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EN 4 QUESTIONSTrouver mon modèle
Fiche modèle · édition du

Edge0-⁠145B

Edge0 · États-Unis · sorti le Edge0 · États-Unis · 12 novembre 2026

Entré sur QUELLE IA le · les nouveaux modèles

  • Poids ouverts · Edge0 Community Model License 1.0
  • DGX Spark 128 Go
En attente de mesuresAucun banc d'essai ne l'a encore noté.
Empreinte?
RaisonnementCodeAgentsUsageMathsSciencesFrançaisVisionÉcritureWebEn attente de mesures

Son bilan?

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

Score général

En attente de mesuresPas encore de score

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.

Les dix tâches?

  • Raisonnement
    Non mesuré
  • Code
    Non mesuré
  • Agents
    Non mesuré
  • Usage
    Non mesuré
  • Maths
    Non mesuré
  • Sciences
    Non mesuré
  • Français
    Non mesuré
  • Vision
    Non mesuré
  • Écriture
    Non mesuré
  • Web
    Non mesuré

Potentiel QUELLE IA

Estimation
  1. Milieu51e et au-delà
  2. 17e à 51eHaut11e à 50e
  3. Prétendant1er à 10e

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 GoSur 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. La méthode

Annoncé par Edge0

Hors du score

Ce que l'éditeur dit lui-même de ce modèle, sur sa page du . Ces chiffres ne sont pas vérifiés par une source indépendante et 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.
BenchmarkRésultat annoncéD'où vient le chiffre
Code agentique
DeepSWE 1.164,6 %calculé par Edge0
Terminal-Bench 2.186,5 %calculé par Edge0
Raisonnement
HLE35,4 %calculé par Edge0
GPQA Diamond90,4 %calculé par Edge0
Consignes
IFBench80,6 %calculé par Edge0

Edge0 le compare à Edge0-120B, Qwen3.8-Flash-Next, Qwen3.8-27B, DeepSeek-V4-Flash-0731 et Claude Opus 4.6, tous mesurés par Edge0. Qwen3.8-Flash-Next le devance sur HLE, GPQA Diamond et IFBench. Relu le sur la page de Edge0 et son annonce.

Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION

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.

Mémoire selon la versionAllégée, 4 bits100,0 GoAllégée, 8 bits175,1 GoComplète, 16 bits333,5 GoLe pointillé marque 112 Go, la mémoire utile d'un DGX Spark. Au-delà, le modèle ne tient plus sur cette machine.
Vitesse de génération
  • EstiméMac Studio M5 Ultra, 256 GoMac 256 Go · 1,2 To/s · version allégée à 8 bitsde 31 à 80 jetons/s estimés
  • EstiméNvidia DGX SparkDGX Spark 128 Go · 273 Go/s · version allégée à 4 bitsde 12 à 32 jetons/s estimés
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. Comment on l’estime.

Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. À télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire. Les prix et les marchands sont sur la page de chaque machine.

Pour aller plus loin. Installer Ollama, lancer un premier modèle et fixer la taille du contexte pour qu'il tienne dans la mémoire de la machine. Ollama & les modèles locaux, sur minilabai.com. Un guide du même auteur que QUELLE IA.

Fiche technique

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

Où le trouver

Liens directs, sans affiliation

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.?
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.