement pour réduire la consommation de ressources. De plus, des optimisations ciblées ont été effectuées pour améliorer la compatibilité avec les tâches de codage et les cadres d'agents.",
  "step-3.5-flash.description": "Le modèle phare de raisonnement linguistique de Stepfun. Ce modèle possède des capacités de raisonnement de premier ordre et des capacités d'exécution rapides et fiables. Capable de décomposer et de planifier des tâches complexes, d'appeler des outils rapidement et de manière fiable pour exécuter des tâches, et compétent dans diverses tâches complexes telles que le raisonnement logique, les mathématiques, l'ingénierie logicielle et la recherche approfondie.",
  "step-3.7-flash.description": "Le modèle de raisonnement multimodal phare de StepFun. Basé sur les capacités de raisonnement rapide et d'appel d'outils de step-3.5-flash, il ajoute une prise en charge native des entrées multimodales, permettant une compréhension directe du contenu des images et vidéos sans dépendre de MCP visuels ou de modèles de vision supplémentaires. Le modèle prend en charge trois niveaux de raisonnement (faible / moyen / élevé), ce qui en fait un choix rapide et fiable pour les flux de travail d'agent, les tâches de codage et les applications multimodales.",
  "step-3.description": "Ce modèle possède une forte perception visuelle et un raisonnement complexe, gérant avec précision la compréhension interdomaines, l’analyse mathématique-visuelle croisée et une large gamme de tâches d’analyse visuelle quotidienne.",
  "step-image-edit-2.description": "Un modèle d'édition léger de la dernière itération de Stepfun qui prend en charge à la fois la génération texte-à-image et l'édition d'images dans un seul modèle. Bien qu'il dispose de moins de 6 milliards de paramètres, il atteint des performances de pointe à son échelle, rivalisant avec des modèles open-source dans la gamme de 12B à 20B paramètres à travers les niveaux. Chaque tâche d'édition ne prend que 1 à 2 secondes, redéfinissant l'expérience de l'édition d'images interactive en temps réel.",
  "step-r1-v-mini.description": "Modèle de raisonnement avec une forte compréhension d’image, capable de traiter des images et du texte, puis de générer du texte après un raisonnement approfondi. Il excelle en raisonnement visuel et offre des performances de haut niveau en mathématiques, codage et raisonnement textuel, avec une fenêtre de contexte de 100K.",
  "stepfun-ai/Step-3.5-Flash.description": "Step 3.5 Flash est le modèle de base open-source le plus puissant de StepFun, utilisant une architecture MoE (Mixture of Experts) sparse avec 196B de paramètres totaux, seulement 11B de paramètres actifs par token. Le modèle prend en charge une fenêtre de contexte de 256K, atteignant un débit de génération de 100-300 tok/s grâce à la prédiction multi-tokens en 3 voies (MTP-3). Excellentes performances sur les tâches de programmation et d'agent, vérifié par SWE-bench atteint 74,4%.",
  "taichu4_vl_2b_nothinking.description": "La version sans réflexion du modèle Taichu4.0-VL 2B présente une utilisation réduite de la mémoire, un design léger, une vitesse de réponse rapide et de solides capacités de compréhension multimodale.",
  "taichu4_vl_32b.description": "La version avec réflexion du modèle Taichu4.0-VL 32B est adaptée aux tâches complexes de compréhension et de raisonnement multimodal, démontrant des performances exceptionnelles en raisonnement mathématique multimodal, en capacités d'agent multimodal et en compréhension générale des images et visuels.",
  "taichu4_vl_32b_nothinking.description": "La version sans réflexion du modèle Taichu4.0-VL 32B est conçue pour des scénarios complexes de compréhension image-texte et de questions-réponses sur les connaissances visuelles, excellant en légendage d'images, en questions-réponses visuelles, en compréhension vidéo et en tâches de localisation visuelle.",
  "taichu4_vl_3b.description": "La version avec réflexion du modèle Taichu4.0-VL 3B exécute efficacement des tâches de compréhension et de raisonnement multimodal, avec des améliorations complètes en compréhension visuelle, localisation visuelle, reconnaissance OCR et capacités connexes.",
  "taichu_llm.description": "Le modèle de langage Zidong Taichu est un modèle de génération de texte haute performance développé à l'aide de technologies full-stack entièrement domestiques. Grâce à une compression structurée d'un modèle de base de cent milliards de paramètres et à une optimisation spécifique aux tâches, il améliore considérablement la compréhension de textes complexes et les capacités de raisonnement sur les connaissances. Il excelle dans des scénarios tels que l'analyse de documents longs, l'extraction d'informations interlinguistiques et la génération contrainte par les connaissances.",
  "taichu_llm_14b.description": "Le modèle de langage Zidong Taichu est un modèle de génération de texte haute performance développé à l'aide de technologies full-stack entièrement domestiques. Grâce à une compression structurée d'un modèle de base de cent milliards de paramètres et à une optimisation spécifique aux tâches, il améliore considérablement la compréhension de textes complexes et les capacités de raisonnement sur les connaissances. Il excelle dans des scénarios tels que l'analyse de documents longs, l'extraction d'informations interlinguistiques et la génération contrainte par les connaissances.",
