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Vous décrivez. Novera prépare, exécute et organise.
Un assistant IA indépendant de TRON-ABS, du premier démarrage aux résultats : texte, images, musique et vidéo dans la même discussion.
Disponible sur Windows, Linux, macOS et Android · 80 langues d’interface · 42 fournisseurs cloud · 49 préréglages média · Apache 2.0
Automatisation · Tableau de bord · Modèles locaux · Formats et Hub · Cloud · English · Contribuer
Contact officiel : contact.novera.tronabs@gmail.com
Réseaux officiels de Novera : Facebook · Instagram · TikTok · YouTube · X · Bluesky
Partagez vos créations, modèles, réglages, questions, retours et idées.
Données et confidentialité : [inférence locale, télémétrie facultative, erreurs et mises à jour](docs/DONNEES_ET_CONFIDENTIALITE.md). Licence : [Apache 2.0](LICENSE) · [Attribution](NOTICE).
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## Disponibilité — 3 novembre 2026
**Novera 1.0.0 est disponible sur Windows, Linux, macOS et Android.** [Windows x64 / Linux x64](https://github.com/TRON-ABS/Novera/releases/tag/v1.0.0) · [Windows ARM64](https://github.com/TRON-ABS/Novera/releases/tag/v1.0.0-windows-arm64). Les installateurs desktop, les deux CLI, leurs signatures et les manifests de mise à jour sont publics et vérifiés.
| Plateforme | Disponibilité |
| --- | --- |
| Windows x64 | Installateur NSIS public, updater signé ; installation et remplacement natif vérifiés. |
| Linux x64 | AppImage publique, updater signé ; installation et remplacement natif vérifiés. |
| CLI Windows x64 / Linux x64 | [CLI Novera](https://github.com/TRON-ABS/Novera/releases/tag/v1.0.0-cli-novera) : `novera.exe` / `novera`, canal de mise à jour signé dédié. |
| Windows ARM64 | [Installateur NSIS public](https://github.com/TRON-ABS/Novera/releases/tag/v1.0.0-windows-arm64), moteur texte CPU natif ; installation, remplacement et contrôle du canal public vérifiés. |
| Android ARM64 | [APK signé public 1.0.0](https://github.com/TRON-ABS/Novera/releases/tag/v1.0.0-android-1000012), Android 7+, lot par défaut 512. Le mainteneur confirme le bon fonctionnement du build 1000012 sur téléphone. APK vierge, sans conversations, modèles ni clés API personnelles. [Preuves et limites](docs/RELEASE_ANDROID_1.0.0.md). |
| macOS Intel / Apple Silicon | [Version officielle 1.0.0 — DMG](https://github.com/TRON-ABS/Novera/releases/tag/v1.0.0-macos), macOS 13+ Intel / 14+ Apple Silicon ; mises à jour signées Novera. Sans notarisation Apple ; tests automatiques réussis sur les deux architectures, essais visuels différés. [Installation et preuves](docs/RELEASE_MACOS_1.0.0.md). |
| iOS | Simulateur interne ; signature/provisioning Apple nécessaires avant installation sur iPhone. [Suivi](docs/REPRISE_MACOS_IOS.md). |
| Windows x64 portable | [Archive ZIP signée](https://github.com/TRON-ABS/Novera/releases/tag/v1.0.0-windows-portable) ; données dans Data, remplacement signé de Program vérifié. |
| Web, MSI, Debian | Client Web et autres formats encore internes ; vitrine informative Pages disponible. |
Sur Mac, ouvrir le DMG et copier Novera dans Applications. Si le premier lancement est bloqué, autoriser Novera dans **Réglages Système → Confidentialité et sécurité → Ouvrir quand même**. [Procédure Apple](https://support.apple.com/fr-fr/guide/mac-help/-mh40616/mac).
Les signatures updater ne valent pas Authenticode Windows ou notarisation Apple. Les contrôles de version à jour sur le canal public passent ; une transition entre deux versions publiques reste un essai de la prochaine sortie. [Preuves et limites](docs/LAUNCH_STATUS.md).
Sur Android, un téléphone moderne avec suffisamment de mémoire est conseillé pour les modèles locaux ; sur un appareil moins puissant, privilégier un fournisseur API. Pour la recherche web, un contexte d'au moins **16K tokens (16 384)** est conseillé, comme sur les autres versions.
**La version portable Windows x64 1.0.0 est disponible.** Les discussions, réglages et modèles téléchargés restent dans le dossier portable, sous `Data`. Extraire l’archive complète et ouvrir `Novera.exe`. Fermer Novera avant de déplacer le dossier ou d’éjecter la clé USB. [Guide portable et limites](docs/WINDOWS_PORTABLE.md).
