IBM a publié les modèles de langage Granite 4.2 mis à jour, disponibles en tailles de 3B, 8B et 30B paramètres, conçus spécifiquement pour les flux de travail agents d'entreprise avec des capacités de raisonnement étape par étape natives. Parallèlement aux modèles de langage, IBM a présenté Granite Speech 5.0 Turbo CTC, un modèle de parole léger optimisé pour la transcription à haut débit sur des appareils edge.
IBM a publié Granite 4.2, une famille de grands modèles de langage (LLM) de raisonnement denses et uniquement décodeur aux tailles de 3B, 8B et 30B. Ces modèles sont pré-entraînés à partir de zéro sur environ 15 billions de tokens et disposent d'une fenêtre de contexte étendue à 512K tokens.
IBM et Confluent ont intégré les Modèles Fondamentaux de Séries Temporelles Granite (TSFM) d'IBM dans Confluent Cloud, permettant la prévision et la détection d'anomalies en temps réel directement au sein d'Apache Flink.
IBM a publié Granite 4.2, une famille de modèles de langage à raisonnement open-source de tailles 3B, 8B et 30B paramètres, construite autour de capacités explicites de chaîne de pensée plutôt que du simple suivi d'instructions. Les modèles sont des transformateurs denses uniquement décodeurs pré-entraînés sur environ 15 billions de tokens et post-entraînés via une chaîne d'apprentissage par renforcement multi-étapes qui inclut le RL agentique pour les variantes les plus grandes.
IBM a lancé le modèle Granite Speech 5.0 Turbo CTC, une nouvelle solution de reconnaissance vocale conçue pour les tâches de transcription.
IBM a lancé la famille de modèles de raisonnement open source Granite 4.2, comprenant les variantes phare 30B, milieu de gamme 8B et compacte 3B. Ces modèles exploitent les capacités natives de chaîne de pensée pour améliorer les performances en mathématiques, programmation et problèmes complexes multi-étapes.
IBM a publié deux nouveaux modèles compacts de reconnaissance vocale en anglais, comptant 470 millions de paramètres, au sein de la famille Granite Speech : `granite-speech-5.0-470m-turboctc` et `granite-speech-5.0-470m-turboctc-nc`. Ces modèles à encodeur unique atteignent des vitesses de transcription sans précédent de plus de 12 600 RTFx sur un GPU NVIDIA H200 tout en maintenant une grande précision.
Le projet llama.cpp a publié la version b10514, qui introduit une infrastructure de conversion pour les architectures IBM's GraniteSWAForCausalLM et GraniteMoeSWAForCausalLM. Cette mise à jour permet aux utilisateurs de convertir ces types de modèles spécifiques au format GGUF pour une utilisation avec llama.cpp.
IBM Research, en collaboration avec des partenaires dont le Brookhaven National Laboratory et Hydro-Québec, a publié GENCO, un solveur correctif géométrique neuronal open-source pour l'analyse de l'état stationnaire du réseau. Cette publication s'inscrit dans le cadre du projet OpenGridFM hébergé par Linux Foundation Energy (LF Energy) et inclut le GridFM Development Framework pour faciliter la construction et l'évaluation des solveurs neuronaux de réseau.