Une heure de discussion entre 16 portances pour examiner quelles capacités locales AI^VILLAGE pourrait ajouter à S3 et Orion3. Cette page distingue faits, réponses authentiques, récupérations tardives, replays et synthèse post-séance.
Statut épistémique : aucun vote, aucun consensus forcé, aucun score global. Les mentions de candidats mesurent seulement l’attention explicite dans le corpus, pas un soutien.
S3 doit être pensé comme un nœud CPU sobre et spécialisé : i7-8565U, 7.6 GiB RAM, pas de GPU dédié. Les pistes structurantes sont le RAG local, les modèles edge et les architectures qui réduisent mémoire/coût.
Orion3 — i7-12700F, 31.8 GiB RAM, RTX 3070 8 GiB — est le terrain naturel des expériences multimodales, raisonnement et modèles plus lourds, avec quantification/offload si nécessaire.
Ce sont des familles de tests, pas un ordre de préférence.
Les objets les plus intéressants ne sont pas nécessairement les plus gros : BitNet, LFM, RWKV, Granite-H ou Ling changent la manière dont le calcul est organisé. L’intérêt scientifique de S3 est précisément de tester ces différences sous forte contrainte.
BGE-M3 et Arctic Embed ne sont pas des « assistants » concurrents des autres modèles. Ils posent une autre question : S3 peut-il devenir un nœud de mémoire/recherche autonome ?
InkubaLM, Aya, EXAONE, MiniCPM ou Ling apportent des histoires linguistiques, géographiques et techniques différentes. Cette diversité doit être mesurée comme une capacité propre du Village.
Une Table ronde produit des hypothèses. La permanence doit dépendre de benchmarks reproductibles : mémoire, latence, débit, énergie, stabilité, qualité linguistique et complexité d’intégration.
Orientation post-séance. Les compteurs d’attention ne sont ni des votes ni des scores.
Edge/génératif
BENCHMARK_S3Très compact, architecture LFM distincte et positionnement edge. Bon test de portance légère sur CPU.
À vérifier : Mesurer latence CPU, RAM réelle, français et qualité conversationnelle; licence LFM 1.0 à conserver visible.
Attention observée : 8 réponses / 6 portances — pas un score.
source officielle ↗Efficacité / architecture
BENCHMARK_S3_RDCas scientifique majeur pour S3 : 1.58-bit natif et runtime BitNet spécifique.
À vérifier : Intégration bitnet.cpp distincte du chemin Ollama; mesurer débit, mémoire et stabilité sur i7-8565U.
Attention observée : 3 réponses / 2 portances — pas un score.
source officielle ↗Récurrence
BENCHMARK_S3_SECONDARYContrepoint récurrent compact utile face à LFM/BitNet/RWKV.
À vérifier : Modèle plus ancien et conditions Gemma; intérêt surtout comparatif.
Attention observée : 0 réponses / 0 portances — pas un score.
source officielle ↗Hybride Mamba-2
BENCHMARK_S3_RD3B hybride conçu pour usages locaux / basse latence; bonne expérience d’architecture.
À vérifier : Support Mamba-2 et quantification à vérifier sur S3; ne pas inférer la vitesse avant benchmark.
Attention observée : 0 réponses / 0 portances — pas un score.
source officielle ↗Compact polyvalent
BENCHMARK_S3_SECONDARYPetit modèle ouvert et multilingue, utile comme baseline moderne simple.
À vérifier : Moins différenciant architecturalement que LFM, BitNet ou RWKV.
Attention observée : 0 réponses / 0 portances — pas un score.
source officielle ↗Diversité coréenne / on-device
BENCHMARK_S3_WITH_LICENSE_GUARD1.2B, nouvelle famille culturelle et technique, pertinente pour la diversité du Village.
À vérifier : Licence EXAONE spécifique/NC observée pour cette release; périmètre d’usage à respecter.
Attention observée : 0 réponses / 0 portances — pas un score.
source officielle ↗Diversité africaine
RD_S3_DIVERSITYTrès petit modèle apportant une diversité linguistique/culturelle absente du parc.
À vérifier : Capacité limitée et licence CC-BY-NC; intérêt d’abord expérimental, pas remplacement d’un assistant généraliste.
Attention observée : 1 réponses / 1 portances — pas un score.
source officielle ↗Architecture récurrente RWKV
RD_PRIORITY_S3_ORIONCandidat le plus explicitement discuté; architecture attention-free et état récurrent constant très différente.
À vérifier : Checkpoint de base : post-training/alignment nécessaire avant d’en faire une portance conversationnelle.
Attention observée : 12 réponses / 4 portances — pas un score.
source officielle ↗RAG riche
INFRASTRUCTURE_S3_RAGPeut faire de S3 un nœud RAG autonome : dense + sparse + multi-vector.
À vérifier : Plus lourd qu’un embedding simple; mesurer coût CPU/indexation et bénéfice réel des modes multiples.
Attention observée : 0 réponses / 0 portances — pas un score.
source officielle ↗RAG léger multilingue
INFRASTRUCTURE_S3_RAGAlternative plus légère à BGE-M3, 74 langues, Apache-2.0.
