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L’outil de programmation IA local de JetBrains, Junie Local, est désormais adapté à la NVIDIA RTX Spark depuis le jour 0 : le débit maximal…

IT Home, 17 octobre. Selon un rapport du 16 octobre, JetBrains a publié hier une annonce indiquant que son outil de programmation IA local Junie Local est désormais adapté à la plateforme NVIDIA RTX Spark depuis le jour…

Merci aux utilisateurs de IT Home avec le poisson et le renard blanc pour avoir transmis des indices !

IT之家 – Le 17 octobre, selon un rapport, JetBrains a publié hier (16 octobre) un annonce : son outil de programmation IA local Junie Local est désormais adapté à la plateforme NVIDIA RTX Spark depuis le jour 0. De plus, le support pour le système Windows est passé d’une version expérimentale à une version stable.

IT Home cite un post pour indiquer que les utilisateurs peuvent, sur un ordinateur répondant aux exigences, faire en sorte que l’IA lit le code, modifie les fichiers et exécute les tests. Les autorités officielles déclarent que l’outil n’exige aucune inscription ou abonnement, ne facture aucun coût de tokens et ne fixe aucune quota d’utilisation, et que les codes correspondants ne doivent pas être téléchargés dans le cloud.

En termes de performance, JetBrains indique que, lors des tests préliminaires sur la plateforme NVIDIA RTX Spark, la vitesse de génération peut atteindre jusqu’à 55 éléments par seconde.

En ce qui concerne les exigences matérielles, JetBrains a élargi le choix des équipements matériels. En plus des dispositifs RTX Spark, les ordinateurs équipés d’une mémoire vidéo de au moins 24 Go, avec une architecture Ampere ou ultérieure, comme les cartes graphiques RTX, peuvent également être utilisés, y compris les RTX 3090, 4090 et le 5090 avec 32 Go de mémoire. Le système doit utiliser Windows 11 de l’architecture correspondante, installer une version 581 ou ultérieure du pilote NVIDIA et prévoir environ 20 Go d’espace disque.

La nouvelle version du installer vérifie automatiquement la carte graphique et les pilotes, déploie le modèle, et ajuste la capacité de contexte en fonction de la mémoire GPU disponible, afin que l’IA conserve autant de code et de données de conversation que possible. Les utilisateurs peuvent choisir entre Qwen3.6-27B ou le modèle intégré fourni par JetBrains.

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