Le modèle « ouvert » Edge0-145B « tourne sur un ordinateur portable » : une vérification indépendante relativise les chiffres de mémoire et d'ouverture

L'équipe d'IA Edge0 (société AutoArk) a publié le 12 novembre deux grands modèles de langage, Edge0-145B et Edge0-120B, ainsi que son propre cadre d'inférence, présentant le modèle 145B comme « le premier modèle ouvert de cette taille à fonctionner sur un ordinateur personnel » : 145 milliards de paramètres au total, dont environ 10 milliards actifs par jeton, 29 Go de mémoire de pointe, un décodage à plus de 80 jetons par seconde et une fenêtre de contexte de 128 à 256 K, ciblant des ordinateurs portables comme un MacBook Pro de 48 Go. Les poids sont sur Hugging Face et le code sur GitHub sous licence Apache 2.0.

29 Go, c'est seulement le pic GPU ; la fiche mesure environ 61,5 Gio au total

Le site de vérification indépendant Ground Truth a rapporté le 13 novembre que les 29 Go du titre du blog ne concernent que le pic côté GPU. Les chiffres mesurés par la fiche du modèle pour la version NVFP4 sont de 23,25 Gio de VRAM plus 38,27 Gio de RAM hôte — environ 61,5 Gio au total — et les poids eux-mêmes pèsent 47,79 Gio en NVFP4 et 40,81 Gio en Q3_K. Le blog lui-même indique qu'environ 40 Go de poids d'experts résident dans la RAM système et environ 48 Go de données de vocabulaire sur SSD. Les chiffres de vitesse proviennent aussi d'un GPU de bureau : 79,6 jetons par seconde ont été mesurés sur une RTX 5090 D, et la ligne Apple M2 Ultra à 60,9 jetons par seconde porte une note indiquant que la disponibilité de la version macOS n'est pas établie, tandis que le moteur documente CUDA, et non Mac.

La base est Qwen d'Alibaba, et la licence n'est pas du libre standard

Le blog affirme que le modèle est entraîné « dès le départ dans son architecture embarquée », mais les métadonnées Hugging Face désignent Qwen3.8-Flash-Next d'Alibaba — un modèle d'environ 180 milliards de paramètres publié en août — comme modèle de base. Le propre fichier de portée de publication d'Edge0 reconnaît que la révision réelle de la base d'entraînement n'est pas vérifiée et ne revendique aucune propriété sur les matériaux Qwen. Côté licence, les poids utilisent une licence personnalisée, l'Edge0 Community Model License 1.0 : vendre les poids, exploiter un service de modèle payant pour des tiers ou proposer un produit autonome de codage ou de bureautique par IA exigent tous une licence écrite distincte — ce n'est pas une licence open source standard.

Tous les benchmarks sont auto-mesurés ; le rapport technique n'est pas publié

Tous les scores proviennent des propres évaluations d'Edge0 : 64,6 à un test d'agent de codage contre 58,7 pour son Qwen de base, 86,52 à un test de terminal et une moyenne de six tests de 72,8 contre 71,7. Mais Edge0 est devancé par Qwen sur GPQA-Diamond (90,4 contre 91,7), sur un test de suivi d'instructions et sur le Humanity's Last Exam. Le rapport technique et les instructions de reproduction n'ont pas été publiés, et des commentateurs de Hacker News ont qualifié le titre de « mensonge éhonté », estimant qu'un portable de 48 Go ne pourrait pas supporter une empreinte combinée d'environ 70 Go. Tant que personne n'aura mesuré indépendamment une exécution sur portable, l'histoire reste l'écart entre un titre à 29 Go et un total mesuré de 61,5 Gio.

(Illustration : un grand modèle de langage sur un ordinateur portable.)