# Kolibri-1

> Fiche du modèle de langage Kolibri-1 sur QUELLE IA, édition du 9 novembre 2026. Kolibri-1 (Aleph Alpha) 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/kolibri-1/
Origine : Aleph Alpha · Allemagne · sorti le 3 octobre 2026
Entré sur QUELLE IA le 2 novembre 2026 : https://quelleia.com/nouveaux-modeles/#kolibri-1

## Son bilan

- Pas encore mesuré par les benchmarks que suit le site.
- Prix estimé : environ 0,39 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question (une estimation, pas un tarif ; méthode : https://quelleia.com/demarche/#prix-estime)

## 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 |

## Exécution locale

Tient à partir d'un Mac de 96 Go (71 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac Studio M5 Ultra de 96 Go. Mémoire estimée : 53,9 Go.

- Allégée, 4 bits : 53,9 Go
- Allégée, 8 bits : 94,3 Go
- Complète, 16 bits : 179,6 Go

- Plus petite machine : [Mac 96 Go](https://quelleia.com/local/#mac_96_go), version allégée à 4 bits
- Carte graphique : [Carte graphique 96 Go](https://quelleia.com/local/#carte_graphique_96_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [RTX PRO 6000 Blackwell](https://quelleia.com/local/rtx-pro-6000-blackwell/)
- PC portable RTX : Trop juste
- PC portable Intel : Trop juste
- PC portable Snapdragon : Trop juste
- Mac : [Mac 96 Go](https://quelleia.com/local/#mac_96_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Mac Studio M5 Ultra, 96 Go](https://quelleia.com/local/mac-studio-m5-ultra-96go/)
- Ryzen AI Max : [Ryzen AI Max 128 Go](https://quelleia.com/local/#ryzen_ai_max_128_go), version allégée à 8 bits ; par exemple [Ryzen AI Max+ 395, 128 Go](https://quelleia.com/local/ryzen-ai-max-plus-395-128go/)
- Nvidia : [PC portable RTX Spark 128 Go](https://quelleia.com/local/#rtx_spark_128_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Microsoft Surface Laptop Ultra 15 pouces, RTX Spark, 128 Go](https://quelleia.com/local/microsoft-surface-laptop-ultra-15-rtx-spark-128go/)
- Sans carte graphique : Trop juste
- Serveur : Oui

### Vitesse de génération

- Vitesse estimée sur [Mac Studio M5 Ultra, 96 Go](https://quelleia.com/local/mac-studio-m5-ultra-96go/) (Mac 96 Go, 1,2 To/s), version allégée à 4 bits : de 160 à 410 jetons/s (estimation)
- Vitesse estimée sur [ASUS ProArt P14 (H7407BA), RTX Spark, 128 Go](https://quelleia.com/local/asus-proart-p14-rtx-spark-128go/) (PC portable RTX Spark 128 Go, 300 Go/s), version allégée à 4 bits : de 40 à 100 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 : 0,14 € / 0,50 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 1 048 576 jetons (environ 786 000 mots)
- Entrées : Texte
- Réflexion : Sans, faible, moyenne, élevée (quatre niveaux réglables)
- Paramètres : 78,1 milliards
- Licence : Apache 2.0 (poids ouverts, téléchargeables)
- Classe énergétique : Non communiquée
- Hébergement en Europe : Non communiqué
- Connaissances jusqu'à : Juin 2026

## Où le trouver

- Télécharger : [Hugging Face](https://huggingface.co/Aleph-Alpha/Kolibri-1)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=Kolibri-1)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)

## En bref

**Quel est le score de Kolibri-1 ?** Kolibri-1 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).

**Kolibri-1 peut-il tourner en local ?** Tient à partir d'un Mac de 96 Go (71 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac Studio M5 Ultra de 96 Go. Mémoire estimée : 53,9 Go.

**Combien coûte Kolibri-1 ?** 0,14 € par million de jetons en entrée et 0,50 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 0,39 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite Kolibri-1 ?** Kolibri-1 est édité par Aleph Alpha (Allemagne), et il est sorti le 3 octobre 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence Apache 2.0.

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