  "taichu_llm_2b.description": "Le modèle de langage Zidong Taichu est un modèle de génération de texte haute performance développé à l'aide de technologies full-stack entièrement domestiques. Grâce à une compression structurée d'un modèle de base de cent milliards de paramètres et à une optimisation spécifique aux tâches, il améliore considérablement la compréhension de textes complexes et les capacités de raisonnement sur les connaissances. Il excelle dans des scénarios tels que l'analyse de documents longs, l'extraction d'informations interlinguistiques et la génération contrainte par les connaissances.",
  "taichu_o1.description": "taichu_o1 est un modèle de raisonnement de nouvelle génération qui atteint une chaîne de pensée semblable à celle des humains grâce à une interaction multimodale et à l'apprentissage par renforcement. Il prend en charge des simulations de prise de décision complexes et, tout en maintenant une sortie de haute précision, révèle des voies de raisonnement interprétables. Il est bien adapté à l'analyse stratégique, à la réflexion approfondie et à des scénarios similaires.",
  "tencent/Hunyuan-A13B-Instruct.description": "Hunyuan-A13B-Instruct utilise un total de 80 milliards de paramètres, dont 13 milliards actifs, pour rivaliser avec des modèles plus grands. Il prend en charge un raisonnement hybride rapide/lent, une compréhension stable de longs textes, et se distingue dans les capacités d’agent sur BFCL-v3 et τ-Bench. Les formats GQA et multi-quant permettent une inférence efficace.",
  "tencent/Hunyuan-MT-7B.description": "Le modèle de traduction Hunyuan comprend Hunyuan-MT-7B et l’ensemble Hunyuan-MT-Chimera. Hunyuan-MT-7B est un modèle de traduction léger de 7 milliards de paramètres prenant en charge 33 langues ainsi que 5 langues minoritaires chinoises. Il a obtenu 30 premières places sur 31 paires de langues lors du WMT25. Tencent Hunyuan utilise une chaîne d’entraînement complète, du pré-entraînement à l’ajustement fin (SFT), en passant par l’apprentissage par renforcement pour la traduction et les ensembles, atteignant des performances de pointe avec un déploiement efficace et simple.",
  "text-embedding-3-large.description": "Le modèle d’intégration le plus performant pour les tâches en anglais et en langues étrangères.",
  "text-embedding-3-small.description": "Un modèle d’intégration de nouvelle génération, efficace et économique, pour les scénarios de recherche et de génération augmentée par récupération (RAG).",
  "thudm/glm-4-32b.description": "GLM-4-32B-0414 est un modèle bilingue (chinois/anglais) de 32 milliards de paramètres à poids ouverts, optimisé pour la génération de code, les appels de fonctions et les tâches d’agent. Il est préentraîné sur 15 To de données de haute qualité axées sur le raisonnement, puis affiné avec un alignement sur les préférences humaines, un échantillonnage par rejet et l’apprentissage par renforcement. Il excelle dans le raisonnement complexe, la génération d’artefacts et les sorties structurées, atteignant des performances comparables à GPT-4o et DeepSeek-V3-0324 sur de nombreux benchmarks.",
  "thudm/glm-4-9b-chat.description": "La version open source du dernier modèle préentraîné GLM-4 de Zhipu AI.",
  "togethercomputer/StripedHyena-Nous-7B.description": "StripedHyena Nous (7B) offre une efficacité de calcul améliorée grâce à son architecture et sa stratégie.",
  "tts-1-hd.description": "Le dernier modèle de synthèse vocale optimisé pour la qualité.",
  "tts-1.description": "Le dernier modèle de synthèse vocale optimisé pour la vitesse en temps réel.",
  "upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0.description": "Upstage SOLAR Instruct v1 (11B) est ajusté pour les tâches d’instruction précises avec de solides performances linguistiques.",
  "us.anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0.description": "Claude 3.5 Sonnet redéfinit les standards de l’industrie, surpassant ses concurrents et Claude 3 Opus dans de nombreuses évaluations tout en conservant une vitesse et un coût intermédiaires.",
  "us.anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0.description": "Claude 3.7 Sonnet est le modèle nouvelle génération le plus rapide d’Anthropic. Par rapport à Claude 3 Haiku, il améliore l’ensemble des compétences et surpasse l’ancien modèle phare Claude 3 Opus sur de nombreux critères d’intelligence.",
  "v0-1.0-md.description": "v0-1.0-md est un modèle hérité accessible via l’API v0.",
  "v0-1.5-lg.description": "v0-1.5-lg est adapté aux tâches avancées de réflexion ou de raisonnement.",
  "v0-1.5-md.description": "v0-1.5-md est adapté aux tâches quotidiennes et à la génération d’interfaces utilisateur.",
  "veo-2.0-generate-001.description": "Notre modèle de génération vidéo de pointe, disponible pour les développeurs sur le niveau payant de l'API Gemini.",
  "veo-3.0-fast-generate-001.description": "Notre modèle de génération vidéo stable, disponible pour les développeurs sur le niveau payant de l'API Gemini.",
