September 2026 TIOBE Index keeps the top 10 unchanged, as Python falls below 18%, C++ widens its lead over Java, and Julia nears the top 20.

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Faire tourner un modèle en local sur un Mac, c'est réglé depuis un moment. Ce qui l'est moins par contre, c'est de brancher un agent de code dessus, parce qu'à chaque reprise de session, le serveur doit malheureusement remouliner des dizaines de milliers de tokens de contexte avant de sortir le premier mot...

Ce calcul, ça s'appelle le cache KV, et la plupart des serveurs le gardent en mémoire. Du coup, quand le modèle se décharge, le cache part avec dans le grand vide...

C'est pourquoi oMLX a pris le parti d'écrire ce cache sur le disque, au format safetensors, car le contexte déjà envoyé une fois, prompt système et fichiers lus compris, se recharge depuis le SSD au lieu d'être recalculé, y compris après un redémarrage du serveur.

De son côté, LM Studio conserve lui aussi son cache MLX sur disque , mais dans un fichier temporaire qu'il efface quand le modèle se décharge. Les deux outils écrivent sur le disque, mais un seul conserve réellement son cache.

Côté raccordement, le serveur oMLX expose l'API OpenAI et l'API Anthropic ce qui permet par exemple à Claude Code de taper directement sur localhost. Et y'a même un tableau de bord qui nous dit quoi faire dans le terminal pour brancher Claude Code ou d'autres avec oMLX.

Sur oMLX, le cache disque est donc actif d'office et son plafond par défaut, parce qu'il en faut bien un, se calcule à 10 % de la capacité du disque qui l'héberge. Sur un SSD d'un téraoctet par exemple, ça fait cent gigaoctets qui peuvent partir en cache sans que personne n'ait rien demandé. Donc prévoyez un peu de place... Après rassurez-vous, ça se vide d'un clic sur un bouton dans le tableau de bord et la taille peut se régler.

Le deuxième piège est plus sournois puisqu'une installation par défaut via pip ne compile pas les kernels Metal, et les modèles GLM-5.2, MiniMax M3 et Qwen3.5 retombent alors sans prévenir sur un chemin générique... Donc je vous incite fortement à utiliser uniquement les DMG proposés qui contiennent déjà les kernels Metal compilés comme il faut.

Reste à savoir ce que ça donne vraiment dans un usage quotidien... Le cache attaque l'attente avant le premier mot mais pas la vitesse à laquelle les mots sortent ensuite donc tout dépend du modèle et de la machine que vous avez. Mais en tout cas, pour un usage avec des agents (coding par exemple), ce sera plus efficace d'utiliser oMLX que Ollama ou LMStudio.

Source : omlx.ai

July 2026 TIOBE Index puts Rust in the top 10 for the first time, as Python stays near 19% and the programming language ranking marks 25 years.

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Une équipe issue de l'université de Berkeley vient de publier OpenCAL, une version libre et documentée d'une technique d'impression 3D qui ne ressemble à rien de ce qu'on connaît, et le projet est désormais reproductible chez soi avec des composants qu'on trouve dans le commerce.

Le principe porte un nom un peu barbare, la lithographie axiale calculée (Computed Axial Lithography, ou CAL), mais l'idée derrière est étonnamment simple.

Une imprimante 3D classique à résine fabrique un objet en empilant des centaines de tranches horizontales, l'une après l'autre, comme on poserait des feuilles de papier les unes sur les autres jusqu'à obtenir un volume. C'est lent, et chaque couche laisse une petite marque parfois visible.

La CAL fait l'inverse. Au lieu de découper l'objet en strates, elle projette de la lumière dans un petit récipient de résine liquide qui tourne lentement sur lui-même, et l'image projetée change en permanence selon l'angle de rotation.

Cette technique reprend en fait le fonctionnement d'un scanner médical, mais à l'envers. Un scanner prend une multitude de clichés d'un corps sous tous les angles pour reconstituer une image en volume. Ici, on part de l'objet en 3D et un logiciel calcule toutes les projections à renvoyer dans la résine pendant qu'elle tourne.

Là où la lumière s'accumule suffisamment, la résine durcit. Partout ailleurs, elle reste liquide. Et comme le calcul concentre l'énergie sur l'ensemble du volume en même temps, la pièce entière se solidifie d'un coup, en quelques dizaines de secondes parfois, là où une imprimante normale mettrait de longues minutes voire des heures.

Pas de couches, donc pas de stries, pas de film FEP à changer (cette membrane transparente au fond des bacs à résine qui s'use vite), et aucun de ces cycles d'arrêt et de redémarrage qui ralentissent les machines habituelles.

La technologie n'est pas nouvelle, elle est née vers 2019 d'une collaboration entre Berkeley et le laboratoire de Lawrence Livermore, mais elle restait cantonnée à la recherche, hors de portée du grand public. C'est tout l'intérêt d'OpenCAL.

Le projet propose désormais une documentation tout à fait complète, un dépôt GitHub avec tout le code source, les plans pour monter la machine et même la recette pour mélanger soi-même la résine adaptée. Le logiciel tourne sur un simple Raspberry Pi et la lumière vient d'un vidéoprojecteur grand public, en l'occurence ici un NexiGo Nova Mini.

Le tout est publié sous licence GPL3, libre pour un usage non commercial, recherche et éducation. L'équipe travaillait surtout sur un serveur Discord avant de tout formaliser proprement.

Une réserve quand même, et elle est importante. La résine maison repose sur des produits photochimiques toxiques, et la documentation ne s'en cache pas. Pour ceux qui préfèrent éviter de manipuler ça, un partenariat avec FormLabs propose une résine prête à l'emploi.

Côté qualité, la résolution reste comparable à celle de vieilles imprimantes à résine, rien de spectaculaire. Mais la vitesse, elle, n'a rien à voir.

Bref, voir une technologie de labo digne d'un réplicateur de Star Trek atterrir sur un Raspberry Pi et un projecteur à moins de 200 euros, c'est quand même bien sympa.

Source : Hackaday

Python stays far ahead after another dip; C holds second, Java retakes third from C++, and R rises to eighth as SQL slips, with Delphi steady in tenth.

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