# Edge0-145B

> Fiche du modèle de langage Edge0-145B sur QUELLE IA, édition du 9 novembre 2026. Edge0-145B (Edge0) vient de sortir et n'a pas encore été mesuré. Sa fiche, son prix et les liens pour l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/edge0-145b/
Origine : Edge0 · États-Unis · sorti le 12 novembre 2026
Entré sur QUELLE IA le 15 novembre 2026 : https://quelleia.com/nouveaux-modeles/#edge0-145b

## Son bilan

- Pas encore mesuré par les benchmarks que suit le site.

## Score général

- Score IA : en attente de mesures

- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

Le score IA estime le niveau d'un modèle, toutes tâches confondues, à partir des benchmarks publics où il a été mesuré. Son échelle est fixée une fois pour toutes : 100 correspond au meilleur modèle au lancement du site. La marge donne l'intervalle où se trouve le score, avec une confiance de 90 %. Deux modèles dont les marges se recouvrent sont ex æquo. [Ce que veut dire ce score](https://quelleia.com/demarche/#que-veut-dire-le-score).

## Scores par tâche

Comment les tâches comptent dans le score : https://quelleia.com/demarche/#taches

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | non mesuré | Non mesuré |
| Code | non mesuré | Non mesuré |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | non mesuré | Non mesuré |
| Maths | non mesuré | Non mesuré |
| Sciences | non mesuré | Non mesuré |
| Français | non mesuré | Non mesuré |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | non mesuré | Non mesuré |
| Web | non mesuré | Non mesuré |

## Potentiel QUELLE IA (estimation)

- Performance : Haut de tableau. Score estimé de 84,7 à 91,7, soit entre le 17e et le 51e rang sur 257 modèles classés, d'après ses résultats annoncés sur DeepSWE et GPQA Diamond.
- Chez soi : Devant · DGX Spark 128 Go. Sur un DGX Spark, il ferait mieux que Qwen 3.8 27B (83,3), le meilleur classé qui y tient aujourd'hui.

Estimation de QUELLE IA à partir des résultats que l'éditeur annonce, placés sur l'échelle du score général puis corrigés de l'optimisme des annonces : sur les 10 modèles annoncés puis mesurés, les annonces surestimaient de 2,6 points, et l'écart restant est de 1,4 point en médiane. Ne compte dans aucun classement et disparaît dès le premier score mesuré. Méthode : https://quelleia.com/demarche/#potentiel

## Annoncé par Edge0

Ce que l'éditeur dit lui-même de ce modèle (page du 12 novembre 2026, relue le 15 novembre 2026). Ces chiffres ne comptent pas dans le score IA.

- Taille : 145 milliards de paramètres, dont 10,12 milliards actifs par jeton : mélange d'experts « latent », 512 experts par couche, dont 10 plus un partagé actifs.
- Origine : Qwen3.8-Flash-Next, dont Edge0 a rebâti la couche d'experts avant de le post-entraîner sur ses propres données, directement à 4 bits.
- Contexte : 256 000 jetons.
- Entrées : Texte, et images par un encodeur de vision facultatif livré dans le dépôt.
- Machines : Cartes NVIDIA avec CUDA 13 sous Linux ou Windows ; la version Q3_K tourne aussi sur Mac à puce Apple. Poids de 40,81 Gio en Q3_K et 47,79 Gio en NVFP4, répartis entre la carte graphique et la mémoire vive.
- Vitesse annoncée : 98,3 jetons par seconde en génération d'agent en NVFP4 sur une RTX 5090 D de 24 Go, selon Edge0.
- Poids : Ouverts sur Hugging Face sous Edge0 Community Model License 1.0 : usage commercial des réponses permis ; vendre le modèle, en faire un service d'inférence ou un assistant de code ou de bureautique commercial demande une licence écrite d'Edge0. La licence de Qwen s'applique aussi.

| Domaine | Benchmark | Résultat annoncé | D'où vient le chiffre |
| --- | --- | --- | --- |
| Code agentique | DeepSWE 1.1 | 64,6 % | calculé par Edge0 |
| Code agentique | Terminal-Bench 2.1 | 86,5 % | calculé par Edge0 |
| Raisonnement | HLE | 35,4 % | calculé par Edge0 |
| Raisonnement | GPQA Diamond | 90,4 % | calculé par Edge0 |
| Consignes | IFBench | 80,6 % | calculé par Edge0 |

Sources : https://huggingface.co/Edge0/Edge0-145B-NVFP4

## Exécution locale

Tient à partir d'un DGX Spark (112 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un DGX Spark. Mémoire estimée : 100,0 Go.