## Un tableau de bord pour tout créer
Novera évolue avec vous. Vos exemples et réglages peuvent aider les autres utilisateurs à trouver une configuration adaptée. Partagez vos questions, problèmes et idées sur notre [page Facebook](https://www.facebook.com/profile.php?id=61596114515071) ou par [email](mailto:contact.novera.tronabs@gmail.com). Indiquez si possible votre version de Novera, votre appareil et le modèle local ou API utilisé. Masquez les données personnelles et ne partagez jamais vos clés API ou mots de passe.
*Capture réelle de l’application Windows fournie par le mainteneur le 1er novembre 2026, qui confirme que l’application fonctionne bien. Elle montre un paysage généré, les commandes du fichier enregistré et le tableau de bord de création unifié ; ce n’est pas une maquette.*
Un seul panneau, cinq modes : **Auto / Texte / Image / Musique / Vidéo**. Les réglages suivent le mode choisi : format, résolution, durée, cadence, qualité, instrumental, paroles, graine et quantité. La largeur du panneau et les boutons s’adaptent à la fenêtre et aux libellés traduits.
- **1 à 10 générations successives**, avec 1 par défaut et une quantité indépendante pour l’image, la musique et la vidéo. Arrêter interrompt la tâche active et la suite.
- **Graines aléatoires, fixes, +1 ou −1**, formats prédéfinis ou personnalisés et agrandissement optionnel **Real-ESRGAN ×2/×4**, avec dimensions finales affichées.
- Modèle sélectionné, mémoire automatique, pièces jointes, consignes, recherche web et outils restent accessibles dans la même barre. Les outils dépendent des capacités du modèle et des autorisations accordées.
## Du démarrage au résultat
**Notre système automatisé relie la préparation à l’exécution complète du parcours.** Il prend en charge les étapes techniques disponibles pour la configuration choisie, avec des réglages avancés accessibles lorsque vous en avez besoin.
| Étape | Ce que Novera prend en charge |
| --- | --- |
| **1. Démarrer** | Choisit une langue système prise en charge au premier lancement, puis conserve votre préférence. Présente les modèles de départ et les informations utiles sur le matériel. |
| **2. Préparer** | L’installation guidée propose texte, embeddings, image, musique, vidéo et agrandissement. Elle affiche composants, tailles et espace disponible avant votre validation, puis suit les téléchargements avec progression, pause/reprise et vérification SHA-256. |
| **3. Configurer** | Enregistre les modèles et leurs composants, prépare les profils adaptés et signale les dépendances à installer. L’embedding de recherche démarre sur CPU ; son placement CPU/GPU reste configurable. Le mode instrumental est activé par défaut pour les nouveaux profils musicaux. |
| **4. Comprendre la demande** | Le mode Auto oriente les demandes de création reconnues vers le texte, l’image, la musique ou la vidéo. Vous pouvez aussi choisir explicitement le mode et le modèle, local ou cloud. |
| **5. Exécuter** | La mémoire automatique attend les travaux actifs, libère les modèles inutiles et recharge les ressources nécessaires. Une série de 1 à 10 tâches s’exécute dans l’ordre, avec libération des ressources avant la suivante. Les fournisseurs cloud utilisent le compte et la configuration sélectionnés. |
| **6. Retrouver et réutiliser** | Enregistre les médias dans les dossiers système Novera, affiche les résultats et les durées disponibles, puis propose variantes, bibliothèque, copie, export ou partage système. L’envoi vers une autre application reste votre action. |
L’automatisation couvre les moteurs et parcours intégrés ; elle ne rend pas exécutable n’importe quel modèle du Hub. Matériel, composants installés et accès fournisseur déterminent les possibilités. Les dossiers, modifications de fichiers et commandes shell suivent les autorisations de la conversation.
[Guide d’utilisation](docs/USER_GUIDE.md) · [Moteurs et validations](docs/SUIVI_MOTEURS.md) · [Architecture](docs/DEVELOPMENT.md)
Dans les sources actualisées, **Configurations adapte ses recommandations au mobile et aux petites machines** : LFM3-1.7B Q4, ou LFM3-Omni-2B Q4 avec son projecteur si la mémoire déclarée et le moteur conviennent. Les générations locales indisponibles sont masquées ou bloquées ; image, musique et vidéo cloud configurées restent disponibles. Les indications réutilisent les 80 catalogues de langue. Ces estimations restent à tester sur appareil et nécessitent une recompilation pour intégrer les applications installées.
