Tencent lance Hy3 sous licence Apache, deux fois plus petit que GLM-5.2 et meilleur partout sauf en code

Google publie Gemma 4 sous licence Apache 2.0 — un changement de licence qui pourrait compter plus que les benchmarks

Google DeepMind a publié Gemma 4, sa nouvelle famille de modèles ouverts, sous licence Apache 2.0, un changement qui pourrait s'avérer plus décisif que n'importe quel score sur les benchmarks. Jusqu'ici, les versions précédentes de Gemma utilisaient une licence propriétaire avec des restrictions d'usage et des clauses modifiables unilatéralement par Google, ce qui poussait de nombreuses équipes entreprises à lui préférer Mistral ou Qwen d'Alibaba. Avec Gemma 4, Google adopte les mêmes termes permissifs que l'essentiel de l'écosystème open-weight : aucune restriction commerciale, aucune clause d'usage "nuisible" à interpréter juridiquement, redistribution libre. La famille se compose de quatre modèles répartis en deux niveaux. Le niveau "workstation" comprend un modèle dense à 31 milliards de paramètres et un modèle Mixture-of-Experts (MoE) de 26B A4B, tous deux capables de traiter texte et images avec une fenêtre de contexte de 256 000 tokens. Le niveau "edge" propose les modèles E2B et E4B, conçus pour smartphones, appareils embarqués et ordinateurs portables, supportant texte, image et audio avec 128 000 tokens de contexte. Ce changement de licence lève un frein majeur à l'adoption en entreprise. Les équipes juridiques et conformité qui bloquaient le déploiement de Gemma 3 n'auront plus de raison de le faire avec Gemma 4. Sur le plan architectural, le modèle MoE 26B A4B est particulièrement intéressant pour les décideurs IT : ses 25,2 milliards de paramètres totaux n'en activent que 3,8 milliards par inférence, ce qui lui permet de délivrer des performances comparables à un modèle dense de 27 à 31 milliards de paramètres, mais à la vitesse et au coût de calcul d'un modèle de 4 milliards. Pour les organisations qui opèrent des assistants de code, des pipelines de traitement documentaire ou des workflows agentiques multi-tours, cela se traduit directement par moins de GPU nécessaires, une latence réduite et un coût par token inférieur. Google propose également des checkpoints QAT (Quantization-Aware Training) pour maintenir la qualité à précision réduite, et les deux modèles "workstation" sont déjà disponibles en configuration serverless sur Google Cloud via Cloud Run avec des GPU NVIDIA RTX Pro 6000. Ce lancement s'inscrit dans une dynamique de marché significative. Alors que certains laboratoires chinois, dont Alibaba avec ses derniers modèles Qwen 3.5 Omni et Qwen 3.6 Plus, commencent à restreindre l'accès à leurs modèles les plus récents, Google fait le mouvement inverse en ouvrant pleinement son modèle le plus capable à ce jour, dont l'architecture s'inspire directement de la recherche derrière Gemini 3, son modèle commercial phare. Le choix des 128 petits experts dans le MoE plutôt qu'une poignée de grands experts reflète une optimisation délibérée pour les coûts d'inférence en production, un signal que Google cible désormais sérieusement les déploiements à grande échelle hors de ses propres infrastructures. Gemma 4 devrait apparaître rapidement dans des outils comme Ollama et LM Studio, ce qui accélérera encore son adoption.

💬 La licence Apache 2.0, c'est ce qui va faire la différence, pas les scores. Les équipes juridiques qui bloquaient Gemma 3 n'ont plus d'argument valable, et le MoE 26B qui n'active que 4B de paramètres à l'inférence, c'est du GPU économisé pour de vrai, pas du marketing. Reste à voir si Google tient la promesse de qualité à precision réduite sur des pipelines en production, mais l'angle est le bon.

Tencent lance Hy3, un modèle MoE ouvert de 295 milliards de paramètres (21 milliards actifs) et 256K de contexte

