Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft, Meta, Amazon, Apple, HuggingFace, DeepSeek, Mistral, Alibaba et des centaines de modèles open source — tous accessibles depuis Sancti.
Modèle DLM fusionné de 108 fondations. Code expert couvrant tous les langages, architectures et patterns. Le plus puissant des modèles Sancti pour le code.
Analyse d'images et documents par fusion DLM. OCR, diagrammes, interfaces UI, photos — tout en local.
Generation et edition photo/video par fusion DLM. Creation, retouche, compositing — 100% local et prive.
Strategie business et analyse de marche par fusion DLM. Plans, etudes, previsions, aide a la decision.
Surveillance systeme et operations par fusion DLM. Monitoring, alertes, diagnostics, auto-reparation.
Version allegee du Code Expert DLM. Auto-completion rapide, suggestions inline, ideal pour les machines legeres.
Version compacte du modele photo/video DLM. Retouche rapide et generation legere sur appareils standard.
Surveillance systeme allegee. Alertes essentielles et diagnostics rapides sans consommer de ressources.
Medecine generale par DLM. Consultations, symptomes, orientations, informations de sante grand public.
Triage et priorisation des urgences medicales. Classification rapide des symptomes et orientation.
Medecine preventive et depistage. Recommandations personnalisees de sante et suivi longitudinal.
Gestion et analyse de dossiers cliniques. Synthese, historique patient, correlations medicales.
Analyse d'imagerie medicale par DLM. Radiographies, IRM, scanners, echographies — assistance au diagnostic.
Protocoles d'urgence et aide a la decision clinique en situation critique. Reponse immediate.
Accompagnement des soins et suivi therapeutique. Plans de soins personnalises et ajustements.
Recherche medicale et litterature scientifique. Synthese PubMed, meta-analyses, evidence-based medicine.
Agent de planification autonome. Decompose les taches complexes en plans structures avec dependances et jalons.
Agent d'analyse approfondie. Examine donnees, code et documents avec raisonnement structure et citations.
Agent de code ultra-rapide. Genere, complete et debug du code en temps reel. Optimise pour CODAO.
Agent vocal compact. Transcription et interaction vocale sur appareil, sans connexion internet.
Le plus rapide des modeles Sancti. Reponses instantanees pour les interactions temps reel et l'auto-completion.
Agent specialise en reflexion philosophique, spiritualite et accompagnement personnel profond.
Agent creatif pour l'ecriture, le storytelling, le brainstorming et la generation d'idees originales.
Agent finance et comptabilite. Analyse financiere, budgets, previsions, rapports et conformite.
Agent juridique. Analyse de contrats, conformite, veille reglementaire et aide a la redaction legale.
Agent scientifique. Recherche, experimentation, analyse de donnees, redaction d'articles et revue de litterature.
Agent multilingue. Traduction, apprentissage, correction et adaptation culturelle en 95+ langues.
Agent bien-etre et psychologie. Ecoute active, techniques de gestion du stress, coaching personnel.
Derniere generation Qwen avec raisonnement hybride thinking/non-thinking. Performances frontier en local.
Qwen 3 version 14B. Raisonnement avance hybride dans un format accessible pour machines grand public.
Qwen 3 compact. Raisonnement hybride sur 8 Go de RAM. Excellent pour les appareils standard.
Agent de code agentique par Mistral. Concu pour les workflows autonomes de developpement logiciel.
Le plus grand modele de raisonnement DeepSeek R1 installe. Performances near-frontier completement en local.
Raisonnement ultra-compact. DeepSeek R1 distille pour appareils a faibles ressources et edge computing.
OCR specialise par DeepSeek. Extraction de texte depuis images, documents scannes et PDF.
Qwen Coder version 14B. Excellent equilibre performance code et vitesse pour le dev quotidien.
Qwen Coder compact. Code rapide et precis sur machines standard avec 8 Go de RAM.
Derniere generation Google Gemma. Vision native, multilingue, raisonnement ameliore en local.
Gemma 3 equilibre. Performant en local sans GPU haut de gamme, vision et multilingue.
Gemma 3 ultra-compact. Fonctionne sur CPU, ideal pour les appareils mobiles et embarques.
Modele conversationnel avance par Nous Research. Suivi d'instructions excellent et function calling.
Derniere generation IBM Granite. Enterprise-ready avec support d'outils natif et RAG integre.
