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mAI-1
12B • Multimodal • 256K

mAI-1

Assistant IA local multimodal puissant de 12B paramètres pour le raisonnement, le code et l'analyse d'images.

mAI-1 banner
Paramètres
12B
Vision
Oui (Multimodal)
Fenêtre de Contexte
256K
Date de Sortie
11/07/2026

Installation & Lancement Direct

Téléchargez et exécutez le modèle directement dans votre terminal.

Ollamaollama run mDevsLabs/mAI-1
Hugging Face CLIhf download mDevsLabs/mAI-1

Commandes de lancement par Application (6 Apps)

Lancez automatiquement mAI-1 dans vos outils et applications préférés.

Claude

Lancez l'interface Claude connectée à votre modèle local.

ollama launch claude --model mDevsLabs/mAI-1

Codex App

Exécutez Codex App avec la puissance de ce modèle.

ollama launch codex-app --model mDevsLabs/mAI-1

Codex CLI

Utilisez Codex en ligne de commande avec ce modèle.

ollama launch codex --model mDevsLabs/mAI-1

Hermes Agent

Invoquez l'agent autonome Hermes avec votre modèle.

ollama launch hermes --model mDevsLabs/mAI-1

OpenClaw

Connectez OpenClaw à votre environnement local.

ollama launch openclaw --model mDevsLabs/mAI-1

OpenCode

Associez OpenCode à votre modèle pour le développement.

ollama launch opencode --model mDevsLabs/mAI-1

Documentation Officielle (README.md)

mAI-1

mAI-1 🚀

mAI-1 est un assistant IA local puissant, multimodal et orienté productivité, propulsé par Google Gemma 4 12B Unified et conçu pour tourner avec Ollama.

mAI-1 = la version complète de la famille mAI : plus capable que mAI-1-Light, meilleure pour le raisonnement, le code, les agents, les documents longs et l’analyse d’images. Local-first, pas besoin d’envoyer tes données dans le cloud 🧠🔐

✨ Fonctionnalités

  • 🧠 Raisonnement avancé : tâches complexes, planification, analyse, multi-step reasoning.
  • 💻 Code & dev assistant : génération, refactoring, debug, scripts, API, docs techniques.
  • 👁️ Multimodal : texte + image via Ollama.
  • 🧩 Agent-ready : compatible avec les usages tool/function calling selon l’intégration.
  • 📚 Long contexte : jusqu’à 256K tokens côté modèle Ollama, selon mémoire disponible.
  • 🧾 RAG-ready : idéal pour recherche documentaire, synthèse et extraction.
  • 🌍 Multilingue : utilisable en français, anglais et de nombreuses autres langues.
  • 🔐 Local-first : fonctionne en local via Ollama.
  • ⚙️ Pensé pour workstation/laptop puissant : bon équilibre entre performance et praticité.

🚀 Installation rapide

1. Installer Ollama

Télécharge Ollama :

https://ollama.com/download

📊 Benchmarks de Performance

Voici les scores obtenus par mAI-1 face aux modèles de référence du marché :

:::flex mAI-1 Benchmark 1 mAI-1 Benchmark 2 :::