## Capacités disponibles dans les sources
Les diagnostics facultatifs de maintenance distinguent désormais les builds et couvrent les échecs interceptés en plus des exceptions JavaScript, avec consentement séparé et champs techniques filtrés. Une alerte e-mail horaire de production est configurée pour le mainteneur. Les symboles privés et les détails des alertes suivent la [procédure de maintenance](docs/MAINTENANCE.md) ; la réception du test e-mail est confirmée ; l'envoi authentifié des symboles et l'essai du prochain binaire restent à vérifier avant release.
| Domaine | Fonctions |
| --- | --- |
| **Texte et vision** | Conversation, documents joints, réponses progressives et modèles locaux ou cloud. La vision dépend du modèle ; comprendre une image et en générer une sont deux capacités distinctes. |
| **Image** | Création dans la discussion, graines, ratios, résolution, composants GGUF/Safetensors, dossiers Diffusers configurés et chemin NVFP4 CUDA pour le profil pris en charge. |
| **Musique** | Création locale ou cloud, durée, qualité, instrumental ou chant selon le moteur, paroles structurées et lecteur audio. Les fournisseurs n’exposent pas tous les mêmes options. |
| **Vidéo** | Création locale ou cloud, durée, nombre d’images/cadence pour les profils locaux, ratios, résolution et lecteur vidéo. |
| **Recherche et outils** | Recherche web, recherche documentaire avec embeddings, MCP, espaces de travail et outils locaux selon le modèle et les accès accordés. |
| **Résultats et partage** | Bibliothèque média, variantes, export de réponses ou discussions, documents et médias d’origine, impression/PDF et partage système selon la plateforme. |
| **Maîtrise des ressources** | Mémoire automatique activée par défaut, réglages CPU/GPU des composants pris en charge et profils manuels lorsque les ressources le permettent. |
## Modèles locaux utilisés
Ces modèles constituent la configuration guidée actuelle. Vous pouvez importer d’autres modèles compatibles ou modifier les profils.
| Usage | Modèle / composants de la configuration |
| --- | --- |
| **Texte — modèle de départ** | **Nemotron-3.5-Bolt-E4B**, fichier `Nemotron-3.5-Bolt-E4B-Q4_K_M.gguf`. |
| **Recherche documentaire** | **Qwen3-Embedding-0.6B Q8_0**, placement **CPU par défaut**, choix CPU/GPU enregistré. |
| **Image** | **FLUX.2 Klein 4B Q4_K_M**, encodeur **Qwen3-4B Q4_K_M** et VAE FLUX.2 officiel. |
| **Image — option matérielle** | **FLUX.2 Klein 4B NVFP4**, via le chemin CUDA natif lorsque le GPU et l’environnement sont compatibles. |
| **Musique** | **ACE-Step 1.5 Turbo 2B Q4_K_M**, planificateur `acestep-5Hz-lm-1.7B-Q8_0.gguf`, encodeur musical Qwen3 et VAE associés. |
| **Vidéo** | **Wan2.1 T2V 1.3B Q4_K_M**, encodeur **UMT5-XXL Q4_K_M** et VAE Wan 2.1. |
| **Agrandissement** | **Real-ESRGAN ×2 et ×4**, optionnel, avec vérification des dépendances. |
L’encodeur Qwen du profil musical et le modèle Qwen de recherche sont **deux fichiers différents**, conservés dans leurs dossiers respectifs. Les licences des modèles restent celles de leurs éditeurs.
[Manifestes texte](web-app/src/constants/text-manifest.json) · [Embeddings](web-app/src/constants/embedding-manifest.json) · [Musique](web-app/src/constants/music-manifest.json) · [Composants image/vidéo](src-tauri/src/core/creation_bundle.rs)
## Fournisseurs cloud
**42 profils fournisseurs** sont intégrés. **ElevenLabs** complète désormais la vitrine, aux côtés des routes musicales de Stability AI, fal et Replicate.
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[OpenAI](https://platform.openai.com/docs/models) | 
[Microsoft Azure](https://oai.azure.com/deployments) | 
[Anthropic](https://platform.claude.com/docs/en/models/overview) |
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[OpenRouter](https://openrouter.ai/models) | 
[Mistral](https://docs.mistral.ai/models) | 
[Groq](https://console.groq.com/docs/models) |
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[xAI](https://docs.x.ai/developers/models) | 
[Google Gemini](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models) | 
[MiniMax](https://platform.minimax.io/docs/api-reference/text-openai-api) |
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[Hugging Face](https://huggingface.co/models?pipeline_tag=text-generation&inference_provider=all) | 
[NVIDIA NIM](https://build.nvidia.com/models) | 
[DeepSeek](https://api-docs.deepseek.com/) |
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[Kimi · Moonshot AI](https://platform.kimi.ai/docs/models) | 
[Alibaba Cloud · Qwen](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/models) | 
[Cerebras](https://inference-docs.cerebras.ai/models/overview) |
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[Together AI](https://docs.together.ai/docs/serverless/models) | 
