chore(ai): ajout nouveaux modèles
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@@ -61,6 +61,50 @@ let
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contextWindow = 262144;
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maxTokens = 64000;
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}
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{
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id = "qwen3.8-27b";
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name = "Qwen 3.8 27B (vision) — Lundi Matin";
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# reasoning = false : avec thinking.enabled la passerelle/vLLM supprime
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# le bloc thinking (testé), donc on laisse pi ne pas envoyer le
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# paramètre thinking. qwen raisonne alors nativement et emet des
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# blocs thinking a signature vide (deja gere par
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# compat.allowEmptySignature du provider).
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reasoning = false;
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# Modele vision : accepte les images (teste via l'endpoint anthropic
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# /v1/messages, format image.source.base64). Reserve aux analyses
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# d'image : basculer dessus via /model pour cet usage, ou via
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# l'extension vision-proxy pour un routage automatique.
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input = [
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"text"
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"image"
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];
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# Limite reelle mesuree via la passerelle LiteLLM (HTTP 400 :
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# "This model's maximum context length is 250000 tokens").
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contextWindow = 250000;
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maxTokens = 64000;
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}
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{
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id = "qwen3.8-flash-next";
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name = "Qwen 3.8 Flash Next (vision) — Lundi Matin";
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# Meme logique que qwen3.8-27b : thinking.enabled supprime le bloc
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# thinking cote vLLM (teste), donc on laisse pi ne pas envoyer le
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# parametre thinking. Le modele raisonne alors nativement et emet
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# des blocs thinking a signature vide, deja geres par
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# compat.allowEmptySignature du provider.
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reasoning = false;
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# Modele vision : 125B-A5B MoE multimodal (plus rapide et plus
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# puissant que deepseek-v4-flash, qui reste 284B-A13B non multimodal).
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# Bémol : contexte plafonne a 262k, comme deepseek-v4-flash, contre
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# 500k pour glm-5.2 et kimi-k3.
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input = [
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"text"
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"image"
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];
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# Limite reelle mesuree via la passerelle LiteLLM (HTTP 400
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# ContextWindowExceededError a 262145 tokens).
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contextWindow = 262144;
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maxTokens = 64000;
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}
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];
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};
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};
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Reference in New Issue
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