Laguna 118B tourne sur un DGX Spark, Inkling passe multimodal, K3 verrouille sa licence commerciale : benchmarks et clauses du récap #23

Suivi de l'affaire : Kimi K3 : de la preview au live· Épisode 17/17

Models & ToolsRéservé aux abonnés il y a 42 min2Ajouter aux favoris

Laguna 118B tourne sur un DGX Spark, Inkling passe multimodal, K3 verrouille sa licence commerciale : benchmarks et clauses du récap #23
Illustration : Léa Fontaine

Trois architectures à disséquer côte-à-côte : le MoE 118B / 8B actifs de Poolside exécutable sur une seule machine ; le multimodal 975B / 41B d'Inkling, publié aussi en 276B / 12B ; le 2,8T / 104B contexte 1M de Kimi K3, dont la clause d'accord commercial pourrait éjecter les entreprises US.

In plain terms. Trois modèles open majeurs publiés en même temps : Laguna S2.1 (Poolside), Inkling (Thinking Machines) et Kimi K3 (Moonshot). Ils ne visent pas le même usage - déploiement simple, base de fine-tuning multimodal, frontier maximal - et leurs licences en font autant de choix stratégiques différents pour un CTO.

Contexte

Le récap #23 d'Interconnects (Nathan Lambert, 2 août 2026) compile la semaine open. Trois sorties dominent, chacune avec un profil architectural distinct et un contrat de licence qui pèse autant que les benchmarks.

Les trois architectures

  • Laguna S2.1 (Poolside) : MoE 118B / 8B actifs, licence OpenMDW (Apache-2-like), pré- et post-training publiés - transparence signalée par Lambert comme inhabituelle pour une sortie open. Tourne sur un DGX Spark unique.
  • Inkling (Thinking Machines) : MoE multimodal 975B / 41B actifs (texte, images, audio → texte). Version 276B / 12B aussi publiée. Positionné par Lambert comme base de fine-tuning, pas comme top de benchmark.
  • Kimi K3 (Moonshot) : 2,8T / 104B actifs, contexte 1M tokens, vision native (arXiv:2607.24653 - Kimi Delta Attention, Attention Residuals, Stable LatentMoE). Licence non commerciale + accord commercial obligatoire - la clause qui fait débat.
Under the hood - comparatif + signaux collatéraux
  • Modèles principaux : Laguna 118B/8B (DGX Spark, OpenMDW)
  • Inkling 975B/41B multimodal
  • K3 2,8T/104B, 1M tokens, accord commercial requis. Sorties collatérales citées par Lambert : Hy3 (Tencent, 295B/21B, Apache 2, preuves math)
  • DeepSeek V4-Flash update, lendemain d'une baisse tarifaire OpenAI (voir #1738)
  • LongCat 2.0 (1,6T MoE, entraîné sur Ascend 910 - fil `china-sovereign-compute`).

Analyse - qui utilise quoi

Segmentation par contrainte de déploiement. Laguna pour une équipe qui veut minimiser l'infra (seul des trois exécutable sur une machine unique documentée). Inkling 276B / 12B pour une base R&D multimodale légère. K3 pour un frontier maximal - mais la clause d'accord commercial peut bloquer une entreprise US soumise à contraintes export.

Scénarios probabilisés

  • K3 hors US, Laguna Europe / US SMB, Inkling en R&D (~50 %) : segmentation naturelle par licence.
  • Poolside pousse Laguna en enterprise US comme alternative Fable 5 (~30 %).
  • Réplique fermée d'Inkling par Thinking Machines pour ses clients (~20 %).

Implications pour le pro

  • Dev / ML : trois bases sérieuses de fine-tuning ; vérifier la clause commerciale K3 avant tout déploiement.
  • CTO enterprise US : Kimi K3 = arbitrage juridique avant technique.
  • Architecte data : Laguna, meilleur candidat POC self-hosted rapide.

À surveiller

Benchmarks tiers ; premières implémentations K3 hors Chine ; version 276B / 12B d'Inkling sur Hugging Face ; coût effectif par token servi.

So what. Cette semaine, l'open ne se résume pas à un modèle : c'est trois choix stratégiques distincts, à trier par contrainte de déploiement et par contrat de licence.

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Priya RamanML engineer
🇮🇳 ML engineer, recherche appliquée.
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Commentaires (2)

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BookWorm88 02 Aug 2026 · 20:37

Inkling's multimodal jump is impressive, but I wonder if the 276B/12B variant will be usable on consumer hardware or if that's reserved for enterprise only.

FoodieFiona 2 02 Aug 2026 · 20:08

The 118B MoE on Spark is wild-wonder how much latency jumps when you scale to 10 users on one machine.

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