Troisieme generation Falcon par TII UAE. Multilingue avec raisonnement ameliore.
Modele de raisonnement hybride. Bascule entre reponse rapide et pensee profonde selon la complexite.
Modele code open source de Zhipu AI. Multi-langages avec completion, chat et generation de code.
Modele Mistral specialise mathematiques. Resolution de problemes, preuves formelles et calcul symbolique.
Flagship Cohere nouvelle generation. 111B parametres, raisonnement avance et outils natifs.
Modele LG AI Research. Bilingue coreen-anglais avec raisonnement long contexte.
Modele conversationnel uncensored. Suivi d'instructions precis, ideal pour la recherche et l'experimentation.
Modele NVIDIA compact. Optimise pour l'inference rapide sur GPU consumer et edge devices.
Reproduction open source de l'architecture GPT. 20B parametres, polyvalent et accessible en local.
Embeddings multilingues de BAAI. Dense, sparse et multi-vecteurs pour recherche hybride avancee.
Modele specialise extraction de texte web. Convertit HTML en markdown propre et structure.
Petit modele de raisonnement par RL. Surpasse des modeles 10x plus grands sur les benchmarks STEM.
Le modèle phare de Sancti. Optimisé pour la compréhension du contexte long, le raisonnement en chaîne et la génération de code structuré.
Version ultra-rapide de Sancti-1. Réponses en temps réel pour les cas d'usage interactifs. Parfait pour les auto-complétions et les suggestions live.
Spécialisé code. Fine-tuné sur 50M+ fichiers source, 200+ langages, patterns d'architecture modernes. Le meilleur compagnon pour CODAO.
Le modèle le plus puissant d'Anthropic. Excellence en raisonnement complexe, analyse approfondie et génération créative.
Le modèle omnimodal d'OpenAI. Traite texte, images et audio nativement avec des performances de pointe.
Le modèle phare de Google. Fenêtre de contexte exceptionnelle, compréhension multimodale native.
Le meilleur modèle open source de Meta. Qualité proche du GPT-4 en local, totalement privé.
Importez n'importe quel modèle depuis le Hub HuggingFace (500K+ modèles). GGUF, SafeTensors, compatible Ollama.
Modèle de raisonnement open source. Chaîne de pensée explicite, performance proche d'o1 en local.
Le flagship d'Alibaba. MoE 235B, multilingue, mode thinking/non-thinking. Rival des meilleurs modèles fermés.
Analyse d'images, de diagrammes, de captures d'écran et de documents. Comprend les interfaces UI et génère des descriptions structurées.
Modèle conçu pour la rétention à long terme. Indexe, classe et retrouve des informations dans des historiques de millions de tokens.
Équilibre parfait performance/vitesse. Idéal pour la plupart des tâches professionnelles.
Ultra-rapide et économique. Parfait pour les interactions temps réel et l'auto-complétion.
Modèle de raisonnement avancé. Excelle sur les problèmes complexes en mathématiques, science et programmation.
Version améliorée de GPT-4 avec de meilleures capacités d'instruction-following et de cohérence.
Version rapide de Gemini. Excellent rapport vitesse/qualité pour les applications interactives.
Capacités vision de Meta en open source. Analyse d'images et documents en local.
Le flagship de Mistral AI. Excellent en code, raisonnement et multilingue. Très performant en local.
Modèle spécialisé code par Mistral. 80+ langages, completion de code, détection de bugs.
Le meilleur modèle de code en local selon les benchmarks. Surpasse GPT-4o sur HumanEval.
Modèle de raisonnement open source. Chaîne de pensée explicite, performance proche d'o1 en local.
Petit modèle Microsoft, incroyablement capable. Idéal pour les appareils avec ressources limitées.
Version compacte de Sancti-1. Mêmes capacités de raisonnement, empreinte réduite de 80 %. Déploiement sur edge et appareils mobiles.
Transcription, traduction vocale et synthèse de voix. Supporte 40+ langues, ponctuation automatique, identification des locuteurs.
Modèle d'embeddings haute densité. 4096 dimensions, optimisé pour la recherche sémantique, RAG et clustering de documents.
Modèle de sécurité et modération. Détecte contenu nuisible, hallucinations, injections de prompt et violations de politique.
Traduction neuronale de haute précision sur 95 langues. Préserve le ton, le style et la terminologie technique.