  "veo-3.0-generate-001.description": "Notre modèle de génération vidéo stable, disponible pour les développeurs sur le niveau payant de l'API Gemini.",
  "veo-3.1-fast-generate-preview.description": "Notre dernier modèle de génération vidéo, disponible pour les développeurs sur le niveau payant de l'API Gemini.",
  "veo-3.1-generate-preview.description": "Notre dernier modèle de génération vidéo, disponible pour les développeurs sur le niveau payant de l'API Gemini.",
  "vercel/v0-1.0-md.description": "Accédez aux modèles derrière v0 pour générer, corriger et optimiser des applications web modernes avec un raisonnement spécifique aux frameworks et des connaissances à jour.",
  "vercel/v0-1.5-md.description": "Accédez aux modèles derrière v0 pour générer, corriger et optimiser des applications web modernes avec un raisonnement spécifique aux frameworks et des connaissances à jour.",
  "vidu/viduq2-pro_img2video.description": "Entrez une image et une description textuelle pour générer une vidéo. ViduQ2-Pro image-vers-vidéo est le premier modèle vidéo « Tout peut être référencé » au monde. Il prend en charge six dimensions de référence—effets, expressions, textures, actions, personnages et scènes—permettant une édition vidéo entièrement évoluée. Grâce à l'ajout, la suppression et la modification contrôlables, il atteint une édition vidéo fine, conçu comme un moteur de création de niveau production pour les séries animées, les courts métrages et la production cinématographique.",
  "vidu/viduq2-pro_reference2video.description": "Entrez des vidéos de référence, des images et une description textuelle pour générer une vidéo. ViduQ2-Pro référence-vers-vidéo est le premier modèle vidéo « Tout peut être référencé » au monde. Il prend en charge six dimensions de référence—effets, expressions, textures, actions, personnages et scènes—permettant une édition vidéo entièrement évoluée. Grâce à l'ajout, la suppression et la modification contrôlables, il atteint une édition vidéo fine, conçu comme un moteur de création de niveau production pour les séries animées, les courts métrages et la production cinématographique.",
  "vidu/viduq2-pro_start-end2video.description": "Entrez les images de la première et de la dernière image ainsi qu'une description textuelle pour générer une vidéo. ViduQ2-Pro keyframe-vers-vidéo est le premier modèle vidéo « Tout peut être référencé » au monde. Il prend en charge six dimensions de référence—effets, expressions, textures, actions, personnages et scènes—permettant une édition vidéo entièrement évoluée. Grâce à l'ajout, la suppression et la modification contrôlables, il atteint une édition vidéo fine, conçu comme un moteur de création de niveau production pour les séries animées, les courts métrages et la production cinématographique.",
  "vidu/viduq2-turbo_img2video.description": "Entrez une image et une description textuelle pour générer une vidéo. ViduQ2-Turbo image-vers-vidéo est un moteur de génération ultra-rapide. Une vidéo de 5 secondes en 720P peut être générée en seulement 19 secondes, et une vidéo de 5 secondes en 1080P en environ 27 secondes. Les actions et expressions des personnages sont naturelles et réalistes, offrant une forte authenticité et d'excellentes performances dans des scènes à haute dynamique telles que les séquences d'action, avec un mouvement large.",
  "vidu/viduq2-turbo_start-end2video.description": "Entrez les images de la première et de la dernière image ainsi qu'une description textuelle pour générer une vidéo. ViduQ2-Turbo keyframe-vers-vidéo est un moteur de génération ultra-rapide. Une vidéo de 5 secondes en 720P peut être produite en seulement 19 secondes, et une vidéo de 5 secondes en 1080P en environ 27 secondes. Les actions et expressions des personnages sont naturelles et réalistes, avec une forte authenticité, excellant dans des scènes à haute dynamique telles que les séquences d'action, et prenant en charge un mouvement large.",
  "vidu/viduq2_reference2video.description": "Entrez des images de référence ainsi qu'une description textuelle pour générer une vidéo. ViduQ2 référence-vers-vidéo est un modèle conçu pour une adhérence précise aux instructions et une capture émotionnelle nuancée. Il offre un contrôle narratif exceptionnel, interprétant et exprimant avec précision les changements de micro-expressions ; présente un langage cinématographique riche, des mouvements de caméra fluides et une forte tension visuelle. Largement applicable aux films et animations, à la publicité et au commerce électronique, aux courts métrages et aux industries du tourisme culturel.",
  "vidu/viduq2_text2video.description": "Entrez une invite textuelle pour générer une vidéo. ViduQ2 texte-vers-vidéo est un modèle conçu pour une adhérence précise aux instructions et une capture émotionnelle nuancée. Il offre un contrôle narratif exceptionnel, interprétant et exprimant avec précision les changements de micro-expressions ; présente un langage cinématographique riche, des mouvements de caméra fluides et une forte tension visuelle. Largement applicable aux films et animations, à la publicité et au commerce électronique, aux courts métrages et aux industries du tourisme culturel.",