[Fireworks AI](https://docs.fireworks.ai/getting-started/models) | 
[Perplexity](https://docs.perplexity.ai/docs/agent-api/models) |
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[Meta AI](https://dev.meta.ai/docs/models) | 
[Cohere](https://docs.cohere.com/docs/models) | 
[Z.ai](https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5.3) |
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[AI21 Labs](https://docs.ai21.com/docs/jamba-foundation-models) | 
[BytePlus · ByteDance](https://docs.byteplus.com/en/docs/modelark/model-parameter-support) | 
[Baidu Qianfan](https://cloud.baidu.com/doc/qianfan/s/rmh4stp0j) |
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[Tencent TokenHub](https://cloud.tencent.com/document/product/1823/130078) | 
[Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/inference-chat-completions.html) | 
[IBM watsonx](https://www.ibm.com/docs/en/watsonx/saas?topic=preview-inferencing-gateway-models) |
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[ElevenLabs](https://elevenlabs.io/docs/api-reference/music/compose) | 
[Black Forest Labs](https://docs.bfl.ai/quick_start/generating_images) | 
[Stability AI](https://docs.stability.ai/api-reference) |
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[Recraft](https://www.recraft.ai/docs/api-reference/agents.md) | 
[Ideogram](https://developer.ideogram.ai/ideogram-api/api-overview) | 
[Adobe Firefly](https://developer.adobe.com/firefly-services/docs/firefly-api/) |
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[Runway](https://docs.dev.runwayml.com/api/) | 
[Luma](https://docs.agents.lumalabs.ai/guides/model/) | 
[LTX (Lightricks)](https://docs.ltx.io/models) |
| 
[fal](https://fal.ai/docs/documentation/model-apis/inference/queue) | 
[Replicate](https://replicate.com/docs/reference/http) | 
[Leonardo.Ai](https://docs.leonardo.ai/reference/creategeneration) |
| 
[Krea](https://www.krea.ai/docs/developers/krea-3/overview) | 
[Vidu](https://platform.vidu.com/docs/model-map) | 
[PixVerse](https://docs.platform.pixverse.ai/changelog-2394996m0) |
### Image, musique et vidéo
**20 fournisseurs exposent des routes de génération**, avec **49 préréglages : 25 image, 20 vidéo et 4 musique**. Les routes musicales sont **ElevenMusic v2.5**, **Stable Audio 3**, **ACE-Step via fal** et **Stable Audio 2.5 via Replicate**.
| Fournisseur | Sorties dans Novera | Modèles du catalogue |
| --- | --- | --- |
| [ElevenLabs](https://elevenlabs.io/docs/api-reference/music/compose) | Musique | `ElevenMusic v2.5` |
| [Stability AI](https://docs.stability.ai/api-reference/stable-audio/text-to-audio) | Image / Musique | `Stable Audio 3` · `Stable Image Ultra` · `Stable Image Core` |
| [fal](https://fal.ai/models/fal-ai/ace-step/api) | Image / Musique / Vidéo | `ACE-Step · cloud` · `Pika 2.2 · fal` · `Qwen Image 2512 · fal` · `FLUX.2 Max · fal` · `Kling 3 Pro · fal` · `Kling 3 Standard · fal` |
| [Replicate](https://replicate.com/stability-ai/stable-audio-2.5/api/schema) | Image / Musique | `Stable Audio 2.5 · Replicate` · `FLUX.2 Max · Replicate` |
| [BytePlus · ByteDance](https://docs.byteplus.com/en/docs/ModelArk/image-generation-api) | Image / Vidéo | `Dola Seedream 5 Pro` · `Dreamina Seedance 2.5` |
| [Adobe Firefly](https://developer.adobe.com/firefly-services/docs/firefly-api/api/) | Image / Vidéo | `Adobe Firefly Image 5` · `Adobe Firefly Video` |
| [Google Gemini](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/omni) | Image / Vidéo | `Gemini Omni 1.1 Flash` · `Gemini Nano Banana 2.1` |
| [Krea](https://www.krea.ai/docs/developers/krea-3/overview.md) | Image | `Krea 3` |
| [Leonardo.Ai](https://docs.leonardo.ai/docs/lucid-origin) | Image | `Lucid Origin` · `Krea 2 Turbo · Leonardo` · `Ideogram 3 · Leonardo` |
| [Vidu](https://platform.vidu.com/docs/api-reference/video-models/vidu-q4-preview/image-to-video) | Vidéo | `Vidu Q4 Preview` · `Vidu Q3 Pro` · `Vidu Q3 Turbo` |
| [OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation) | Image | `GPT Image 2.5 Sunburst` · `GPT Image 2.5 Flare` |
| [xAI](https://docs.x.ai/developers/model-capabilities/imagine) | Image / Vidéo | `Grok Imagine Image 2.0` · `Grok Imagine Video 1.5` · `Grok Imagine Video 1.5 Lite` |
| [Black Forest Labs](https://docs.bfl.ai/quick_start/generating_images) | Image | `FLUX.2 [max]` · `FLUX.2 [pro]` · `FLUX.2 [klein] 9B` |
| [Recraft](https://www.recraft.ai/docs/api-reference/agents.md) | Image | `Recraft V4.1` · `Recraft V4.1 Flash` · `Recraft V4.1 Pro` |
| [Ideogram](https://developer.ideogram.ai/ideogram-api/api-overview) | Image | `Ideogram 4.5` |
| [Runway](https://docs.dev.runwayml.com/api/) | Vidéo | `Runway Gen-4.5` |
| [Luma](https://docs.agents.lumalabs.ai/guides/model/) | Image / Vidéo | `Luma Uni-1 Max` · `Luma Uni-1` · `Luma Ray 3.2` |