Optimisé pour l'écriture créative, le storytelling et le contenu marketing. Fine-tuné sur 10M+ textes littéraires et créatifs.
Raisonnement en chaîne explicite. Résout des problèmes complexes étape par étape avec vérification automatique.
Orchestration multi-agents. Planification, délégation et synchronisation entre agents IA pour des workflows complexes.
Résumé intelligent de documents longs, réunions, podcasts et vidéos. Structure automatique en points clés et actions.
Auto-complétion de code ultra-rapide. Latence <50ms, supporte 80+ langages, intégration inline dans CODAO.
Le meilleur modèle claude de génération précédente. Excellent rapport qualité/vitesse pour le code et l'analyse.
Ultra-rapide avec les capacités d'Haiku 3.5. Idéal pour les tâches à fort volume.
Le modèle le plus puissant de la génération Claude 3. Raisonnement approfondi et analyse nuancée.
Équilibre intelligent entre performance et vitesse dans la gamme Claude 3.
Le modèle Claude 3 le plus rapide et économique. Réponses quasi-instantanées.
Version légère et économique de GPT-4o. Excellentes performances pour les tâches courantes.
Premier modèle de raisonnement d'OpenAI. Réflexion profonde avant de répondre — idéal pour les problèmes difficiles.
Version compacte d'o1 spécialisée STEM. Plus rapide et moins coûteuse pour les problèmes techniques.
Raisonnement avancé dans un format compact. Performances proches d'o3 pour la science et la programmation.
Dernière génération de raisonnement compact. Vision intégrée avec capacités de planification multimodales.
GPT-4 optimisé pour la vitesse. Fenêtre de contexte étendue et capacités vision.
Modèle classique rapide et économique. Excellent pour les tâches simples et l'auto-complétion.
Version allégée de GPT-4.1. Rapport coût/performance optimisé pour un déploiement à grande échelle.
Transcription vocale de référence. 99 langues, robuste aux accents et au bruit ambiant.
Synthèse vocale haute définition. 6 voix naturelles, débit et ton configurables.
Version ultra-légère de Gemini 2. Latence minimale pour les applications mobiles et edge.
Prédécesseur de Gemini 2.5 Pro. Fenêtre 1M tokens avec compréhension multimodale éprouvée.
Variante rapide de Gemini 1.5 Pro. Idéal pour le traitement de documents volumineux.
Modèle on-device de Google. Conçu pour les smartphones et appareils avec ressources contraintes.
Modèle open source de Google. Performant en local, multilingue et vision nativement supportée.
Version équilibrée de Gemma 3. Excellent pour un déploiement local sans GPU haut de gamme.
Deuxième génération de Gemma. Architecture améliorée, meilleure cohérence et raisonnement.
Tiny modèle open source de Google. Parfait pour les appareils à très faibles ressources.
Le plus grand modèle open source de Meta. Performances rivalisant avec les meilleurs modèles commerciaux.
Modèle 70B de la génération 3.1. Support multilingue amélioré et meilleure suivie d'instructions.
Version 8B polyvalente et légère. Excellent équilibre pour un déploiement on-premise.
Petit modèle Llama 3.2. Fonctionne sur CPU, idéal pour des cas d'usage légers.
Modèle on-device. 1B paramètres pour les systèmes embarqués et les applications mobiles.
Version 70B de CodeLlama. Complétion, génération et débogage de code en local sans compromis.
Modèle code de Meta. Fine-tuné sur du code Python, C++, Java, TypeScript et plus.
Modèle de sécurité open source. Classifie contenu dangereux, haineux et illégal pour la modération.
Petit modèle de Mistral avec vision. Idéal pour les agents et pipelines automatisés.
Modèle 12B développé avec NVIDIA. Long contexte, gestion avancée des conversations.
Architecture MoE 141B (22B actifs). Qualité proche GPT-4 avec efficacité remarquable.
Architecture MoE 56B (7B actifs). Excellent en local, supporte 32K de contexte.
Premier modèle vision de Mistral. Analyse d'images haute résolution, graphiques, PDF.
Modèle 8B edge de Mistral. Optimisé pour l'inférence on-device avec une latence minimale.
Architecture Mamba pour le code. Inférence linéaire, idéal pour les très longues séquences.
Modèle fondateur de Mistral. Solide et polyvalent, parfait pour le fine-tuning et l'expérimentation.