- Allégée, 4 bits : 100,0 Go
- Allégée, 8 bits : 175,1 Go
- Complète, 16 bits : 333,5 Go

- Plus petite machine : [DGX Spark 128 Go](https://quelleia.com/local/#dgx_spark), version allégée à 4 bits
- Carte graphique : Trop juste
- PC portable RTX : Trop juste
- PC portable Intel : Trop juste
- PC portable Snapdragon : Trop juste
- Mac : [Mac 256 Go](https://quelleia.com/local/#mac_256_go), version allégée à 8 bits ; par exemple [Mac Studio M5 Ultra, 256 Go](https://quelleia.com/local/mac-studio-m5-ultra-256go/)
- Ryzen AI Max : [Ryzen AI Max 192 Go](https://quelleia.com/local/#ryzen_ai_max_192_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Ryzen AI Max+ PRO 495, 192 Go](https://quelleia.com/local/ryzen-ai-max-plus-pro-495-192go/)
- Nvidia : [DGX Spark 128 Go](https://quelleia.com/local/#dgx_spark), version allégée à 4 bits ; par exemple [Nvidia DGX Spark](https://quelleia.com/local/dgx-spark/)
- Sans carte graphique : Trop juste
- Serveur : Oui

### Vitesse de génération

- Vitesse estimée sur [Mac Studio M5 Ultra, 256 Go](https://quelleia.com/local/mac-studio-m5-ultra-256go/) (Mac 256 Go, 1,2 To/s), version allégée à 8 bits : de 31 à 80 jetons/s (estimation)
- Vitesse estimée sur [Nvidia DGX Spark](https://quelleia.com/local/dgx-spark/) (DGX Spark 128 Go, 273 Go/s), version allégée à 4 bits : de 12 à 32 jetons/s (estimation)

Estimation pour un contexte court : le débit mémoire de chaque machine divisé par ce que le modèle relit à chaque jeton dans la version qui y tient, ramené à ce que donnent les 7 mesures publiées qui servent d'étalon. Dans chaque famille, la plus petite machine à débit publié où il tient, la moins rapide à mémoire égale. Méthode : https://quelleia.com/local/#vitesse-estimee

## Fiche technique

- Prix : Non communiqué
- Fenêtre de contexte : 262 144 jetons (environ 197 000 mots)
- Entrées : Non communiqué
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : 145 milliards
- Licence : Edge0 Community Model License 1.0 (poids ouverts, téléchargeables)
- Classe énergétique : Non communiquée
- Hébergement en Europe : Non communiqué
- Connaissances jusqu'à : Non communiqué

## Où le trouver

- Télécharger : [Hugging Face](https://huggingface.co/Edge0/Edge0-145B-NVFP4)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=Edge0-145B-NVFP4)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)

## En bref

**Quel est le score de Edge0-145B ?** Edge0-145B n'a pas encore de score : au 9 novembre 2026, aucun benchmark suivi ne l'a mesuré. Son score arrivera avec les premiers résultats. [Ce que veut dire ce score](https://quelleia.com/demarche/#que-veut-dire-le-score).

**Edge0-145B peut-il tourner en local ?** Tient à partir d'un DGX Spark (112 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un DGX Spark. Mémoire estimée : 100,0 Go.

**Qui édite Edge0-145B ?** Edge0-145B est édité par Edge0 (États-Unis), et il est sorti le 12 novembre 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence Edge0 Community Model License 1.0.

Source : QUELLE IA, édition du 9 novembre 2026. https://quelleia.com