Tencent a présenté Hy3, un nouveau modèle de langage à architecture Mixture-of-Experts (MoE) doté de 295 milliards de paramètres au total, dont seulement 21 milliards sont activés à chaque requête grâce à un système de 192 experts avec routage top-8. Le modèle intègre également une couche de prédiction multi-tokens (MTP) de 3,8 milliards de paramètres, compatible avec vLLM et SGLang pour accélérer le décodage. Hy3 gère un contexte de 256 000 tokens, dispose d'un vocabulaire de 120 832 éléments et repose sur 80 couches en précision BF16, avec une version allégée en FP8 également disponible. Les poids sont publiés sous licence Apache 2.0, rendant le modèle librement réutilisable. Sur le plan des performances, Tencent revendique un score de 78,0 sur SWE-Bench Verified, 57,9 sur SWE-Bench Pro et 90,4 sur GPQA Diamond, ainsi que 90,0 sur IMOAnswerBench. Un test à l'aveugle mené auprès de 270 experts, totalisant 312 comparaisons sur des tâches réelles, a donné à Hy3 un score de 2,67 sur 4, devançant GLM-5.1 crédité de 2,51, notamment sur le développement frontend, les pipelines CI/CD et la gestion de données. Cette publication marque une avancée notable pour les modèles ouverts destinés aux usages professionnels et agentiques. Tencent a concentré une grande partie de ses efforts sur la fiabilité en production, un point souvent négligé par les modèles expérimentaux. Le taux d'hallucination est ainsi passé de 12,5 % à 5,4 % dans les évaluations internes, tandis que les erreurs de bon sens ont chuté de 25,4 % à 12,7 %. Le suivi des intentions sur plusieurs tours de conversation s'est également amélioré, avec un taux d'incidents internes réduit de 17,4 % à 7,9 %, et un score passant de 42,9 % à 75,1 % sur le benchmark de dialogue long MRCR. Ces progrès concernent directement les développeurs qui déploient des agents autonomes pour la programmation ou le traitement de documents longs, un secteur où les erreurs d'appels d'outils et les boucles infinies restent un frein majeur à l'adoption en production. Le modèle s'inscrit dans un contexte de compétition intense entre acteurs chinois et américains sur les modèles ouverts à grande échelle, avec des rivaux comme GLM-5.1 pris comme référence de comparaison directe. Hy3 expose une API compatible OpenAI, déployable via vLLM ou SGLang, avec un paramètre reasoningeffort ajustable entre "nothink", "low" et "high" selon la complexité de la tâche, les développeurs de Tencent recommandant une température de 0,9 et un top_p de 1,0. Le modèle est aussi accessible sans matériel local via OpenRouter, où une route gratuite tencent/hy3:free est proposée, mais cette gratuité doit prendre fin le 21 juillet 2026. Les cas d'usage visés incluent les agents de programmation capables d'ingérer un dépôt entier grâce à la fenêtre de contexte de 256 000 tokens, ainsi que le traitement de documents longs comme des contrats, positionnant Hy3 comme un outil taillé pour les flux de travail professionnels exigeants en fiabilité et en capacité de raisonnement.

Mistral AI publie Leanstral 1.5 : un modèle agent de code Lean 4 sous licence Apache 2.0, qui résout 587 des 672 problèmes du PutnamBench

Mistral AI a dévoilé Leanstral 1.5, un modèle de type "code agent" spécialisé dans la démonstration automatique de théorèmes avec l'assistant de preuve Lean 4. Ce modèle met à jour la précédente version Leanstral-2603 et appartient à la famille Mistral Small 4. Les poids sont publiés en licence ouverte Apache 2.0, et un point d'accès API gratuit, baptisé leanstral-1-5, est désormais disponible. Sur le plan technique, Leanstral 1.5 repose sur une architecture de mélange d'experts (MoE) comptant 128 experts dont 4 activés par token, pour un total de 119 milliards de paramètres dont 6,5 milliards effectivement mobilisés à chaque inférence. Le modèle gère un contexte de 256 000 tokens, accepte du texte et des images en entrée, et ne produit que du texte en sortie. Son entraînement s'est déroulé en trois phases : pré-entraînement intermédiaire, ajustement supervisé, puis apprentissage par renforcement via la méthode CISPO, appuyé sur deux environnements distincts simulant des tâches de preuve multi-tours et de manipulation directe de fichiers via un agent de code. Les résultats annoncés par Mistral sont marquants pour le petit monde des mathématiques formelles et de la vérification de code. Le modèle atteint 100% sur les jeux de validation et de test de miniF2F, résout 587 des 672 problèmes de PutnamBench, et établit de nouveaux records sur les benchmarks d'algèbre FATE-H (87%) et FATE-X (34%). Sur FLTEval, un test bâti à partir de véritables demandes de fusion soumises au dépôt du théorème de Fermat, le score pass@1 grimpe de 21,9 à 28,9 et le pass@8 de 31,9 à 43,2, dépassant ainsi Opus 4.6 (39,6) pour un coût sept fois moindre. Sur PutnamBench, Leanstral devance de sept problèmes Seed-Prover 1.5 en configuration haute, pour un coût d'environ 4 dollars par problème contre près de 300 dollars, voire davantage, pour son concurrent. Cette efficacité économique change la donne pour les chercheurs et ingénieurs qui souhaitent automatiser la vérification formelle sans mobiliser des budgets de calcul colossaux. Ce lancement s'inscrit dans une compétition croissante entre laboratoires d'IA pour dominer le terrain de la démonstration mathématique automatisée, où Mistral se positionne désormais face à des acteurs comme Seed-Prover, Goedel-Architect ou Aleph Prover, ce dernier facturant entre 54 et 68 dollars par problème résolu. Le comportement le plus caractéristique du modèle reste sa capacité de mise à l'échelle au moment de l'inférence : augmenter le budget de tokens alloué à chaque tentative améliore mécaniquement les performances, passant de 44 problèmes résolus avec 50 000 tokens à 587 avec 4 millions. Mistral illustre aussi des usages concrets au-delà des mathématiques pures, comme la preuve formelle de la complexité en O(log n) d'une implémentation réelle d'arbre AVL, ou encore la détection de bugs authentiques dans du code open source, ouvrant la voie à des applications de vérification logicielle à grande échelle.