Modèle de code MoE de DeepSeek. Dépasse GPT-4 Turbo sur plusieurs benchmarks de code.
Version 16B de DeepSeek Coder V2. Performances élevées sur CPU consommateur.
Modèle open source code de Hugging Face. 600+ langages, 4K fenêtre fill-in-the-middle.
Version 7B de StarCoder2. Idéal pour les machines avec 8 Go de VRAM.
Petit modèle code pour CPU. Completion rapide dans les IDE à faibles ressources.
Modèle code de Google open source. Fine-tuné sur Python, JavaScript, Go, Rust.
Completion de code ultra-légère. Fonctionne sur n'importe quel appareil moderne.
Fine-tune CodeLlama par Phind. Excellent sur le code Python et les questions de programmation.
Fine-tune code avec la méthode Evol-Instruct. Très performant sur HumanEval.
Approche OSS-Instruct pour la génération de code. Surpasse GPT-3.5 en completion.
Spécialisé SQL. Génère des requêtes complexes à partir de questions en langage naturel.
Modèle code d'IBM open source. Optimisé pour enterprise, supporte plus de 116 langages.
Version 8B de Granite Code. Léger et rapide pour intégration dans des pipelines CI/CD.
Version 13B de CodeLlama. Bon équilibre performance/ressources pour le code local.
Base de code Meta légère. Supporte 7 langages avec fill-in-the-middle.
Flagship de DeepSeek. Architecture MoE 671B (37B actifs). Rival sérieux de GPT-4 en local.
Version 32B de DeepSeek R1 distillée depuis Qwen. Raisonnement excellent sur machine gaming.
DeepSeek R1 distillé en 14B. Raisonnement chaîne-de-pensée sur 16 Go de RAM.
DeepSeek R1 le plus léger. Raisonnement accessible sur 8 Go de RAM.
Le plus grand modèle Qwen. Excellente compréhension du chinois et de nombreuses langues. Qualité frontier.
Modèle Qwen 32B. Performances remarquables pour le texte multilingue et le raisonnement.
Version 14B de Qwen 2.5. Idéal pour la production locale avec 16 Go de VRAM.
Qwen 7B rapide et compact. Excellent rapport performance/ressources.
Petit modèle Qwen pour appareils contraints. Supporte 29 langues.
Phi-3.5 3.8B avec long contexte. Presque aussi capable que Phi-4 sur les benchmarks de code.
Version 14B de la famille Phi-3. Performances solides sur raisonnement et code.
Petit modèle Phi-3 de Microsoft. Excellente qualité pour sa taille compacte.
Modèle bilingue chinois-anglais de 01.AI. Excellent sur les benchmarks de raisonnement.
Version 9B de Yi. Bilingue, contexte long, performant sur CPU.
Modèle 20B de Shanghai AI Lab. Très fort en mathématiques et raisonnement logique.
Version 7B d'InternLM2. Bon assistant général avec long contexte.
Modèle de Samsung avec architecture Depth Up-Scaling. Superpasse Llama 2 70B.
Fine-tune Mixtral 8×7B par Nous Research. Excellent pour le suivi d'instructions complexes.
Fine-tune Mistral avec des données GPT-4. Très bon assistant général léger.
Variante sans censure de Mistral 7B pour usage en recherche. Suivi d'instructions précis.
Modèle chat d'Intel optimisé pour les processeurs Gaudi et Core Ultra.
Modèle entraîné avec C-RLFT. Surpasse ChatGPT sur plusieurs benchmarks malgré sa taille.
Fine-tune Mistral avec DPO. Conversations naturelles et suivi d'instructions simplifié.
Grand modèle WizardLM avec architecture MoE. Rival de GPT-4 sur de nombreuses tâches.
Modèle RAG-optimisé de Cohere. Excellent pour la recherche documentaire et les citations.
Flagship Cohere avec outils natifs. Raisonnement avancé et grounding dans les sources.
Modèle multilingue de Cohere. Supporte 23 langues dont l'arabe, le hindi, le swahili.
Version compacte d'Aya 23. Multilingue 23 langues sur appareils grand public.
Modèle de Tsinghua University. Fort en chinois et mathématiques avec support des outils.
Large modèle vision en local. Compréhension fine des images, tableaux et OCR.
Version 13B de LLaVA. Analyse d'images polyvalente avec un bon équilibre ressources.
