DIGITAL4BETTER · OPEN DATA

Catalogue des modèles

Découvrir les caractéristiques, modalités et capacités des modèles d’IA, avec leurs sources et estimations.

Télécharger le jeu complet

Constituer un inventaire de modèles et identifier ceux qui prennent en charge une modalité ou les outils.

Entrées
280
Période couverte
Sans série temporelle
Modification Git du fichier
2026-09-08
Actualisation des sources
Non renseignée par entrée

La date Git correspond à la dernière modification enregistrée, pas nécessairement aux changements locaux ni à de nouvelles observations.

Contexte en tokens ; paramètres en milliards. Identifiants et champs techniques conservés dans leur langue source.

APERÇU INTERACTIF

Explorer les données

Chargement de l’aperçu…

Sources et précautions

Modèles d’intelligence artificielle

Le catalogue peut contenir des modèles anciens. Le champ open n’est pas une licence. Les champs estimated signalent des estimations ; aucune empreinte environnementale par modèle n’est fournie.

Dictionnaire des champs

ChampDéfinition
nameNom source
vendorÉditeur du modèle
openIndicateur d’ouverture ; vérifier la licence
patternExpression de reconnaissance du nom
typeType de modèle ou de matériel
architectureArchitecture
parametersParamètres actifs / totaux (milliards)
contextFenêtre de contexte (tokens)
inputModalités d’entrée
outputModalités de sortie
reasoningCapacité de raisonnement répertoriée
toolsPrise en charge des outils
providersIdentifiants par hébergeur
sourcesURL des sources
estimatedChamps estimés
corpusTaille du corpus ; unité à vérifier dans la source
dimensionDimension de la représentation
hidden_dimensionDimension cachée du modèle

Réutiliser et citer

Ces données sont publiées sous licence ODbL 1.0. Consultez le texte de la licence pour les conditions de réutilisation, d’attribution et de partage. ODbL 1.0 ↗

Digital4Better Open Data — ai/models.json · ODbL 1.0 · https://github.com/digital4better/data

Exemple JavaScript

const response = await fetch("https://digital4better.github.io/data/ai/models.json");
if (!response.ok) throw new Error(String(response.status));
const data = await response.json();
console.log(data);
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Comprendre et réutiliser