Fleet v2 · Mise à jour 15 août 2026

Les modèles que Korai sert

Korai sert des modèles open-weight sélectionnés sur benchmarks publics. Aucun modèle propriétaire (GPT, Claude, Gemini) ne tourne sur notre réseau : seulement des modèles ouverts, auditables, dont les poids sont publiquement téléchargeables.

Notre engagement

Rotation continue, critères vérifiables.

Tous les 30 jours, nous auditons le fleet contre les benchmarks publics (ArtificialAnalysis Intelligence Index, Open LLM Leaderboard, Chatbot Arena). Si un nouveau modèle open-weight dépasse un membre actuel du fleet, il est ajouté ou substitué. La rotation est automatique sur tous les GPU du réseau. Aucune action de votre côté.

Critère 1

Open-weight, licence commerciale (Apache 2.0, MIT)

Critère 2

Top-3 sur son créneau dans les benchmarks publics

Critère 3

Servable sur du hardware accessible (GPU consumer ou via API EU)

La logistique de cette rotation, avec Rucio →
Fleet actuel

4 modèles, articulés autour de Qwen 3.8.

Aujourd'hui, le cœur du fleet Korai tourne sur la famille Qwen 3.8 (fast, balanced, code, raisonnement) et Gemma 4 26B A4B (multimodal, efficience). Kimi K3, le plus grand modèle open-weight jamais publié, complète l'offre en mode Ultra Deep pour les usages les plus exigeants.

Fast · Balanced · Code

Qwen 3.8-27B

Alibaba · Apache 2.0

Le cheval de trait du fleet Korai : usage général, code, et réponses rapides. Chiffres impressionnants sur les benchmarks constructeur Alibaba, en attente d'une reproduction indépendante sur nos propres évaluations.

Architecture

27 milliards de paramètres (famille Qwen 3.8)

Contexte

Non communiqué publiquement à ce stade

Hardware

Déploiement en cours de qualification sur le réseau Korai

Benchmarks : GPQA Diamond 89.2 · LiveCodeBench v6 90.3 · SWE-bench Pro 61.7 (chiffres constructeur Alibaba)
Deep · Raisonnement

Qwen 3.8-27B Thinking

Alibaba · Apache 2.0

Variante raisonnement de Qwen 3.8-27B : chain-of-thought plus long, meilleure tenue sur les tâches multi-étapes (usage terminal/outils, respect d'instructions complexes).

Architecture

27 milliards de paramètres, variante raisonnement de la famille Qwen 3.8

Contexte

Non communiqué publiquement à ce stade

Hardware

Déploiement en cours de qualification sur le réseau Korai

Benchmarks : Terminal-Bench 2.1 73.0 · IFBench 79.5 (chiffres constructeur Alibaba)
Vision · Multimodal

Gemma 4 26B A4B

Google DeepMind · Apache 2.0

Variante MoE efficiente de Gemma 4 : coût de calcul réduit (4B actifs) pour une intelligence proche des modèles dense plus lourds. Hérite du multimodal natif de la famille Gemma 4 (texte, image, OCR).

Architecture

Mixture-of-Experts · 26 milliards de paramètres au total · 4 milliards actifs par token

Contexte

Jusqu'à 256K tokens (héritage de la famille Gemma 4)

Hardware

Déploiement en cours de qualification sur le réseau Korai

Benchmarks : GPQA Diamond 82.3 · AIME 2026 88.3 · Codeforces Elo 1718 (model card Google, avril 2026)
Ultra Deep · Pro/Max only

Kimi K3

Moonshot AI · MIT modifiée (usage commercial autorisé)

Le plus grand modèle open-weight jamais publié (2,8 trillions de paramètres au total), sorti le 27 juillet 2026. L'attention Kimi Delta rend l'inférence longue-contexte annoncée jusqu'à 6 fois moins chère. Multimodal, licence MIT modifiée permettant l'usage commercial.

Architecture

MoE · 2,8 trillions de paramètres au total · 104 milliards actifs · attention Kimi Delta

Contexte

1 000 000 tokens

Hardware

Réservé au mode Ultra Deep, servi par les nœuds les plus puissants du réseau. Disponible pour les abonnés Pro et Max.

Benchmarks : Artificial Analysis Intelligence Index 57 · n°1 Frontend Code Arena (Elo 1679)
Benchmarks

Ce que disent les chiffres.

Comparatif sur les deux benchmarks communs aux deux familles, plus les scores propres à chaque modèle.

ModèleGPQA DiamondLiveCodeBench v6Autres benchmarks
Qwen 3.8-27B89.290.3SWE-bench Pro 61.7 · Terminal-Bench 2.1 73.0 · IFBench 79.5
Gemma 4 26B A4B82.377.1MMLU Pro 82.6 · AIME 2026 88.3 · Codeforces Elo 1718
Kimi K3——Artificial Analysis Intelligence Index 57 · n°1 Frontend Code Arena (Elo 1679)

Qwen 3.8-27B : tableau constructeur Alibaba, pas encore de reproduction indépendante. Gemma 4 26B A4B : model card Google, avril 2026. Kimi K3 : Artificial Analysis (Intelligence Index) et Frontend Code Arena (classement public), sortie du modèle le 27 juillet 2026. Chiffres constructeurs, benchmarks publics ; mis à jour à chaque rotation de flotte.

Mise à jour automatique

Sans intervention, sans interruption.

Quand Korai ajoute, remplace, ou retire un modèle, le changement se propage automatiquement sur tous les GPU du réseau, sans intervention humaine ni interruption de service pour vous.

01

Publication signée

Korai pousse un nouveau manifest signé Ed25519. Aucune machine extérieure ne peut substituer un modèle malicieux.

02

Détection des hosts

Chaque GPU du réseau poll le manifest toutes les 5 minutes. La signature est vérifiée contre une clé pinnée localement.

03

Téléchargement en arrière-plan

Le nouveau modèle est pull via HuggingFace pendant que l'ancien continue de servir vos prompts. Aucun downtime.

04

Bascule transparente

Une fois le download complet, le host swappe ses subprocess. L'orchestrateur route ailleurs pendant les 30 secondes de transition.

Les anciens modèles restent 24h en cache disque (rollback possible si un problème est détecté), puis sont automatiquement purgés.

Modèles surveillés

Sur la liste, pas encore dans le fleet.

Korai surveille ces modèles pour ajout au fleet dès qu'ils sortent ou que les conditions hardware le permettent.

GLM-5.1 (Reasoning)Existe · trop gros pour le hardware actuelQuand un host avec 4× RTX 6000 Pro rejoint le réseau
GLM-5 AirNon sortiDès release officielle Z.AI sur HuggingFace
Mistral Medium 4AnnoncéDès release · alignement souveraineté EU pure
Llama 4 ScoutExiste · contexte unique 10M tokensDès qu'un host prosumer 96 GB rejoint le réseau
MiniMax M2.7Existe · Intelligence 50 sur 230B/10B actifsQuand 2× RTX 6000 Pro disponibles chez un host
DeepSeek R1-distill-32BPrécédemment actif · retiré du rôle raisonnementRemplacé par Qwen 3.8-27B Thinking ; réévalué si le fleet a besoin d'un second modèle de raisonnement

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Ouvrez le chat et basculez entre les modes. Le routing automatique choisit le meilleur modèle pour votre prompt.

Ouvrir le chatComment ça marche