Référence
Le paysage des modèles ouverts à la mi-2026
Qwen3.6, Gemma 4, GLM-5, Kimi K2.6, DeepSeek V4 : panorama des modèles open-weight mi-2026 et pourquoi la sparsité (MoE) s'est imposée partout.
#moe
Stratégie
Pénurie de mémoire 2026 : quand la sobriété devient un avantage
Prix de la DRAM et des SSD doublés en 2026 : pourquoi les techniques d'inférence sobres (MoE, MLA, quantification) transforment la contrainte mémoire en atout.
Inférence LLM
Dense ou MoE ? Pourquoi Qwen3.6-35B-A3B bat le 27B dense sur Strix Halo
Retour d'expérience SoberCloud : à fichier équivalent, un Mixture-of-Experts 35B-A3B sert plus vite qu'un modèle dense 27B sur un iGPU à mémoire unifiée.