| [LTX (Lightricks)](https://docs.ltx.io/models) | Vidéo | `LTX-2.5 Pro` · `LTX-2.5 Fast` |
| [MiniMax](https://platform.minimax.io/docs/api-reference/video-generation-v2-create) | Image / Vidéo | `MiniMax H3 Max` · `MiniMax H3` · `MiniMax H3 Highspeed` · `MiniMax Image-01` |
| [PixVerse](https://docs.platform.pixverse.ai/changelog-2394996m0) | Vidéo | `PixVerse V6 Max` · `PixVerse V6` |
Voir les modèles texte et vision proposés par fournisseur
| Fournisseur | Identifiants proposés dans les sources |
| --- | --- |
| [OpenAI](https://platform.openai.com/docs/models) | `gpt-6.1-sol` · `gpt-6-astra` · `gpt-6-luna` · `gpt-6-sol` |
| [Microsoft Azure](https://oai.azure.com/deployments) | Déploiement ou passerelle propre au compte |
| [Anthropic](https://platform.claude.com/docs/en/models/overview) | `claude-sonnet-5-5` · `claude-opus-5-5` · `claude-fable-5-1` · `claude-haiku-5-5` |
| [OpenRouter](https://openrouter.ai/models) | `moonshotai/kimi-k3.1-pro` · `minimax/minimax-m3.1-flash` · `deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017` · `nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free` |
| [Mistral](https://docs.mistral.ai/models) | `mistral-large-4` · `mistral-medium-3-5` · `mistral-small-2603` · `ministral-3b-2512` |
| [Groq](https://console.groq.com/docs/models) | `openai/gpt-oss-120b` · `openai/gpt-oss-20b` · `llama-3.3-70b-versatile` · `llama-3.1-8b-instant` |
| [xAI](https://docs.x.ai/developers/models) | `grok-4.7` |
| [Google Gemini](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models) | `gemini-4-argon` · `gemini-3.8-flash` · `gemini-3.6-flash` · `gemini-3.5-flash-lite` |
| [MiniMax](https://platform.minimax.io/docs/api-reference/text-openai-api) | `MiniMax-M3.1-Flash` · `MiniMax-M3` |
| [Hugging Face](https://huggingface.co/models?pipeline_tag=text-generation&inference_provider=all) | `deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017` · `Qwen/Qwen3.8-27B` · `moonshotai/Kimi-K3` · `zai-org/GLM-5.3` |
| [NVIDIA NIM](https://build.nvidia.com/models) | `minimaxai/minimax-m3.1-flash` · `deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash` · `nvidia/nemotron-3.5-super-vl-120b-a12b` · `nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b` · `z-ai/glm-5.3` |
| [DeepSeek](https://api-docs.deepseek.com/) | `deepseek-flash` · `deepseek-v4-pro` |
| [Kimi · Moonshot AI](https://platform.kimi.ai/docs/models) | `kimi-k3.1-pro` · `kimi-k3.1-pro-highspeed` · `kimi-k3` |
| [Alibaba Cloud · Qwen](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/models) | `qwen3.8-max` · `qwen3.7-plus` · `qwen3.8-flash` |
| [Cerebras](https://inference-docs.cerebras.ai/models/overview) | `qwen-3.8-27b` · `gpt-oss-120b` |
| [Together AI](https://docs.together.ai/docs/serverless/models) | `deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017` · `moonshotai/Kimi-K3` · `Qwen/Qwen3.8-Flash` · `Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B` |
| [Fireworks AI](https://docs.fireworks.ai/getting-started/models) | `accounts/fireworks/models/deepseek-v4p1-flash-1017` · `accounts/fireworks/models/kimi-k3` · `accounts/fireworks/models/minimax-m3` |
| [Perplexity](https://docs.perplexity.ai/docs/agent-api/models) | `perplexity/sonar` · `openai/gpt-6.1-sol` · `google/gemini-4-argon` · `perplexity/kimi-k3` |
| [Meta AI](https://dev.meta.ai/docs/models) | `muse-wonder-1.0` · `muse-spark-1.3` |
| [Cohere](https://docs.cohere.com/docs/models) | `command-a-plus-05-2026` |
| [Z.ai](https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5.3) | `glm-5.3` · `glm-5.3-flash` · `glm-5.3-flashx` |
| [AI21 Labs](https://docs.ai21.com/docs/jamba-foundation-models) | `jamba-large` · `jamba-mini-2` |
| [BytePlus · ByteDance](https://docs.byteplus.com/en/docs/modelark/model-parameter-support) | `dola-seed-2-1-turbo-260628` |
| [Baidu Qianfan](https://cloud.baidu.com/doc/qianfan/s/rmh4stp0j) | `ernie-5.1` |
| [Tencent TokenHub](https://cloud.tencent.com/document/product/1823/130078) | `hy4-preview` |
| [Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/inference-chat-completions.html) | `openai.gpt-6.1-sol` |
| [IBM watsonx](https://www.ibm.com/docs/en/watsonx/saas?topic=preview-inferencing-gateway-models) | Déploiement ou passerelle propre au compte |
Inventaire relu dans les sources le **29 octobre 2026**. Ces noms décrivent les préréglages de Novera, pas une garantie d’accès pour chaque compte. Catalogue distant, région, licences, quotas et facturation restent propres au fournisseur. Les profils compatibles peuvent actualiser leur catalogue ; Azure et certaines passerelles utilisent les déploiements du compte. Les contrats cloud ont des tests simulés ; aucune génération payante n’a été lancée pour cette mise à jour de la vitrine.