  "vidu/viduq3-pro_img2video.description": "Entrez une image et une description textuelle pour générer une vidéo. ViduQ3-Pro image-vers-vidéo est un modèle natif audio-visuel de niveau phare. Il prend en charge jusqu'à 16 secondes de génération audio-visuelle synchronisée, permettant des changements multi-plans libres tout en contrôlant précisément le rythme, l'émotion et la continuité narrative. Avec une échelle de paramètres leader, il offre une qualité d'image exceptionnelle, une cohérence des personnages et une expression émotionnelle, répondant aux normes cinématographiques. Idéal pour les scénarios de production professionnelle tels que la publicité (e-commerce, TVC, campagnes de performance), les séries animées, les drames en direct et les jeux.",
  "vidu/viduq3-pro_start-end2video.description": "Entrez les images de la première et de la dernière image ainsi qu'une description textuelle pour générer une vidéo. ViduQ3-Pro keyframe-vers-vidéo est un modèle natif audio-visuel de niveau phare. Il prend en charge jusqu'à 16 secondes de génération audio-visuelle synchronisée, permettant des changements multi-plans libres tout en contrôlant précisément le rythme, l'émotion et la continuité narrative. Avec une échelle de paramètres leader, il offre une qualité d'image exceptionnelle, une cohérence des personnages et une expression émotionnelle, répondant aux normes cinématographiques. Idéal pour les scénarios de production professionnelle tels que la publicité (e-commerce, TVC, campagnes de performance), les séries animées, les drames en direct et les jeux.",
  "vidu/viduq3-pro_text2video.description": "Entrez une invite textuelle pour générer une vidéo. ViduQ3-Pro texte-vers-vidéo est un modèle natif audio-visuel de niveau phare. Prend en charge jusqu'à 16 secondes de génération audio-visuelle synchronisée, permettant des changements multi-plans libres tout en contrôlant précisément le rythme, l'émotion et la continuité narrative. Avec une échelle de paramètres leader, il offre une qualité d'image exceptionnelle, une cohérence des personnages et une expression émotionnelle, répondant aux normes cinématographiques. Idéal pour les scénarios de production professionnelle tels que la publicité (e-commerce, TVC, campagnes de performance), les séries animées, les drames en direct et les jeux.",
  "vidu/viduq3-turbo_img2video.description": "Entrez une image et une description textuelle pour générer une vidéo. ViduQ3-Turbo image-vers-vidéo est un modèle accéléré haute performance. Il offre une génération extrêmement rapide tout en maintenant des visuels de haute qualité et une expression dynamique, excellant dans les scènes d'action, le rendu émotionnel et la compréhension sémantique. Rentable et idéal pour les scénarios de divertissement occasionnel tels que les images sur les réseaux sociaux, les compagnons IA et les actifs d'effets spéciaux.",
  "vidu/viduq3-turbo_start-end2video.description": "Entrez les images de la première et de la dernière image ainsi qu'une description textuelle pour générer une vidéo. ViduQ3-Turbo keyframe-vers-vidéo est un modèle accéléré haute performance. Il offre une génération extrêmement rapide tout en maintenant des visuels de haute qualité et une expression dynamique, excellant dans les scènes d'action, le rendu émotionnel et la compréhension sémantique. Rentable et idéal pour les scénarios de divertissement occasionnel tels que les images sur les réseaux sociaux, les compagnons IA et les actifs d'effets spéciaux.",
  "vidu/viduq3-turbo_text2video.description": "Entrez une invite textuelle pour générer une vidéo. ViduQ3-Turbo texte-vers-vidéo est un modèle accéléré haute performance. Il offre une génération extrêmement rapide tout en maintenant des visuels de haute qualité et une expression dynamique, excellant dans les scènes d'action, le rendu émotionnel et la compréhension sémantique. Rentable et bien adapté aux scénarios de divertissement occasionnel tels que les images sur les réseaux sociaux, les compagnons IA et les actifs d'effets spéciaux.",
  "vidu2-image.description": "Vidu 2 est un modèle de base de génération vidéo conçu pour équilibrer vitesse et qualité. Il se concentre sur la génération image-vers-vidéo et le contrôle des cadres de début et de fin, prenant en charge des vidéos de 4 secondes en résolution 720P. La vitesse de génération est significativement améliorée tandis que les coûts sont considérablement réduits. La génération image-vers-vidéo corrige les problèmes de changement de couleur précédents, offrant des visuels stables et contrôlables adaptés au commerce électronique et à des applications similaires. De plus, la compréhension sémantique des cadres de début et de fin et la cohérence entre plusieurs images de référence ont été améliorées, en faisant un outil efficace pour la production de contenu à grande échelle dans le divertissement général, les médias Internet, les courts métrages animés et la publicité.",
