DeepSeek V4 Pro (1.6T-A49B) et Flash (284B-A13B), Base et Instruct, compatibles avec les puces Huawei Ascend

Kimi K3 face à DeepSeek V4 Pro et GLM-5.2 : comparatif des modèles MoE open source à mille milliards de paramètres

Trois laboratoires chinois dominent désormais le classement des modèles à poids ouverts. Kimi K3, développé par Moonshot AI et lancé le 16 juillet 2026, DeepSeek V4 Pro, sorti le 24 avril 2026, et GLM-5.2 de Zhipu AI, disponible depuis le 13 juin 2026, sont tous des modèles de type Mixture-of-Experts (MoE) dotés d'une fenêtre de contexte d'un million de tokens et pensés pour le codage et les tâches d'agents sur de longues durées. Kimi K3 est le plus massif avec 2,8 billions de paramètres au total, activant 16 experts sur 896 à chaque requête, et intègre nativement la vision ainsi qu'un raisonnement permanent. DeepSeek V4 Pro compte 1,6 billion de paramètres, dont 49 milliards actifs, répartis sur 384 experts routés plus un expert partagé. GLM-5.2, plus modeste avec 744 milliards de paramètres et environ 40 milliards actifs, propose des modes de raisonnement High et Max. Sur l'indice neutre Artificial Analysis Intelligence Index, Kimi K3 obtient un score d'environ 57, se classant troisième mondial derrière Claude Fable 5 et GPT-5.6 Sol, contre 51 pour GLM-5.2 et 44 pour DeepSeek V4 Pro. Sur les benchmarks de codage testés par Moonshot, K3 devance nettement GLM-5.2, notamment sur SWE Marathon (42,0 contre 13,0) et FrontierSWE (81,2 contre 67,3), tandis que DeepSeek V4 Pro Max revendique 80,6% sur SWE-bench Verified, un résultat record pour un modèle ouvert. Ces écarts de performance comptent d'autant plus que les trois modèles ne jouent pas dans la même catégorie sur le plan commercial. DeepSeek V4 Pro et GLM-5.2 sont publiés sous licence MIT, avec leurs poids déjà disponibles sur Hugging Face, ce qui autorise un usage commercial, un fine-tuning et un auto-hébergement sans restriction dès aujourd'hui. Kimi K3, en revanche, reste pour l'instant accessible uniquement via API ou applications Kimi, Moonshot ayant promis la publication des poids pour le 27 juillet 2026 sous une licence MIT modifiée n'imposant une clause d'attribution qu'au-delà de 100 millions d'utilisateurs mensuels actifs. Côté coûts, les tarifs API divergent fortement: Kimi K3 facture 3 dollars par million de tokens en entrée et 15 en sortie, contre seulement 0,435 et 0,87 dollar pour DeepSeek V4 Pro, et 1,40 dollar en entrée pour GLM-5.2, un écart qui pèsera lourd pour les équipes déployant ces modèles à grande échelle. Cette compétition illustre l'accélération de la course chinoise aux modèles ouverts de très grande taille, portée par Moonshot AI, DeepSeek et Zhipu AI qui rivalisent désormais avec les meilleurs modèles propriétaires occidentaux. GLM-5.2 occupait la première place des modèles ouverts avant l'arrivée de K3, signe d'un rythme de sortie très soutenu. Pour les équipes IA qui doivent choisir un modèle à héberger ou interroger via API, l'arbitrage se joue désormais autant sur les performances brutes que sur les conditions de licence et le coût réel de service, avec la publication imminente des poids de K3 comme prochaine étape à surveiller.

💬 Kimi K3 décroche la troisième place mondiale, un poids lourd chinois qui rivalise enfin avec les modèles fermés occidentaux. Mais sur le terrain, c'est DeepSeek V4 Pro qui gagne : licence MIT, poids déjà sur Hugging Face, et un tarif API sept fois moins cher que celui de K3. Le classement des benchmarks ne dit rien du coût réel de déploiement, et c'est justement là que se joue la vraie bataille entre ces modèles ouverts chinois.

DeepSeek : dernière avancée en IA et la course aux modèles du monde

La firme chinoise DeepSeek a publié vendredi un aperçu de son nouveau modèle phare, V4, suscitant immédiatement l'attention de l'industrie. Cette version se distingue par sa capacité à traiter des contextes bien plus longs que la génération précédente, grâce à une architecture repensée pour gérer de grands volumes de texte avec une meilleure efficacité. Malgré son statut open source, ses performances se mesurent à celles des modèles propriétaires d'Anthropic, d'OpenAI et de Google. Point stratégique notable : V4 est la première release de DeepSeek optimisée pour les puces Ascend de Huawei, signalant un test grandeur nature de la capacité de la Chine à réduire sa dépendance aux GPU Nvidia. Dans le même temps, Google a annoncé un investissement pouvant atteindre 40 milliards de dollars dans Anthropic, dans une opération valorisant la startup à 350 milliards de dollars, signe que la course au calcul et aux modèles de pointe s'accélère des deux côtés du Pacifique. Ces annonces s'inscrivent dans une semaine marquée par des enjeux géopolitiques et industriels majeurs. La Chine a bloqué le projet de rachat par Meta du studio d'IA Manus pour 2 milliards de dollars, invoquant des raisons de sécurité nationale et qualifiant l'opération de tentative "conspiratrice" de vider la base technologique chinoise. Washington réplique en maintenant ses contrôles à l'exportation sur les puces avancées, tandis que le président Trump a licencié l'ensemble du National Science Board, suscitant des craintes sur l'interférence politique dans la recherche fondamentale américaine. Sur le plan économique, la pression sur les capacités de calcul commence à peser sur des secteurs entiers : emplois, prix de l'électricité et marchés de composants sont tous affectés par l'explosion de la demande en infrastructure IA. En parallèle, un autre front s'ouvre dans la recherche fondamentale : celui des "world models", ces systèmes capables de modéliser le monde physique plutôt que le seul domaine textuel. Des figures comme la professeure de Stanford Fei-Fei Li et Yann LeCun, fondateur d'AMI Labs, défendent l'idée que ces modèles sont indispensables pour dépasser les limites connues des grands modèles de langage et permettre de véritables avancées en robotique. Composer un roman ou générer du code reste infiniment plus simple pour une machine que de plier du linge ou naviguer dans une rue bondée ; les world models ambitionnent de combler cet écart. Ce sujet figure en tête de la liste des dix technologies prioritaires établie par le MIT Technology Review, signe que l'industrie considère désormais cette direction comme l'un des prochains fronts décisifs de l'intelligence artificielle.