[Catalogue média](web-app/src/constants/mediaProviders.ts) · [Modèles texte/vision](web-app/src/constants/cloudModels.ts) · [Configuration cloud](docs/USER_GUIDE.md#cloud) · [Provenance des logos](docs/DEVELOPMENT.md#logos)
## Hub et modèles compatibles
**GGUF, Safetensors classiques et quantifiés, ONNX et MLX** : explorez les modèles par usage et choisissez parmi les variantes compatibles avec le moteur et votre matériel.
| Famille | Prise en charge dans les sources | Conditions |
| --- | --- | --- |
| **GGUF** | Texte via llama.cpp ; composants image/vidéo selon le profil. | Architecture reconnue par le moteur embarqué. |
| **GGUF en plusieurs morceaux** | Une variante par série complète, taille cumulée, téléchargement et contrôle taille/SHA-256/en-têtes de tous les morceaux. | Numérotation standard ; télécharger 500 Go ne signifie pas que le modèle peut tourner sur ce PC. |
| **Safetensors classiques** | Dossier complet via Transformers, texte causal sur CPU ou NVIDIA CUDA. | Configuration, tokenizer et tous les fragments requis. |
| **ONNX Runtime** | Import local de graphes numériques/booléens et exports texte préparés pour GenAI. | Dossier complet validé ; pré/post-traitement spécifique à fournir ; [installation et limites](onnx-server/README.md). |
| **Adaptateurs LoRA / PEFT** | Importer une base complète avec son adaptateur local séparé dans le fournisseur Safetensors. | Base Transformers causale non quantifiée, identité correspondante, contrôle des tenseurs et mémoire cumulée estimée ; [installation et limites](transformers-server/README.md#local-lora--peft-adapters). |
| **FP8 LLM / ModelOpt** | Exécution CUDA native des exports FP8 par tenseur compatibles, Llama/Qwen2/Qwen3 denses. | Contrôle de l’architecture/des tenseurs et sonde réelle des kernels ; [installation et limites](transformers-server/README.md#modelopt-fp8-and-nvfp4-llms). |
| **NVFP4 LLM / ModelOpt** | Projections FP4 bloc 16 conservées compactées, GEMM CUDA natives ; voie distincte du NVFP4 image. | GPU Blackwell, dimensions/export compatibles et sonde réelle ; modèles de test non entraînés essayés sur RTX 5070. |
| **AWQ** | Checkpoints 4 bits GEMM non fusionnés. | NVIDIA CUDA et chargeurs optionnels GPTQModel/Transformers. |
| **GPTQ** | Configurations 2/3/4/8 bits, formats gptq/gptq_v2. | NVIDIA CUDA, GPTQModel et Optimum ; essai réel effectué en 4 bits. |
| **bitsandbytes** | 4 bits NF4/FP4 ou 8 bits INT8. | NVIDIA CUDA et dépendances optionnelles ; essais réels NF4 et INT8. |
| **EXL3** | Dossier Safetensors quantifié complet via ExLlamaV3 ; génération CUDA réelle testée. | GPU NVIDIA, environnement Python 3.12 séparé et architecture compatible ; aucun repli CPU. |
| **EXL2** | Chargeur ExLlamaV2 dédié ; streaming, annulation et déchargement testés sur GPU. | Backend CUDA Attention explicitement sélectionné pour l’environnement testé ; checkpoint complet du modèle et VRAM disponible suffisante requis. |
| **MLX** | Modèles compatibles sur Apple Silicon. | Moteur et plateforme MLX requis. |
Le Hub propose **LFM3-1.7B** comme recommandation LiquidAI épinglée pour les configurations compatibles, avec ses variantes Q4_K_M, Q6_K et Q8_0. Le modèle du premier démarrage reste celui indiqué dans la configuration guidée ci-dessus.
