Les modèles DeepSeek OCR, MiniMax M2.1 et Qwen3-VL-8B-Instruct sont désormais disponibles sur SageMaker JumpStart
AWS a annoncé aujourd’hui la disponibilité de DeepSeek OCR, MiniMax M2.1 et Qwen3-VL-8B-Instruct dans Amazon SageMaker JumpStart, élargissant ainsi le portefeuille de modèles de fondation proposés aux clients AWS. Ces trois modèles apportent des fonctionnalités spécialisées couvrant l’intelligence documentaire, le codage multilingue, le raisonnement multimodal avancé et la compréhension du langage visuel, permettant aux clients de créer des applications d’IA sophistiquées dans divers cas d’utilisation sur l’infrastructure AWS.
Ces modèles répondent aux différents défis de l’IA d’entreprise grâce à des fonctionnalités spécialisées :
DeepSeek OCR explore la compression de texte visuel pour le traitement de documents. Il peut extraire des informations structurées à partir de formulaires, de factures, de diagrammes et de documents complexes avec des mises en page de texte denses.
MiniMax M2.1 est optimisé pour le codage, l’utilisation d’outils, le suivi des instructions et la planification à long terme. Il automatise le développement de logiciels multilingues et exécute des flux de travail bureautiques complexes en plusieurs étapes, permettant aux développeurs de créer des applications autonomes.
Qwen3-VL-8B-Instruct offre une compréhension et une génération de texte supérieures, une perception visuelle et un raisonnement plus approfondis, une longueur de contexte étendue, une meilleure compréhension de la dynamique spatiale et vidéo ainsi que des capacités d’interaction avec les agents renforcées.
Avec SageMaker JumpStart, les clients peuvent déployer n’importe lequel de ces modèles en quelques clics pour répondre à leurs cas d’utilisation spécifiques de l’IA.
Pour commencer à utiliser ces modèles, accédez au catalogue de modèles SageMaker JumpStart dans la console SageMaker ou utilisez le kit SDK Python de SageMaker pour déployer les modèles sur votre compte AWS. Pour en savoir plus sur le déploiement et l’utilisation de modèles de base dans SageMaker JumpStart, consultez la documentation relative à Amazon SageMaker JumpStart.