En février dernier, l’Allen Institute for AI (Ai2) lançait un LLM open source Tülu 3 pour concurrencer Deepseek et OpenAI. Aujourd’hui, l’institut de recherche à but non lucratif (créé en 2014 par Paul Allen, co-fondateur de Microsoft) dévoile Sera (soft-verified efficient repository agents), une famille d’agents open source IA de codage. Il se décline en deux versions : Sera-32B et Sera-8B. Ils ont été entraînés sur le modèle Qwen 3 avec des fenêtres de contexte de 32K tokens.
Le premier, un modèle à 32 milliards de paramètres, qui affiche de bonnes performances dans le benchmark SWE-Branch. Il est capable de surpasser des modèles ouverts comme Qwen3-Coder et les modèles open weight, notamment Devstral Small 2 de Mistral, sur des configurations d'inférence identiques. Le second agent comprend 8 milliards de paramètres avec là encore des performances supérieures à la concurrence, souligne Ai2.
Une approche totalement open source
Les deux agents peuvent traiter les problèmes ou les bogues signalés sur GitHub, générer des correctifs ligne par ligne et soumettre des demandes de fusion. Une fois optimisés sur une base de code spécifique, ils acquièrent une connaissance approfondie des API internes et des conventions de développement logiciel.
Pour se démarquer de la concurrence, l’institut met en avant son approche complétement open source. Il met à disposition les modèles, le code et les intégrations à d’autres agents de codage comme Claude Code. Par ailleurs, les agents ont été optimisés pour consommer un minimum e ressources avec un budget maîtrisé. « Les principaux résultats obtenus par Ai2 sur du matériel cloud standard est d'environ 400 $ HT, soit environ 25 fois moins cher que de nombreuses approches actuellement disponibles sur le marché », observe Ai2.