Reprise du message précédent :

tu parles de ?

le quota me semble prendre méchamment tarif ce matin en effet

La toute nouvelle version de DeepSeek 4.1. Le "1017" ajouté au nom étant la date de sortie (version US: Mois, jour)
 

Par contre; comme Bulldozer, je ne comprends pas CETTE mention. A quoi fait-elle référence ?
Aux Benchmarks ? Si deepseek est devenu "meilleur", c'est qu'ils doivent forcément avoir distillé un modèle US ?  

Je pense qu'il fait référence à ça : https://www.reddit.com/r/DeepSeek/c [...] lled_from/

OK, merci    Par curiosité, j'ai fait analyser par Grok les posts X de @leo114119 et l'outil "ModelTrace" utilisé (je voulais principalement comprendre comment ca fonctionne).
 
Il s'avère que ca permet surtout d'identifier un modèle, par exemple pour vérifier que tu te fais bien servir ce qu'on te dit au niveau d'un API. Mais que la méthode employée permet difficilement d'analyser la possible distillation à partir d'autres modèles.
 

Il est vraiment à essayer ce df4.1, je lui pose une colle, il réfléchi 20-30 minutes sans poser de question puis finalement donne le CR de ses actions, à bien réparé le problème et même sur les problèmes complexe il arrive à réparer tout point après point de façon autonome.  
 
Et si il détecte des soucis qui ne viennent pas de la tâche initiale là il pose la question en fin de tâche. En espérant qu’il hallucine pas trop  
 
Sol 6.1 pose minimum 10 questions et 10 arrêts de réflexion sur ce genre de tâche.

Suite de mes essais d'outils de transcription de fichiers audio (réunions ou appels téléphoniques). J'ai ouvert le portefeuille pour des crédits d'utilisation de Gemini 3.5 Transcribe, le LLM dédié de Google mis sur le marché en août 2026 : https://blog.google/innovation-and- [...] ranscribe/
 
C'est utilisable par API ou dans Google AI studio.
 
J'ai comparé trois transcriptions du même fichier audio de 20mn, 2 locuteurs, avec Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Transcribe et NotebookLM. Avec 3 tests, c'est plus facile de vérifier qui a raison ou tort sur la transcription. Ben il y a carrément moins d'erreurs avec l'outil gratuit grand public de Google qu'avec leur LLM dédié, c'est marrant .
 
Verdict par Claude :
 

 
C'est quand même dingue que le LLM de base bien prompté s'en sorte mieux que l'outil que la même boite présente comme le must have du moment (le graphique mis en avant par Google indique le taux d'erreurs, bien noter le "lower is better" ) :
 

 
Je reste sur mon Gemini 3.6 Flash.

Je pense que l'outil dédié à la transcription est meilleur pour de l'anglais et moins pour les langues étrangères...

Amen, j'ai enfin Copilot avec ChatGPT Sol 6.1 au taf  

Perso j'ai enfin Sol 5.6 au boulot depuis une semaine
 
Mais on revient de loin. Jusqu'à présent on se branlait la nouille pour dire qu'on faisait de l'IA avec Mistral... faillait 3 ingénieurs sur 2 semaines pour écrire un prompt et sortir 2 lignes de code

GH Copilot ou Copilot 365?
Je viens de checker j'ai toujours 5.6

Tu l'as où ? Copilot app de merde ou CLI ?

Et le patriotisme ?    
 
Big Tech US qui va encore tout bouffer, comme d'hab. Parce que tu as du problème de cercle vertueux vs cercle vicieux: Plus de clients => plus de pognon => avance plus vite => meilleur => plus de clients... Et inversement. Mais si Mistral n'est "pas bon" au départ, déjà, ouais, ca commence mal. Parce qu'ils n'ont pas cramé assez de pognon assez rapidement, comme seuls les US savent le faire. Ou le pognon ca ne fait pas tout, peut-être. Je ne sais pas trop. Mais le résultat reste toujours un peu le même.

Opencode