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Au-delà des LLM standard : hybrides d’attention linéaire, modèles de diffusion de texte, modèles de monde de code et petits transformeurs récurrents

L’article explore des alternatives aux LLM standards basés sur l’attention autorégressive des transformeurs : les hybrides d’attention linéaire (MiniMax-M1, Qwen3-Next, DeepSeek V3.2, Kimi Linear), les modèles de diffusion de texte, les modèles de monde de code et les petits transformeurs récurrents. L’auteur note un retour à l’attention classique dans MiniMax-M2 et la complexité de l’attention linéaire en production.

Moonshot AI

MiniMax

Alibaba/Qwen

DeepSeek

Google/DeepMind

Mistral

État des lieux des articles de recherche sur les LLM pour le premier semestre 2026

Sebastian Raschka a publié une liste commentée des articles scientifiques clés sur les grands modèles de langage (LLM) de janvier à mai 2026. La sélection met en avant les tendances : architectures hybrides (alternance de couches d'attention et d'espace d'état), inférence efficace, systèmes agentiques et modèles de langage par diffusion. Une attention particulière est accordée au Nemotron 3 de Nvidia avec conception hybride et au Qwen3.6 avec Gated DeltaNet.

NVIDIA

Alibaba/Qwen

Mistral

Baidu

Cohere

Technology Innovation Institute

MiniMax

Sebastian Raschka27.07 · 12:03

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