💬 Ce qui change vraiment, c'est le prix : 4 dollars par preuve contre 300 chez Seed-Prover, ça rend la vérification formelle accessible à des équipes qui n'ont pas un cluster de calcul derrière elles. Après, 587 sur 672 à PutnamBench, ça reste impressionnant mais loin d'être réglé, et la mise à l'échelle par tokens montre surtout qu'on force la performance à coups de budget plutôt que d'intelligence pure. Mistral prouve qu'un labo français peut sortir un modèle de niche solide et ouvert, mais la vraie question reste de savoir si ça tient sur du code de prod et pas juste sur des benchmarks académiques.

Gemma 4 : Google lance une famille de quatre modèles IA en open source (Apache 2.0)

Google a lancé Gemma 4, sa nouvelle famille de modèles d'intelligence artificielle en open source, quelques jours avant le week-end de Pâques 2026. La gamme comprend quatre variantes baptisées E2B, E4B, 26B A4B et 31B, offrant respectivement 2,3, 4,5, 25,2 et 30,7 milliards de paramètres. Le modèle 26B A4B adopte une architecture Mixture of Experts (MoE), ce qui signifie que seuls 3,8 milliards de paramètres sont effectivement activés lors de chaque inférence, réduisant considérablement la puissance de calcul nécessaire. Tous les modèles sont multimodaux : ils traitent du texte et des images, les deux plus petits ajoutant la reconnaissance vocale. Les fenêtres de contexte atteignent 128 000 tokens pour les modèles E2B et E4B, et 256 000 tokens pour les deux plus grands. L'ensemble de la famille intègre un mode de raisonnement pas-à-pas, une prise en charge native des outils pour les workflows d'agents, ainsi que des capacités de génération et correction de code. La licence retenue est Apache 2.0, considérée comme l'une des plus permissives : elle autorise la modification, la distribution et l'usage commercial sans contrainte majeure, à condition de conserver les mentions de copyright. Ce changement de licence est la décision la plus significative de cette annonce. Jusqu'ici, Google publiait ses modèles Gemma sous une licence maison, les "Gemma Terms of Use", qui lui permettait de restreindre l'utilisation à sa discrétion. En passant à Apache 2.0, Google offre aux développeurs, entreprises et chercheurs une garantie juridique bien plus solide pour intégrer ces modèles dans des produits commerciaux ou des recherches sensibles. La diversité des tailles proposées, notamment les variantes à 2,3 et 4,5 milliards de paramètres, permet de faire tourner Gemma 4 directement sur des ordinateurs personnels ou des smartphones, sans envoyer de données vers des serveurs tiers. Pour les entreprises soucieuses de confidentialité ou les développeurs indépendants aux ressources limitées, c'est un argument concret et immédiat. Avec cette décision, Google rejoint un camp qui compte déjà Mistral avec son modèle 7B publié en septembre 2023, OpenAI avec gpt-oss-120b et Alibaba avec sa famille Qwen, tous distribués sous Apache 2.0. Meta reste en retrait avec ses modèles LLaMA, soumis à une licence plus restrictive. Le contexte concurrentiel est intense : le marché des modèles ouverts s'est considérablement animé ces dix-huit derniers mois, et Google cherche à s'y positionner comme un acteur sérieux face à des alternatives bien établies. L'annonce intervient également au moment où Anthropic durcit ses conditions d'accès pour les applications tierces sur ses modèles payants, un contraste saisissant qui renforce l'attrait de l'approche ouverte de Google. Les suites dépendront de l'adoption par la communauté et des benchmarks indépendants, mais la combinaison licence permissive et gamme de tailles variées donne à Gemma 4 de sérieux atouts pour s'imposer dans l'écosystème open source.

💬 La vraie nouvelle, c'est pas les 31 milliards de paramètres, c'est Apache 2.0. Google arrête de jouer avec ses licences maison qui laissaient planer un doute juridique permanent sur l'usage commercial, et ça change tout pour les boîtes qui hésitaient à s'engager. Le petit E2B à 2,3 milliards avec 128k de contexte qui tourne en local, bon, sur le papier c'est exactement ce qu'on attendait pour des usages RGPD-friendly. Reste à voir ce que les benchmarks indépendants vont donner, parce que Google sait aussi soigner ses annonces de Pâques.