Marvis dévoile une fonctionnalité de modèles personnalisés, intégrant les modèles GLM de Kimi et Zhipu

Le 1er septembre, Marvis, l’assistant IA de Tencent intégré au système d’exploitation, a officiellement lancé sa fonctionnalité « Modèle personnalisé ». Cette mise à jour permet aux utilisateurs d’intégrer de manière transparente dans Marvis des modèles tiers respectant les protocoles d’interface standard du secteur. Parmi les fournisseurs pris en charge figurent des plateformes majeures telles que Tencent Cloud, Alibaba Cloud, DeepSeek, Minimax, Kimi, Zhipu et Xiaomi. De plus, cette fonctionnalité prend en charge les modèles open source déployés localement et permet une synchronisation entre appareils pour une expérience cohérente.

Libérer la flexibilité des modèles : la liberté de choix

Au cours de l’année écoulée, le paysage des grands modèles linguistiques s’est accéléré, avec l’émergence de nouveaux leaders chaque mois. Aucun modèle ne domine tous les cas d’utilisation ; certains excellent dans la rédaction de textes longs, d’autres dans la génération de code, et d’autres encore en termes de rapidité ou de rentabilité. Par conséquent, la demande des utilisateurs pour pouvoir passer librement d’un modèle à l’autre a considérablement augmenté.

Cette mise à jour répond à ce besoin en accordant aux utilisateurs un contrôle total sur la sélection des modèles. Auparavant, Marvis se limitait à ses modèles intégrés. Désormais, les utilisateurs peuvent opter pour des combinaisons préconfigurées telles que HuanYuan Hy4preview et DeepSeek-V4Pro, ou se connecter à n’importe quel grand modèle compatible avec les protocoles d’interface standard.

Du point de vue de l’interface utilisateur, l’accès aux paramètres « Modèle personnalisé » est très simple : il suffit de se rendre dans « Paramètres - Gestion des modèles ». Le système propose des options de configuration rapide pour les modèles de Tencent Cloud et DeepSeek, tout en offrant une saisie manuelle permettant aux utilisateurs d’ajouter des modèles spécifiques. Une fois la configuration effectuée, les utilisateurs peuvent passer d’un modèle à l’autre au cours des conversations, en sélectionnant l’outil le plus adapté à chaque tâche.

Il est à noter que Marvis offre à chaque utilisateur un quota quotidien gratuit de 10 millions de jetons, ce qui suffit pour la plupart des tâches quotidiennes. Toutefois, dans des scénarios à haute fréquence ou à forte utilisation, tels que la génération intensive de code ou le traitement de documents volumineux, cette limite peut être atteinte. En intégrant des services tiers via des modèles personnalisés, l’utilisation est facturée sur le compte externe de l’utilisateur, ce qui permet de contourner le quota quotidien de Marvis. Cela offre une solution pratique aux utilisateurs avancés qui ont besoin d’une plus grande capacité.

Intégration de modèles locaux : simplifier le déploiement privé

Au-delà des options basées sur le cloud, cette mise à jour prend également en charge l’intégration de modèles locaux. Pour les utilisateurs qui accordent la priorité à la confidentialité des données ou qui cherchent à réduire les coûts liés aux API, Marvis leur permet désormais d’exécuter des modèles open source localement sur leur ordinateur. En utilisant des applications tierces et en effectuant une configuration simple au sein de Marvis, les utilisateurs peuvent fonctionner en « mode local ».

L’atout majeur réside ici dans l’accessibilité. Auparavant, le « mode local » natif de Marvis exigeait un matériel haut de gamme doté d’une puissance de calcul locale importante. En accédant aux modèles locaux via la fonctionnalité de modèle personnalisé, les utilisateurs peuvent tirer parti du « mode efficacité », qui abaisse les barrières matérielles et réduit les contraintes de performance associées à l’exécution locale des modèles.

Du point de vue de la sécurité, l’intégration des modèles locaux garantit que les données des conversations ne quittent jamais l’appareil de l’utilisateur, ce qui élimine la nécessité de transmettre des informations via des serveurs cloud. Cela en fait une solution idéale pour les environnements soumis à des exigences strictes en matière de confidentialité des données.

Synchronisation multi-appareils : une seule configuration, tous les appareils

La troisième fonctionnalité majeure est la synchronisation multi-appareils. Les configurations de modèles personnalisés sont considérées comme des ressources du compte personnel, liées au compte de l’utilisateur plutôt qu’à un appareil spécifique. Cela signifie que, que vous vous connectiez à Marvis sur un PC Windows, un Mac ou un appareil mobile, votre liste de modèles configurés se synchronisera automatiquement, vous évitant ainsi de devoir reconfigurer les paramètres sur chaque appareil.

Marvis prend actuellement en charge Mac, Windows, iOS, Android et l’iPad. Pour les professionnels qui passent fréquemment d’un appareil à l’autre, cela garantit la continuité : un modèle configuré sur un ordinateur de bureau peut être utilisé sur un appareil mobile en déplacement, ce qui permet de maintenir un flux de travail d’IA ininterrompu sur toutes les plateformes.

La dissociation des assistants IA des modèles sous-jacents est en passe de devenir une norme du secteur. Les utilisateurs n’ont plus besoin de remplacer des applications entières pour tester de nouveaux modèles ni de jongler entre plusieurs assistants. La fonctionnalité de modèles personnalisés est désormais disponible dans la dernière version de Marvis. Les utilisateurs peuvent y accéder en mettant à jour l’application et en se rendant dans « Paramètres – Gestion des modèles ».