qwen

Une nouvelle architecture de modèle de langage multimodal (MLLM), conçue pour aligner structurellement les plongements visuels et textuels.

Application d'IA locale et moteur d'inférence pour agents. Exécutez des LLM à poids ouverts localement — privé, 100 % hors ligne sur votre ordinateur.

Parallax est un framework de service de modèles distribués qui vous permet de construire votre propre cluster d'IA n'importe où

Recherche sur l'architecture DeepSeek Engram basée sur Qwen-3 et la série Stable Diffusion.

Rassembler les projets open source d'intelligence artificielle (IA) exceptionnels du monde entier.

Qwen3.8-27B on a single RTX 3090 with vLLM: ~1,000 tok/s at 64 concurrent (int8 tensor-core GEMMs, fp16 DeltaNet state), ~114 tok/s single-user at default sampling / ~124 greedy (MTP drafts, own-output draft vocab, calibrated int4 lm_head, split-KV verify attention), 150k-262k context; patches, requant scripts, benchmarks

GraphGen : Amélioration du fine-tuning supervisé pour les LLM grâce à la génération de données synthétiques basées sur les connaissances

Un client MCP de bureau conçu comme un utilitaire d'intégration unitaire, accélérant l'adoption de l'IA via le Model Context Protocol (MCP) et permettant l'orchestration d'API LLM multi-fournisseurs.

Discutez avec des modèles de langage IA exécutés nativement dans votre navigateur. Profitez de conversations IA privées, sans serveur et fluides.

Un agent de dépôt basé sur LLM conçu pour aider les développeurs et les équipes à générer de la documentation et à comprendre rapidement les dépôts.

Tutoriel complet sur les algorithmes, du NLP aux LLM. Lecture en ligne : https://datawhalechina.github.io/base-llm/

Agent navigateur IA open-source pour Chrome et Firefox (monorepo) 🧠

Framework d'entraînement RL multimodal pour modèles de diffusion et omni

🎬 Générez des images à partir de n'importe quel point de vue de caméra via un contrôle interactif 3D. Glissez la caméra dans l'espace 3D ou utilisez des curseurs pour définir l'azimut, l'élévation et la distance, puis générez. Construit avec Three.js et Gradio, interface bilingue ZH/EN.

MAC (Multi-Agent CAD) : un framework multi-agents découplé pour la génération de texte vers CAD via un calcul contraint au moment de l'exécution.

Exécutez Codex Mobile n'importe où : Linux, Windows ou Termux sur Android.

Déployez n'importe quel modèle d'IA, agent, base de données, RAG ou pipeline localement ou à distance en quelques minutes

ChatMLX est une application de chat moderne, open-source et haute performance pour MacOS, basée sur des modèles de langage étendus.

Collection de projets publics remarquables sur les LLM, VLM, VLA, AIGC, ainsi que les jeux de données et applications associés.

Entraîner un LLM de 1 milliard de paramètres avec 1 billion de jetons à partir de zéro par un particulier

Entraînement et réglage fin à la vitesse de la lumière

♾️ Flotte d'agents privés avec codage spécifique. Chaque agent dispose de son propre bureau accéléré par GPU. Exécutez Claude, Codex, Gemini et des modèles ouverts sur une pile IA privée complète ♾️

Verbalized Sampling, une stratégie de prompting sans entraînement pour atténuer l'effondrement de mode dans les LLM en demandant des réponses avec probabilités. Permet une amélioration de la diversité de 2 à 3 fois tout en maintenant la qualité. Cadre agnostique au modèle avec CLI/API pour l'écriture créative, la génération de données synthétiques et la simulation de dialogue.

Assistant vocal en temps réel — streaming WebRTC, ASR faster-whisper, LLM local, TTS Vui Nano (300M). Compatible avec l'API OpenAI Realtime. Clonage vocal, interruption (barge-in), ~9× temps réel sur une 4090. Licence Apache 2.0.

Dingo : Un outil complet d'évaluation de la qualité des données, des modèles et des applications IA.

MimikaStudio - Une application locale pour macOS (Apple Silicon) avec prise en charge d'agents MCP.

🐋MindChat : Discuter de la vie, faire face aux épreuves avec le sourire

Projet personnel : MPP-Qwen14B & MPP-Qwen-Next (Pipeline multimodal parallèle basé sur Qwen-LM). Support [video/image/multi-image] {sft/conversations}. Ne laissez pas la pauvreté limiter votre imagination ! Entraînez votre propre MLLM similaire à LLaVA-training sur 8B/14B en utilisant RTX3090/4090 24GB.

Moteur d'inférence LLM en Rust pur et CUDA — sans PyTorch, compatible avec OpenAI, servant Qwen3 vers Kimi-K2.

Awesome-LLM-Eval : une liste organisée d'outils, de jeux de données/benchmarks, de démos, de classements, d'articles, de documentation et de modèles, principalement dédiée à l'évaluation des LLM.