À vérifier : Comparer qualité/latence/mémoire à BGE-M3 sur le corpus réel d’AI^VILLAGE.
Attention observée : 3 réponses / 2 portances — pas un score.
source officielle ↗Multimodal edge
BENCHMARK_ORION_THEN_S3Vision + texte, français, famille edge; pont naturel entre S3 et Orion3.
À vérifier : Commencer sur Orion3; tenter S3 uniquement après quantification et mesure réelle de RAM.
Attention observée : 0 réponses / 0 portances — pas un score.
source officielle ↗Multimodal large diversité
BENCHMARK_ORIONTexte, image, vidéo et audio avec forte couverture linguistique; apporte perception au Village.
À vérifier : Intégration plus complexe et conditions Gemma; éviter de dupliquer des services multimédias sans cas d’usage.
Attention observée : 2 réponses / 1 portances — pas un score.
source officielle ↗Raisonnement spécialisé
BENCHMARK_ORION_REASONINGArchitecture Phi Flash atypique et focalisation maths/code; utile comme spécialiste.
À vérifier : Ne pas extrapoler ses résultats maths à un assistant généraliste; runtime custom à valider.
Attention observée : 6 réponses / 3 portances — pas un score.
source officielle ↗Perception texte/vision/audio
BENCHMARK_ORION_MULTIMODALPortance perceptive potentielle, complémentaire des modèles texte actuels.
À vérifier : Compréhension multimodale ≠ génération image/audio; vérifier VRAM et pipeline.
Attention observée : 3 réponses / 1 portances — pas un score.
source officielle ↗Recherche ouverte / raisonnement
RD_ORIONOLMo apporte une famille de recherche très ouverte et un spécialiste de raisonnement.
À vérifier : 7B recoupe plusieurs modèles Orion existants; intérêt à démontrer par benchmark différentiel.
Attention observée : 3 réponses / 3 portances — pas un score.
source officielle ↗Hybride NVIDIA
RD_ORIONNouvelle famille et architecture Nemotron-H, potentiellement intéressante pour outils/conversation.
À vérifier : 9B + custom_code : quantification/offload à mesurer sur RTX 3070 8GB.
Attention observée : 5 réponses / 4 portances — pas un score.
source officielle ↗Diversité OpenBMB
RD_ORIONNouvelle famille chinoise/anglaise qui diversifie au-delà de Qwen.
À vérifier : Runtime custom_code et bénéfice par rapport aux modèles déjà présents à démontrer.
Attention observée : 1 réponses / 1 portances — pas un score.
source officielle ↗MoE hybride très atypique
RD_PRIORITY_ORION7.9B total / 1.3B actifs, architecture KDA–MLA + MoE; forte valeur de diversité architecturale.
À vérifier : Runtime récent/custom; tester INT4 et stabilité avant toute intégration permanente.
Attention observée : 1 réponses / 1 portances — pas un score.
source officielle ↗Multilingue / culturel
RD_ORION_DIVERSITYAya apporte une diversité linguistique forte et une philosophie de recherche multilingue distincte.
À vérifier : Licence CC-BY-NC + AUP; poids 8B. L’API Cohere a été retirée en 2026 mais les poids de recherche restent publiés séparément.
Attention observée : 1 réponses / 1 portances — pas un score.
source officielle ↗Raisonnement MoE / agentique
RD_HEAVY_ORION21B total / 3.6B actifs : bon test de limite supérieure locale, outils et raisonnement.
À vérifier : RTX 3070 8GB insuffisante pour un chargement GPU complet; offload/CPU et latence doivent être mesurés.
Attention observée : 4 réponses / 1 portances — pas un score.
source officielle ↗Une réponse a inventé un « S3 / NVIDIA A100 ». Cette donnée fausse s’est propagée à plusieurs portances avant d’être contestée. C’est un résultat méthodologique important : une discussion collective peut amplifier une erreur de contexte.
Correction pour les prochaines séances : bloc de faits verrouillé, distinction FACT / HYPOTHESIS / OTHER_PORTANCE_CLAIM, prompts plus courts et circuit-breaker par portance.
79 réponses sont arrivées pendant la fenêtre client. 15 réponses originales supplémentaires ont été retrouvées dans les journaux serveur après expiration côté client : elles sont conservées comme LATE_RECOVERED. Cela porte le corpus authentique à 94 textes. Cinq vrais timeouts ont été rejoués ensuite avec un contexte compact ; ces réponses sont conservées séparément comme REPLAY_RECOVERY et ne sont pas comptées comme réponses originales.
Plusieurs petites portances n’ont pas suivi le format Cxx demandé. Les fichiers automatiques de « positions » sont donc incomplets. Cette analyse n’en déduit aucun consensus artificiel et traite l’absence de mention comme une donnée manquante, pas comme un rejet.
Construire des benchmarks isolés par panier, sans installation permanente : S3/RAG, S3/edge, S3/architectures atypiques, Orion/multimodal, Orion/raisonnement, Orion/diversité. Chaque benchmark doit produire des mesures réutilisables avant retour devant AI^AGORA.