  "vidu2-reference.description": "Vidu 2 est un modèle de base de génération vidéo conçu pour équilibrer vitesse et qualité. Il se concentre sur la génération image-vers-vidéo et le contrôle des cadres de début et de fin, prenant en charge des vidéos de 4 secondes en résolution 720P. La vitesse de génération est significativement améliorée tandis que les coûts sont considérablement réduits. La génération image-vers-vidéo corrige les problèmes de changement de couleur précédents, offrant des visuels stables et contrôlables adaptés au commerce électronique et à des applications similaires. De plus, la compréhension sémantique des cadres de début et de fin et la cohérence entre plusieurs images de référence ont été améliorées, en faisant un outil efficace pour la production de contenu à grande échelle dans le divertissement général, les médias Internet, les courts métrages animés et la publicité.",
  "vidu2-start-end.description": "Vidu 2 est un modèle de base de génération vidéo conçu pour équilibrer vitesse et qualité. Il se concentre sur la génération image-vers-vidéo et le contrôle des cadres de début et de fin, prenant en charge des vidéos de 4 secondes en résolution 720P. La vitesse de génération est significativement améliorée tandis que les coûts sont considérablement réduits. La génération image-vers-vidéo corrige les problèmes de changement de couleur précédents, offrant des visuels stables et contrôlables adaptés au commerce électronique et à des applications similaires. De plus, la compréhension sémantique des cadres de début et de fin et la cohérence entre plusieurs images de référence ont été améliorées, en faisant un outil efficace pour la production de contenu à grande échelle dans le divertissement général, les médias Internet, les courts métrages animés et la publicité.",
  "viduq1-image.description": "Vidu Q1 est le modèle de base de génération vidéo de nouvelle génération de Vidu, axé sur la création vidéo de haute qualité. Il produit du contenu avec des spécifications fixes de 5 secondes, 24 FPS et une résolution 1080P. Grâce à une optimisation approfondie de la clarté visuelle, la qualité globale de l'image et la texture sont significativement améliorées, tandis que les problèmes tels que la déformation des mains et le scintillement des cadres sont grandement réduits. Le style réaliste se rapproche des scènes du monde réel, et les styles d'animation 2D sont préservés avec une grande fidélité. Les transitions entre les cadres de début et de fin sont plus fluides, ce qui le rend bien adapté aux scénarios créatifs exigeants tels que la production cinématographique, la publicité et les courts métrages animés.",
  "viduq1-start-end.description": "Vidu Q1 est le modèle de base de génération vidéo de nouvelle génération de Vidu, axé sur la création vidéo de haute qualité. Il produit du contenu avec des spécifications fixes de 5 secondes, 24 FPS et une résolution 1080P. Grâce à une optimisation approfondie de la clarté visuelle, la qualité globale de l'image et la texture sont significativement améliorées, tandis que les problèmes tels que la déformation des mains et le scintillement des cadres sont grandement réduits. Le style réaliste se rapproche des scènes du monde réel, et les styles d'animation 2D sont préservés avec une grande fidélité. Les transitions entre les cadres de début et de fin sont plus fluides, ce qui le rend bien adapté aux scénarios créatifs exigeants tels que la production cinématographique, la publicité et les courts métrages animés.",
  "viduq1-text.description": "Vidu Q1 est le modèle de base de génération vidéo de nouvelle génération de Vidu, axé sur la création vidéo de haute qualité. Il produit du contenu avec des spécifications fixes de 5 secondes, 24 FPS et une résolution 1080P. Grâce à une optimisation approfondie de la clarté visuelle, la qualité globale de l'image et la texture sont significativement améliorées, tandis que les problèmes tels que la déformation des mains et le scintillement des cadres sont grandement réduits. Le style réaliste se rapproche des scènes du monde réel, et les styles d'animation 2D sont préservés avec une grande fidélité. Les transitions entre les cadres de début et de fin sont plus fluides, ce qui le rend bien adapté aux scénarios créatifs exigeants tels que la production cinématographique, la publicité et les courts métrages animés.",
  "volcengine/doubao-seed-2-0-code.description": "Doubao-Seed-2.0-Code est optimisé pour les besoins de programmation au niveau des entreprises. Construit sur les excellentes capacités d'Agent et de VLM de Seed 2.0, il améliore spécialement les capacités de codage avec des performances frontend exceptionnelles et une optimisation ciblée pour les exigences courantes de codage multilingue en entreprise, ce qui le rend idéal pour une intégration avec divers outils de programmation IA.",
  "volcengine/doubao-seed-2-0-lite.description": "Équilibre la qualité de génération et la vitesse de réponse, adapté comme modèle de production polyvalent de qualité professionnelle.",
  "volcengine/doubao-seed-2-0-mini.description": "Pointe vers la dernière version de doubao-seed-2-0-mini.",
  "volcengine/doubao-seed-2-0-pro.description": "Pointe vers la dernière version de doubao-seed-2-0-pro.",
  "volcengine/doubao-seed-code.description": "Doubao-Seed-Code est le modèle LLM de ByteDance Volcano Engine optimisé pour la programmation agentique, performant sur les benchmarks de programmation et d’agent avec un support de contexte de 256K.",
