Moonshot a lancé Kimi K3, un modèle multimodal avec 2,8 billions de paramètres et une fenêtre de contexte de 1 million de tokens, tandis que le Schema harness permet aux modèles de pointe d'atteindre 99% sur le benchmark ARC-AGI-3.
- Kimi K3 comprend des optimisations pour un décodage de contexte long plus rapide et du codage agéntique, avec des poids ouverts prévus pour le 27 juillet.
- Google a retardé Gemini 3.5 Pro pour améliorer les performances, en particulier pour les tâches de codage.
- Schema permet aux agents d'écrire des programmes exécutables pour tester les mécanismes de jeu contre la réalité dans ARC-AGI-3.
- NVIDIA a publié trois modèles d'embedding ouverts pour RAG et la récupération agéntique, dirigés par un modèle de 8B classé premier sur RTEB.
Ces développements mettent en avant les progrès dans le traitement du contexte long, les performances sur les benchmarks et les outils spécialisés pour les agents IA.