Microsoft vient de publier Mage-Flow, un modèle de génération d'images de 4 milliards de paramètres, et dont l'objectif est d'atteindre la qualité des gros modèles sans en avoir la taille. Là où FLUX.2 embarque 32 milliards de paramètres, Qwen-Image 20 et Z-Image 6, Mage-Flow joue dans la même cour mais seulement avec 4 milliards de paramètres.
Le pari de Microsoft, c'est ce qu'on appelle le co-design. Au lieu d'empiler les paramètres, Mage-Flow mise sur deux briques taillées ensemble. D'abord Mage-VAE, un tokenizer latent qui encode et décode les images avec 12 à 22 fois moins de calcul par pixel que le VAE de FLUX.2, à qualité de reconstruction équivalente. C'est ce qui débloque la haute résolution, habituellement le point où ces modèles s'étranglent.