  "wan2.2-i2v-flash.description": "Wanxiang 2.2 Édition Rapide offre une génération ultra-rapide, avec une compréhension des invites et un contrôle de caméra plus précis. Il maintient la cohérence des éléments visuels tout en améliorant significativement la stabilité globale et le taux de réussite.",
  "wan2.2-i2v-plus.description": "Wanxiang 2.2 Édition Pro offre une compréhension des invites plus précise et des mouvements de caméra contrôlables. Il maintient la cohérence des éléments visuels tout en améliorant significativement la stabilité et le taux de réussite, et génère un contenu plus riche et détaillé.",
  "wan2.2-kf2v-flash.description": "Wanxiang 2.2 Édition Rapide",
  "wan2.2-kf2v-plus.description": "Wanxiang 2.2 Édition Plus",
  "wan2.2-t2i-flash.description": "Wanxiang 2.2 Flash est le dernier modèle avec des améliorations en créativité, stabilité et réalisme, offrant une génération rapide et une grande valeur.",
  "wan2.2-t2i-plus.description": "Wanxiang 2.2 Plus est le dernier modèle avec des améliorations en créativité, stabilité et réalisme, produisant des détails plus riches.",
  "wan2.2-t2v-plus.description": "Wanxiang 2.2 Édition Pro offre une compréhension des invites plus précise, génère des mouvements fluides et stables, et produit des visuels plus riches et détaillés.",
  "wan2.5-i2i-preview.description": "Wanxiang 2.5 I2I Preview prend en charge l'édition d'une seule image et la fusion multi-images.",
  "wan2.5-i2v-preview.description": "Wanxiang 2.5 Preview prend en charge la génération automatique de voix off et la possibilité d'incorporer des fichiers audio personnalisés.",
  "wan2.5-t2i-preview.description": "Wanxiang 2.5 T2I prend en charge la sélection flexible des dimensions d'image dans les limites de la zone totale de pixels et des contraintes de rapport d'aspect.",
  "wan2.5-t2v-preview.description": "Wanxiang 2.5 Preview prend en charge la génération automatique de voix off et la possibilité d'incorporer des fichiers audio personnalisés.",
  "wan2.6-i2v-flash.description": "Wanxiang 2.6 introduit des capacités narratives multi-plans, tout en prenant en charge la génération automatique de voix off et la possibilité d'incorporer des fichiers audio personnalisés.",
  "wan2.6-i2v.description": "Wanxiang 2.6 introduit des capacités narratives multi-plans, tout en prenant en charge la génération automatique de voix off et la possibilité d'incorporer des fichiers audio personnalisés.",
  "wan2.6-image.description": "Wanxiang 2.6 Image prend en charge l'édition d'images et la sortie de mise en page mixte image-texte.",
  "wan2.6-r2v-flash.description": "Wanxiang 2.6 Référence-vers-Vidéo – Flash offre une génération plus rapide et une meilleure performance coût. Il prend en charge la référence de personnages spécifiques ou d'objets, en maintenant avec précision la cohérence de l'apparence et de la voix, et permet une référence multi-personnages pour une co-performance.",
  "wan2.6-r2v.description": "Wanxiang 2.6 Référence-vers-Vidéo prend en charge la référence de personnages spécifiques ou d'objets, en maintenant avec précision la cohérence de l'apparence et de la voix, et permet une référence multi-personnages pour une co-performance. Remarque : Lors de l'utilisation de vidéos comme références, la vidéo d'entrée sera également comptée dans le coût. Veuillez consulter la documentation tarifaire du modèle pour plus de détails.",
  "wan2.6-t2i.description": "Wanxiang 2.6 T2I prend en charge la sélection flexible des dimensions d'image dans les limites de la zone totale de pixels et des contraintes de rapport d'aspect (identique à Wanxiang 2.5).",
  "wan2.6-t2v.description": "Wanxiang 2.6 introduit des capacités narratives multi-plans, tout en prenant en charge la génération automatique de voix off et la possibilité d'incorporer des fichiers audio personnalisés.",
  "wan2.7-i2v-2026-04-25.description": "Wanxiang 2.7 Image-to-Video offre une mise à niveau complète des capacités de performance. Les scènes dramatiques présentent une expression émotionnelle délicate et naturelle, tandis que les séquences d'action sont intenses et percutantes. Combiné à des transitions de plans plus dynamiques et rythmiquement entraînées, il atteint des performances globales et une narration plus fortes.",
  "wan2.7-i2v.description": "Wanxiang 2.7 Image-vers-Vidéo offre une mise à niveau complète des capacités de performance. Les scènes dramatiques présentent une expression émotionnelle délicate et naturelle, tandis que les séquences d'action sont intenses et percutantes. Combiné à des transitions de plans plus dynamiques et rythmiquement entraînées, il atteint une performance et une narration globales plus fortes.",
  "wan2.7-image-pro.description": "Wanxiang 2.7 Image Édition Professionnelle, prend en charge la sortie haute définition 4K.",
  "wan2.7-image.description": "Wanxiang 2.7 Image, vitesse de génération d'image plus rapide.",
