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Glossary comparIA Apache-2.0
Main Apache-2.0 92% 92 640 4,154 92 48

Summary

Project website comparia.beta.gouv.fr
Project maintainers3 User avatar HadrienUser avatar lucie.termignonUser avatar Axolotle
Language Danish
Language code da
Text direction Left to right
Case sensitivity Case-sensitive
Number of speakers 7,247,744
04/09/2026

String statistics

Strings percent Hosted strings Words percent Hosted words Characters percent Hosted characters
Total 1,309 34,038 229,453
Translated 92% 1,217 98% 33,398 98% 225,299
Needs editing 0% 0 0% 0 0% 0
Read-only 0% 0 0% 0 0% 0
Failing checks 3% 48 4% 1,661 4% 11,175
Strings with suggestions 0% 0 0% 0 0% 0
Untranslated strings 7% 92 1% 640 1% 4,154
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Quick numbers

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Hosted words
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Contributors
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User avatar Axolotle

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The “frontend/locales/messages/fr.json” file was changed. 04/09/2026
User avatar Axolotle

String added in the repository
<p>Avec 31 milliards de paramètres tous activés à chaque jeton généré, ce modèle se place dans la catégorie des modèles de taille moyenne. Il peut être hébergé sur un serveur équipé d'une seule carte graphique puissante, ce qui contribue à limiter les coûts d'infrastructure.</p>
<p>Sa fenêtre de contexte atteint 256 000 jetons, ce qui est adapté à l'analyse de longs documents.</p>
<p>Les modèles de raisonnement de ce type fonctionnent plus longtemps pour produire une réponse, ce qui augmente la consommation énergétique.</p>
 
generated.models.Gemma 4 31B.size_desc
04/09/2026
User avatar Axolotle

String added in the repository
<p>Développé par Google DeepMind et publié sous licence Apache 2.0 (contrairement aux versions précédentes sous licence propriétaire Gemma), ce modèle repose sur une architecture dense de 60 couches combinant attention locale à fenêtre glissante (1 024 jetons) et attention globale sur l'ensemble du contexte.</p>
<p>Il intègre un encodeur visuel d'environ 550 millions de paramètres capable de traiter des images à résolution variable et des vidéos jusqu'à 60 secondes. Il prend en charge plus de 140 langues et dispose d'appels de fonctions natifs, ce qui le rend utilisable dans des contextes agentiques.</p>
<p>Ses performances sont remarquables pour sa taille : sur le classement Arena AI, il se place au 3e rang mondial des modèles ouverts, rivalisant avec des modèles 20 fois plus volumineux comme Kimi K2.5 (744 milliards de paramètres) ou GLM-5 (1 000 milliards de paramètres). Selon l'éditeur, il obtient 89,2 % sur AIME 2026 (raisonnement mathématique), 85,2 % sur MMLU Pro, 84,3 % sur GPQA Diamond (raisonnement scientifique) et 80,0 % sur LiveCodeBench v6, avec un score Codeforces de 2 150.</p>
 
generated.models.Gemma 4 31B.fyi
04/09/2026
User avatar Axolotle

String added in the repository
<p>Variante dense de la famille Gemma 4, ce modèle de taille moyenne multimodal est performant en génération de code, raisonnement et compréhension de documents. Il intègre une capacité de raisonnement avancée activable à la demande, avec un niveau de raisonnement paramétrable par l'utilisateur ou le développeur.</p>
 
generated.models.Gemma 4 31B.desc
04/09/2026
User avatar Axolotle

String added in the repository
<p>Avec 26 milliards de paramètres au total, ce modèle se place dans la catégorie des modèles de taille moyenne. Grâce à une architecture de mélange d'experts (MoE, Mixture of Experts), il n'active que 4 milliards de paramètres par jeton généré, ce qui le rend particulièrement efficace à l'inférence et permet de l'héberger sur un serveur équipé d'une seule carte graphique.</p>
<p>Sa fenêtre de contexte atteint 256 000 jetons, ce qui est adapté à l'analyse de longs documents.</p>
<p>L'architecture de mélange d'experts (MoE, Mixture of Experts) n'active qu'une partie des paramètres à chaque jeton, limitant ainsi son empreinte énergétique. Les modèles de raisonnement de ce type fonctionnent toutefois plus longtemps pour produire une réponse, ce qui augmente la consommation énergétique.</p>
 
generated.models.Gemma 4 26B A4B.size_desc
04/09/2026
User avatar Axolotle

String added in the repository
<p>Publié par Google DeepMind sous licence Apache 2.0, ce modèle repose sur une architecture de mélange d'experts (MoE, Mixture of Experts) de 30 couches, avec 8 experts actifs par jeton parmi 128 experts disponibles, plus un expert partagé. Il combine attention locale à fenêtre glissante (1 024 jetons) et attention globale sur l'ensemble du contexte.</p>
<p>Il partage le même encodeur visuel d'environ 550 millions de paramètres que la variante dense 31B, et prend en charge les images à résolution variable, les vidéos jusqu'à 60 secondes, plus de 140 langues et les appels de fonctions natifs.</p>
<p>Malgré ses 4 milliards de paramètres actifs seulement, il atteint des performances très proches de la variante dense 31B. Selon l'éditeur, il obtient 88,3 % sur AIME 2026, 82,6 % sur MMLU Pro, 82,3 % sur GPQA Diamond et 77,1 % sur LiveCodeBench v6, ce qui en fait l'un des modèles de raisonnement les plus efficaces en paramètres actifs disponibles à ce jour.</p>
 
generated.models.Gemma 4 26B A4B.fyi
04/09/2026
User avatar Axolotle

String added in the repository
<p>Variante à mélange d'experts (MoE, Mixture of Experts) de la famille Gemma 4, ce modèle multimodal multilingue offre des performances proches de la version dense 31B pour un coût d'inférence bien inférieur. Il intègre une capacité de raisonnement avancée activable à la demande, avec un niveau de raisonnement paramétrable par l'utilisateur ou le développeur.</p>
 
generated.models.Gemma 4 26B A4B.desc
04/09/2026
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The “frontend/locales/messages/da.json” file was changed. 04/03/2026
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arenaHome.errors.rateLimitCustomSelection
04/03/2026
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The “frontend/locales/messages/fr.json” file was changed. 04/01/2026
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