Filtrez les poids de **moins de 1 Go à 500 Go et plus**, puis triez par adaptation au matériel, taille, nouveauté ou téléchargements. Les résultats arrivent progressivement ; les filtres portent sur les modèles chargés et leur variante par défaut. Le diagnostic utilise la RAM/VRAM disponible, le contexte et les composants associés, sans compter deux fois la mémoire partagée du GPU.
Les quatre parcours quantifiés AWQ 4 bits, GPTQ 4 bits, NF4 et INT8 ont généré du texte sur une RTX 5070 Laptop avec de petits modèles non entraînés créés hors ligne. Cela valide le chargement et l’exécution, pas la qualité ou les performances de tous les modèles. **Ces nouveautés sont dans les sources : une recompilation et les dépendances adaptées sont nécessaires ; le binaire déjà installé ne se met pas à jour par cette modification du README.**
**Mesuré sur la RTX 5070 Laptop :** Qwen2.5-0.5B-Instruct, contexte 2 048, entrée 272 tokens, sortie 128 tokens, cinq essais après échauffement : décodage médian **GGUF Q4_K_M 402,7 tokens/s · EXL3 4 bpw 312,5 · EXL2 4 bpw 146,9**. Aucun gain de vitesse démontré ici face à GGUF. Quantification/calibration différentes et échec d’un contrôle arithmétique EXL3 : ces résultats ne constituent pas un classement général de vitesse ou de qualité. [Mesures et limites](deliverables/exllama-2026-10-30/validation.md).
**TabbyAPI** propose une connexion optionnelle à un serveur compatible OpenAI géré séparément, désactivée par défaut. Découverte du modèle EXL3 et streaming authentifiés ont été testés. Le chargeur ExLlama local géré par Novera reste un parcours distinct. [Installation ExLlama et connexion TabbyAPI](transformers-server/README.md#exl3-first-exl2-second--nvidia-execution).
Le tri par défaut favorise les sorties récentes à compatibilité et mémoire disponible équivalentes. Il ne remplace pas les modèles installés automatiquement.
[Installation Safetensors quantifiés](transformers-server/README.md#quantized-safetensors--source-integration-29-october-2026) · [Formats, priorités et validations](docs/SUIVI_MOTEURS.md)
Les sources ajoutent des **composants facultatifs gérés dans Configurations pour Windows x64** : environnements Python privés, profils CPU/CUDA épinglés, tailles et confirmation avant téléchargement, vérification, réparation et désinstallation. Les chemins personnalisés restent en options avancées. Les moteurs natifs GGUF gardent leurs composants existants ; le mobile et le cloud ne téléchargent pas les piles Python/PyTorch desktop. Trois profils privés CPU/export ont été testés avec des données de test synthétiques ; le mainteneur confirme le bon fonctionnement du desktop le 1er novembre 2026 ; les profils GPU et l’installation sur PC neuf restent à vérifier séparément en détail. [Profils et limites des tests](docs/REPRISE_COMPOSANTS_GERES_80_LANGUES.md). L’intégration de ces composants dans l’EXE est reportée.
## 80 langues et variantes d’interface
Les **80 catalogues couvrent les 2 429 clés anglaises actuelles**, dans 15 espaces de noms : menus, configurations, réglages, aides et contrôles média. Les formes plurielles et la direction de l’interface suivent la langue choisie. La langue des réponses et des voix dépend séparément du modèle.
Cette couverture technique ne certifie pas la qualité linguistique : **relecture native et adaptation régionale restent nécessaires**. Consultez les langues, leurs noms et les limites connues dans le [guide des langues](docs/LANGUAGES.md) et le [rapport d’audit](deliverables/interface-audit-2026-10-29/RAPPORT.md).
## Aider les personnes, dans tous les secteurs
Au-delà de l’école et de l’éducation, notre ambition est d’aider chacun à apprendre, résoudre des problèmes, créer et développer des projets utiles, partout dans le monde. Novera veut rendre les avancées récentes de l’IA plus simples à comprendre et à utiliser, quelles que soient la langue, l’expérience et les ressources matérielles.