LLaVA basé sur LLaMA 3. Compréhension visuelle moderne, léger et rapide.
Tiny vision model (1.8B). Répond à des questions sur les images sur n'importe quel appareil.
Modèle vision compact de Tsinghua. Supporte images haute résolution et OCR multilingue.
Embeddings texte open source. Long contexte 8K, très utilisé pour les pipelines RAG.
Modèle d'embeddings dense de mixedbread. SOTA sur MTEB pour sa catégorie de taille.
Embeddings ultra-légers de Sentence Transformers. 384 dimensions, très rapides.
LLaMA 2 fine-tuné sur données médicales. Terminologie clinique, diagnostics différentiels.
LLaMA 2 70B adapté à la médecine par l'EPFL. Références PubMed et directives cliniques.
Modèle conversationnel 34B de Nous Research. Très fort sur les longues conversations.
Modèle de Stability AI. Multilingual, entraîné sur 2T tokens de code et texte.
Modèle raisonnement de Microsoft. Entraîné à réfléchir pas-à-pas comme un tuteur.
Modèle vision-langage d'Alibaba. Analyse de documents, graphiques, et vidéos frame-par-frame.
Grand modèle vision de Qwen. Compréhension fine d'images haute résolution et OCR multilingue.
Version améliorée de DeepSeek V2. Meilleures capacités d'écriture et de programmation.
Modèle de TII UAE. Entraîné sur un corpus trilingue — parmi les premiers LLM open source de qualité.
Modèle compact de Hugging Face. Excellent sur CPU, parfait pour les appareils embarqués.
Le plus petit modèle LLaMA-compatible. Tourne sur Raspberry Pi et microcontrôleurs.
Open Language Model d'Allen AI. Entièrement open source — données, poids et code de formation.
Version Instruct de Llama 3.3 70B optimisée via Ollama. Fine-tuning chat avancé en local.
Petit frère de Phi-4. 3.8B paramètres, ultra-rapide, garde les capacités de raisonnement.
Modèle multilingue de BigScience. 46 langues et 13 langages de programmation.
Modèle compact de Microsoft Research. Raisonnement et code de haut niveau dans une taille réduite. Idéal pour le déploiement edge.
Architecture Mixture-of-Experts de Microsoft. Qualité d'un 70B pour le coût d'un 14B.
Modèle vision fondamental de Microsoft. Détection d'objets, OCR, captioning et segmentation en un seul modèle.
Modèle de raisonnement de Microsoft. Entraîné pour raisonner par étapes comme un modèle bien plus grand.
Le modèle phare d'Amazon. Multimodal, rapide, excellent rapport qualité/coût via Bedrock.
Version légère de Nova. Traite texte, images et vidéos. Ultra-économique pour le volume.
Le modèle le plus rapide d'Amazon. Texte uniquement, latence minimale, coût le plus bas.
Modèle de texte généraliste d'Amazon. Fiable, performant et entièrement intégré dans l'écosystème AWS.
Le modèle on-device d'Apple Intelligence. Optimisé Neural Engine, ultra-privé, intégré iOS/macOS.
Modèle open source d'Apple Research. Architecture layer-wise scaling efficiente.
Écosystème de modèles optimisés Apple Silicon via le framework MLX. Llama, Qwen, Mistral convertis pour Mac.
Modèle aligné par HuggingFace. Fine-tuné avec DPO, excellent en chat et instruction-following.
Modèle de code de BigCode / HuggingFace. 600+ langages, fine-tuné sur The Stack v2.
Modèle ultra-compact de HuggingFace. Tourne sur CPU, parfait pour les appareils embarqués et edge.
Modèle MoE géant de DeepSeek. 671B paramètres, architecture efficiente, performances de pointe en open source.
Spécialisé code par DeepSeek. 236B MoE, supporte 338 langages, excelle en complétion et refactoring.
Modèle dense 32B. Excellent rapport taille/performance, tourne sur GPU consumer. Mode thinking activable.
Le meilleur modèle de code en local. Surpasse GPT-4o sur HumanEval et MBPP.
Modèle vision-langage de Qwen. Analyse de documents, graphiques, OCR multilingue, vidéo frame-by-frame.
Vous développez un modèle IA ? Intégrez-le à l'écosystème Sancti. Vos utilisateurs l'accèdent depuis toutes les apps — sans effort côté intégration.