  "wan2.7-r2v.description": "Wanxiang 2.7 Référence-vers-Vidéo offre des références plus stables pour les personnages, accessoires et scènes. Il prend en charge jusqu'à 5 images ou vidéos de référence mixtes, ainsi que la référence de tonalité audio. Combiné à des capacités de base améliorées, il offre des performances et une puissance expressive plus fortes.",
  "wan2.7-t2v-2026-04-25.description": "Wanxiang 2.7 Text-to-Video offre une mise à niveau complète des capacités de performance. Les scènes dramatiques présentent une expression émotionnelle délicate et naturelle, tandis que les séquences d'action sont intenses et percutantes. Amélioré avec des transitions de plans plus dynamiques et rythmiquement entraînées, il atteint des performances globales d'acteur et de narration plus fortes.",
  "wan2.7-t2v.description": "Wanxiang 2.7 Texte-vers-Vidéo offre une mise à niveau complète des capacités de performance. Les scènes dramatiques présentent une expression émotionnelle délicate et naturelle, tandis que les séquences d'action sont intenses et percutantes. Amélioré avec des transitions de plans plus dynamiques et rythmiquement entraînées, il atteint une performance et une narration globales plus fortes.",
  "wanx-v1.description": "Modèle de base texte-vers-image. Correspond à Tongyi Wanxiang 1.0 General.",
  "wanx2.0-t2i-turbo.description": "Excelle dans les portraits texturés avec une vitesse modérée et un coût réduit. Correspond à Tongyi Wanxiang 2.0 Speed.",
  "wanx2.1-i2v-plus.description": "Wanxiang 2.1 Édition Pro offre des visuels plus raffinés et de meilleure qualité.",
  "wanx2.1-i2v-turbo.description": "Wanxiang 2.1 Édition Rapide offre un excellent rapport coût-performance.",
  "wanx2.1-t2i-plus.description": "Version entièrement mise à jour avec des détails d’image plus riches et une vitesse légèrement réduite. Correspond à Tongyi Wanxiang 2.1 Pro.",
  "wanx2.1-t2i-turbo.description": "Version entièrement mise à jour avec une génération rapide, une qualité globale élevée et une grande valeur. Correspond à Tongyi Wanxiang 2.1 Speed.",
  "wanx2.1-t2v-plus.description": "Wanxiang 2.1 Édition Pro offre une texture visuelle plus riche et des visuels de meilleure qualité.",
  "wanx2.1-t2v-turbo.description": "Wanxiang 2.1 Édition Rapide offre un excellent rapport coût-performance.",
  "whisper-1.description": "Modèle général de reconnaissance vocale prenant en charge la transcription multilingue, la traduction vocale et l’identification de la langue.",
  "wizardlm2.description": "WizardLM 2 est un modèle linguistique de Microsoft AI qui excelle dans les dialogues complexes, les tâches multilingues, le raisonnement et les assistants.",
  "wizardlm2:8x22b.description": "WizardLM 2 est un modèle linguistique de Microsoft AI qui excelle dans les dialogues complexes, les tâches multilingues, le raisonnement et les assistants.",
  "x-ai/grok-4.1-fast-non-reasoning.description": "Grok 4 Fast (Non-Reasoning) est le modèle multimodal à haut débit et faible coût de xAI (avec une fenêtre de contexte de 2M) pour les scénarios sensibles à la latence et au coût ne nécessitant pas de raisonnement intégré. Il peut être associé à la version avec raisonnement via le paramètre API reasoning si nécessaire. Les requêtes et réponses peuvent être utilisées par xAI ou OpenRouter pour améliorer les modèles futurs.",
  "x-ai/grok-4.1-fast.description": "Grok 4 Fast est le modèle à haut débit et faible coût de xAI (fenêtre de contexte de 2M), idéal pour les cas d’usage à forte concurrence et à long contexte.",
  "xai/grok-2-vision.description": "Grok 2 Vision excelle dans les tâches visuelles, offrant des performances SOTA en raisonnement mathématique visuel (MathVista) et en questions-réponses sur documents (DocVQA). Il gère documents, graphiques, tableaux, captures d’écran et photos.",
  "xai/grok-2.description": "Grok 2 est un modèle de pointe avec des performances de raisonnement, de discussion et de codage de haut niveau, surpassant Claude 3.5 Sonnet et GPT-4 Turbo sur LMSYS.",
  "xai/grok-3-fast.description": "Le modèle phare de xAI excelle dans les cas d’usage en entreprise comme l’extraction de données, le codage et la synthèse, avec une expertise approfondie en finance, santé, droit et science. La variante rapide fonctionne sur une infrastructure plus rapide pour des réponses plus rapides à un coût par token plus élevé.",
  "xai/grok-3-mini-fast.description": "Modèle léger de xAI qui réfléchit avant de répondre, idéal pour les tâches simples ou logiques sans expertise approfondie. Les traces de raisonnement brutes sont disponibles. La version rapide offre des réponses plus rapides à un coût par token plus élevé.",
  "xai/grok-3-mini.description": "Modèle léger de xAI qui réfléchit avant de répondre, idéal pour les tâches simples ou logiques sans expertise approfondie. Les traces de raisonnement brutes sont disponibles.",
  "xai/grok-3.description": "Le modèle phare de xAI excelle dans les cas d’usage en entreprise comme l’extraction de données, le codage et la synthèse, avec une expertise approfondie en finance, santé, droit et science.",
  "xai/grok-4.description": "Le tout dernier modèle phare de xAI avec des performances inégalées en langage naturel, mathématiques et raisonnement — un modèle polyvalent idéal.",