L'IA à base d'agents pousse les prix à la hausse, Deepseek sort un modèle compétitif pour presque rien

Le laboratoire chinois Deepseek a lancé deux nouveaux modèles, V4-Pro et V4-Flash, dotés d'une architecture pouvant atteindre 1 600 milliards de paramètres et d'une fenêtre de contexte d'un million de tokens. La sortie s'accompagne d'un article technique détaillant les choix d'entraînement, les techniques de distillation et le matériel utilisé. Les tarifs annoncés se situent très nettement en dessous de ceux pratiqués par OpenAI, Google et Anthropic, confirmant la stratégie agressive de Deepseek sur le marché des API. Cette annonce intervient dans un contexte où les grands acteurs occidentaux font l'inverse : face à l'explosion des usages agentiques, OpenAI et Anthropic ont récemment revu leurs prix à la hausse et imposé des plafonds de consommation sur certains modèles. Deepseek propose une alternative performante à une fraction du coût, ce qui représente une pression directe sur les marges et les modèles économiques des leaders du secteur. Pour les développeurs et les entreprises qui cherchent à déployer des agents autonomes à grande échelle, l'équation coût-performance devient difficile à ignorer. Deepseek s'est imposé depuis début 2025 comme l'un des acteurs les plus disruptifs du marché mondial des LLM, en montrant qu'il est possible d'obtenir des résultats compétitifs avec des budgets d'entraînement bien inférieurs à ceux de ses concurrents américains. La publication du papier technique accompagnant V4-Pro et V4-Flash s'inscrit dans cette logique de transparence qui renforce la crédibilité du laboratoire et alimente le débat sur l'avantage réel des géants du cloud face à une concurrence ouverte et low-cost.

Le nouveau modèle V4 de DeepSeek : trois raisons pour lesquelles il compte

DeepSeek a publié vendredi une version préliminaire de V4, son nouveau modèle phare attendu depuis plusieurs mois. Disponible en open source, le modèle se décline en deux versions : V4-Pro, conçu pour le code et les tâches d'agents complexes, et V4-Flash, plus léger et optimisé pour la vitesse. Sur les principaux benchmarks, V4-Pro rivalise avec les meilleurs modèles fermés du marché, se situant au niveau de Claude Opus de chez Anthropic, de GPT-5 d'OpenAI et de Gemini de Google. Face aux autres modèles open source, notamment Qwen d'Alibaba ou GLM de Z.ai, V4 les surpasse en codage, mathématiques et disciplines scientifiques. L'entreprise rapporte qu'une enquête interne auprès de 85 développeurs expérimentés a montré que plus de 90 % d'entre eux classent V4-Pro parmi leurs premiers choix pour les tâches de programmation. DeepSeek a également optimisé le modèle pour des frameworks d'agents populaires comme Claude Code ou CodeBuddy. Ce qui distingue V4, c'est son rapport performance-prix particulièrement agressif. V4-Pro est facturé 1,74 dollar par million de tokens en entrée et 3,48 dollars en sortie, une fraction du tarif pratiqué par OpenAI ou Anthropic pour des modèles comparables. V4-Flash descend encore plus bas, à 0,14 dollar par million de tokens en entrée et 0,28 dollar en sortie, ce qui en fait l'un des modèles haut de gamme les moins chers du marché. Pour les développeurs et les entreprises, cela signifie un accès à des capacités d'IA frontier sans les coûts habituellement prohibitifs des API propriétaires. Les deux versions intègrent un mode de raisonnement pas à pas, et V4 introduit une nouvelle architecture qui améliore significativement la gestion de longs contextes, ouvrant la voie à des applications sur des documents ou des bases de code entières. Cette sortie intervient dans un contexte particulier pour DeepSeek. La firme de Hangzhou avait provoqué un séisme dans l'industrie en janvier 2025 avec R1, un modèle de raisonnement entraîné avec des ressources limitées qui avait mis en question la suprématie américaine en matière d'IA. Depuis, l'entreprise a traversé des mois difficiles, marqués par des départs de personnels clés, des retards dans ses lancements et une surveillance accrue des gouvernements américain et chinois. V4 constitue son retour sur la scène des modèles frontier, même si l'effet de surprise de R1 ne se reproduira probablement pas. L'enjeu est désormais de confirmer que DeepSeek peut tenir dans la durée face à des adversaires disposant de ressources computationnelles autrement plus importantes, et de s'imposer comme une alternative crédible et pérenne dans un écosystème open source en pleine effervescence.