| Secteurs que nous souhaitons aider à développer | Exemples de contributions utiles |
| --- | --- |
| Écoles, éducation et formation tout au long de la vie | Expliquer, adapter les supports et accompagner enseignants, élèves et familles. |
| Recherche, sciences et espace | Explorer les connaissances, expliquer les méthodes, analyser des données et partager le savoir. |
| Santé, soins et accompagnement social | Rendre l’information compréhensible et soutenir la recherche et le travail des professionnels. |
| Agriculture, alimentation et territoires ruraux | Partager les connaissances pratiques, aider à planifier et développer des outils adaptés au terrain. |
| Environnement, climat, eau et biodiversité | Expliquer les données, soutenir l’observation et accompagner les projets des communautés. |
| Énergie, industrie, construction et artisanat | Aider à documenter, concevoir, entretenir, apprendre et améliorer les pratiques. |
| Entreprises, commerce, finance et emploi | Organiser le travail, comprendre l’information, développer des projets et acquérir des compétences. |
| Services publics, droit et participation citoyenne | Rendre les documents, démarches et connaissances plus accessibles. |
| Informatique, cybersécurité, robotique et télécommunications | Développer des logiciels, comprendre les systèmes et créer des outils utiles. |
| Arts, culture, médias, langues et patrimoine | Accompagner l’écriture, la traduction, l’image, la vidéo, la création et le partage culturel. |
| Transport, logistique, tourisme, sport et vie associative | Aider à planifier, communiquer, apprendre et soutenir les initiatives locales. |
| Accessibilité, action humanitaire et vie quotidienne | Réduire les barrières de langue et de connaissance et apporter une aide pratique aux personnes. |
Ces domaines constituent une direction de contribution et de développement, pas l’annonce que tous les usages spécialisés sont déjà livrés ou validés. Nous voulons des parcours simples au quotidien, des options avancées compréhensibles lorsque nécessaires, des besoins matériels et cloud transparents, et une collaboration avec les personnes qui connaissent chaque métier et chaque contexte local.
## État du projet
**Novera 1.0.0 est disponible sur Windows, Linux, macOS et Android.** La capture montre une application Windows compilée localement par le mainteneur. Les sources, les essais ciblés et les validations matérielles sont documentés séparément ; cela ne vaut pas validation de tous les modèles, plateformes ou comptes cloud.
Les compilations manuelles GitHub Actions sont activées pour les onze variantes de distribution. Consultez les [résultats de compilation et téléchargements des candidats vérifiés](docs/CI_DISTRIBUTIONS.md) ; la disponibilité est indiquée pour chaque plateforme. Les candidats sont distincts des versions de production signées. Les conditions de distribution figurent dans la [politique de versions officielles](OFFICIAL_RELEASES.md) et sur la [page des versions](https://github.com/TRON-ABS/Novera/releases). Les candidats existants sans mise à jour active restent internes. Toute version publique exige un mécanisme de mise à jour configuré et vérifié ; les [contrôles des paquets desktop signés et conditions restantes sont documentés](docs/LAUNCH_STATUS.md).
## Documentation et contribution
- [Guide utilisateur détaillé](docs/USER_GUIDE.md), [règles d’or du produit et de l’information utilisateur](docs/REGLES_D_OR.md), [modèles et moteurs](docs/SUIVI_MOTEURS.md).
- [Développement](docs/DEVELOPMENT.md), [construction et distribution](docs/BUILD_AND_RELEASE.md), [prochaines versions et préparation des mises à jour](docs/FUTURES_VERSIONS.md).
- [Tableau de bord du projet](TABLEAU_DE_BORD_NOVERA.md), [feuille de route](ROADMAP.md), [historique](docs/CHANGELOG.md).
- [Contribuer](CONTRIBUTING.md) : code, tests, relecture des 80 langues et retours sur les parcours réels.
## Identité et licence
Novera est maintenu par **TRON-ABS** dans [ce dépôt](https://github.com/TRON-ABS/Novera). [Politique d’identité](BRANDING.md), [versions officielles](OFFICIAL_RELEASES.md).
Novera s’appuie sur [Jan](https://github.com/janhq/jan), créé par Menlo Research et ses contributeurs. Les attributions d’origine, celles des projets tiers et la [licence Apache 2.0](LICENSE) sont conservées. Les téléchargements Jan ne sont pas des versions Novera.
## Soutenir Novera
En tant que chercheur indépendant, je connais les difficultés que le manque de moyens peut poser pour poursuivre ses recherches.
Si vous souhaitez participer à l’aventure Novera, vous pouvez soutenir mes recherches et le développement du projet par une contribution libre en bitcoin.
Merci à toutes et à tous pour votre soutien, vos contributions, vos retours et vos encouragements. Chaque geste compte dans cette aventure !
**Bitcoin (BTC) — Réseau Bitcoin**
Adresse de réception : `17TXpB1aBj5DxjwEfM3K44zyqhixRzY78i`
Pour contribuer, scannez ce QR code avec votre portefeuille ou copiez l’adresse ci-dessus. Sélectionnez **Bitcoin (BTC), sur le réseau Bitcoin**, puis choisissez librement votre montant.
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Je vous souhaite à toutes et à tous une merveilleuse aventure avec Novera. Que votre curiosité ouvre de nouvelles portes, que vos idées prennent vie et que chaque création vous emmène un peu plus loin.
TRON-ABS
Mr Sachet Jean-Marc — Chercheur indépendant — France
The art of Human with AI
Merci à toutes les personnes qui contribuent à un monde meilleur. Par leurs découvertes, leur travail, leur entraide et leur transmission, elles nous ont permis d’en être là aujourd’hui.
Nous leur souhaitons le meilleur pour l’avenir, ainsi qu’à toutes celles et ceux qui poursuivent cet élan de partage et d’entraide.
Outil de développement : 🧠 Codex — GPT-6.1 Sol