  "yi-large-fc.description": "Basé sur yi-large avec des capacités améliorées d’appel d’outils, adapté aux agents et aux scénarios de flux de travail.",
  "yi-large-preview.description": "Version préliminaire ; il est recommandé d’utiliser la version plus récente de yi-large.",
  "yi-large-rag.description": "Service avancé basé sur yi-large, combinant récupération et génération pour des réponses précises avec recherche web en temps réel.",
  "yi-large-turbo.description": "Rapport qualité/prix exceptionnel, optimisé pour un bon équilibre entre qualité, vitesse et coût.",
  "yi-large.description": "Nouveau modèle de 100 milliards de paramètres avec de solides capacités de questions-réponses et de génération de texte.",
  "yi-lightning-lite.description": "Version allégée ; il est recommandé d’utiliser yi-lightning.",
  "yi-lightning.description": "Modèle haute performance de dernière génération avec inférence rapide et sortie de haute qualité.",
  "yi-medium-200k.description": "Modèle à long contexte de 200K pour une compréhension et une génération approfondies de textes longs.",
  "yi-medium.description": "Modèle de taille moyenne optimisé pour le suivi d’instructions, avec un bon équilibre entre capacités et valeur.",
  "yi-spark.description": "Modèle compact et rapide avec des capacités renforcées en mathématiques et en codage.",
  "yi-vision-v2.description": "Modèle visuel pour des tâches complexes avec une forte compréhension et analyse multi-images.",
  "yi-vision.description": "Modèle visuel pour des tâches complexes avec une forte compréhension et analyse d’images.",
  "youtu-vita.description": "VITA est un modèle de compréhension multimodale qui prend en charge l'analyse de contenu vidéo et image. Il peut être utilisé pour des tâches telles que le découpage structurel de vidéos et la détection d'objets dans les images.",
  "yt-video-2.0.description": "Il génère des vidéos hautement cohérentes dans le temps à partir d'images, adaptées à des applications exigeantes telles que la publicité, les clips de films et les vidéos de présentation de produits.",
  "z-ai/glm-4.5-air.description": "GLM 4.5 Air est une variante légère de GLM 4.5 pour les scénarios sensibles au coût, tout en conservant de solides capacités de raisonnement.",
  "z-ai/glm-4.5.description": "GLM 4.5 est le modèle phare de Z.AI avec un raisonnement hybride optimisé pour les tâches d’ingénierie et à long contexte.",
  "z-ai/glm-4.6.description": "GLM 4.6 est le modèle phare de Z.AI avec une longueur de contexte étendue et des capacités de codage renforcées.",
  "z-ai/glm-4.7.description": "GLM-4.7 est le dernier modèle phare de Zhipu, offrant des capacités générales améliorées, des réponses plus naturelles et une expérience d’écriture plus immersive.",
  "z-image-turbo.description": "Z-Image est un modèle léger de génération de texte en image qui peut produire rapidement des images, prend en charge le rendu de texte en chinois et en anglais, et s'adapte de manière flexible à plusieurs résolutions et rapports d'aspect.",
  "zai-glm-4.7.description": "GLM-4.7 est le modèle phare de nouvelle génération de Zhipu avec 355B de paramètres totaux et 32B de paramètres actifs, entièrement amélioré en dialogue général, raisonnement et capacités d'agent. GLM-4.7 améliore la Pensée Intercalée et introduit la Pensée Préservée et la Pensée au Niveau des Tours.",
  "zai-org/GLM-4.5-Air.description": "GLM-4.5-Air est un modèle de base pour les applications d’agents utilisant une architecture Mixture-of-Experts. Il est optimisé pour l’utilisation d’outils, la navigation web, l’ingénierie logicielle et le codage frontend, et s’intègre avec des agents de code comme Claude Code et Roo Code. Il utilise un raisonnement hybride pour gérer à la fois les scénarios complexes et quotidiens.",
  "zai-org/GLM-4.5V.description": "GLM-4.5V est le dernier VLM de Zhipu AI, basé sur le modèle texte phare GLM-4.5-Air (106B total, 12B actifs) avec une architecture MoE pour de hautes performances à moindre coût. Il suit la voie GLM-4.1V-Thinking et ajoute 3D-RoPE pour améliorer le raisonnement spatial 3D. Optimisé par pré-entraînement, SFT et RL, il gère images, vidéos et documents longs, et se classe parmi les meilleurs modèles open source sur 41 benchmarks multimodaux publics. Un mode Thinking permet d’équilibrer vitesse et profondeur.",
  "zai/glm-4.5-air.description": "GLM-4.5 et GLM-4.5-Air sont nos derniers modèles phares pour les applications d’agents, tous deux utilisant MoE. GLM-4.5 a 355B au total et 32B actifs par passage ; GLM-4.5-Air est plus léger avec 106B au total et 12B actifs.",
  "zai/glm-4.5.description": "La série GLM-4.5 est conçue pour les agents. Le modèle phare GLM-4.5 combine raisonnement, codage et compétences d’agent avec 355B de paramètres totaux (32B actifs) et offre deux modes de fonctionnement en tant que système de raisonnement hybride.",
  "zai/glm-4.5v.description": "GLM-4.5V est basé sur GLM-4.5-Air, héritant des techniques éprouvées de GLM-4.1V-Thinking et s’appuyant sur une architecture MoE puissante de 106B paramètres.",
  "zenmux/auto.description": "Le routage automatique ZenMux sélectionne le modèle le plus performant et le plus rentable parmi les options disponibles selon votre requête."
}