Grok arrive sur Amazon Bedrock

Les modèles Gemma 4 arrivent sur Amazon Bedrock

Amazon Web Services vient d'annoncer la disponibilité de la famille Gemma 4 sur Amazon Bedrock, le service managé de modèles d'intelligence artificielle du géant du cloud. Développés par Google DeepMind et publiés sous licence Apache 2.0, ces modèles open-weight sont déclinés en trois variantes : Gemma 4 31B, un modèle dense de 30,7 milliards de paramètres ; Gemma 4 26B-A4B, une architecture de type mixture-of-experts (MoE) avec seulement 3,8 milliards de paramètres actifs par requête sur 25,2 milliards au total ; et Gemma 4 E2B, un modèle compact de 2,3 milliards de paramètres effectifs. Tous supportent une fenêtre de contexte de 256 000 tokens (128 000 pour le modèle compact), un mode de raisonnement intégré, l'appel natif de fonctions pour les workflows agentiques, et des entrées multimodales combinant texte et image. Selon Artificial Analysis, le modèle Gemma 4 31B affiche un Intelligence Index de 39, soit bien au-dessus de la médiane de 15 pour la catégorie des modèles open-weight entre 4 et 40 milliards de paramètres. L'intégration de Gemma 4 dans Bedrock répond à une tension bien connue des entreprises adoptant des modèles open-weight en production : accéder aux meilleurs modèles disponibles tout en maintenant un contrôle total sur leurs données, leur conformité réglementaire et leur infrastructure. Disponibles via trois niveaux de service (Standard, Priority et Flex), ces modèles s'exécutent entièrement sur l'infrastructure AWS, sans que les prompts ou les réponses ne soient utilisés pour entraîner d'autres modèles ni partagés avec des tiers. Les équipes peuvent ainsi construire des agents multimodaux, des pipelines de traitement documentaire ou des assistants au développement logiciel, avec une prise en charge native de plus de 35 langues et un pré-entraînement sur plus de 140 langues. Cette annonce s'inscrit dans la compétition croissante entre les fournisseurs cloud pour proposer les meilleurs modèles open-weight sur leurs plateformes managées, en rivalité directe avec Microsoft Azure et Google Cloud. Google DeepMind continue de déployer la gamme Gemma comme levier stratégique pour étendre son influence dans l'écosystème IA sans passer uniquement par son propre cloud. Pour AWS, distribuer Gemma 4 sur Bedrock renforce son catalogue de modèles fondateurs sans investissement en R&D propre, tout en captant les entreprises qui préfèrent la flexibilité open-weight à des modèles propriétaires comme Claude ou Titan. La nature open-weight de la famille Gemma permet en outre aux organisations d'auditer l'architecture, de benchmarker sur leurs propres données et de fine-tuner les modèles selon leurs besoins, une capacité que les modèles fermés n'offrent pas.

OpenAI GPT-5.6 Sol, Terra et Luna sont désormais disponibles sur Amazon Bedrock

OpenAI a annoncé la disponibilité générale de sa nouvelle famille de modèles GPT-5.6, baptisée Sol, Terra et Luna, sur Amazon Bedrock, le service d'inférence cloud d'AWS. Cette annonce marque un changement de nomenclature chez OpenAI : le chiffre 5.6 identifie la génération, tandis que les noms Sol, Terra et Luna désignent des niveaux de capacité distincts pouvant évoluer selon leur propre calendrier. Sol, le modèle phare de raisonnement, atteint un score record de 80 points sur l'index Artificial Analysis Coding Agent, soit 2,8 points de plus que le meilleur concurrent, tout en utilisant moins de la moitié des tokens de sortie, un temps d'exécution divisé par deux et un coût inférieur d'environ un tiers. Sur ExploitBench, un test dédié à la recherche en cybersécurité, Sol obtient 73,5%, contre 47,9% pour GPT-5.5 à budget de tokens comparable. Sur Agents' Last Exam, une évaluation portant sur des flux de travail professionnels de longue durée dans 55 domaines, Sol établit un nouveau record de 53,6, devançant son plus proche rival de 13,1 points. Terra, positionné comme le modèle équilibré pour la production quotidienne, surpasse GPT-5.5 à moindre coût, tandis que Luna cible les tâches à fort volume comme la classification ou le routage, où la latence et le coût par token priment. Les tarifs correspondent aux prix directs d'OpenAI et l'usage s'impute sur les engagements AWS existants des clients. Cette mise à disposition répond aux besoins d'entreprises qui déploient des agents autonomes sur des centaines d'étapes consécutives, que ce soit pour générer du code en production, mener des recherches sur des failles de sécurité ou analyser des séquences génétiques complètes. Ces charges de travail traitent souvent des données sensibles et exigent un débit stable même en cas de pics d'usage imprévisibles, dans des environnements où la résidence des données et la sécurité ne souffrent aucun compromis. En proposant trois niveaux de modèles aux performances et coûts différenciés, Amazon Bedrock permet aux équipes techniques d'ajuster précisément la puissance de calcul à chaque tâche, réduisant les dépenses inutiles sur les usages simples tout en réservant la puissance maximale aux problèmes complexes. Le nouveau moteur d'inférence d'Amazon Bedrock a été conçu pour absorber la nature imprévisible du trafic généré par les agents, où une seule requête utilisateur peut déclencher des centaines d'appels au modèle. Le système mutualise la capacité tout en isolant le débit de chaque client, et l'inférence reste cantonnée à la région AWS choisie pour répondre aux exigences réglementaires de résidence des données. Autre nouveauté clé : la mise en cache des prompts avec des points de rupture explicites, qui permet de réutiliser le contexte déjà traité, comme les instructions système ou les définitions d'outils, lors des appels suivants. Cette fonctionnalité vise directement les charges de travail agentiques et multi-étapes, où une grande partie du contexte se répète d'un appel à l'autre, réduisant ainsi coûts et latence pour les architectures d'intelligence artificielle les plus exigeantes.

💬 Ce qui m'accroche ici c'est pas les 80 points sur l'index de code, c'est le bond sur ExploitBench : 73,5% contre 47,9% pour GPT-5.5, sur un test taillé pour la recherche de failles de sécurité. Tu vois où ça mène : un modèle qui trouve mieux les vulnérabilités, ça sert la défense autant que l'attaque, et personne n'en parle vraiment. Le vrai coup, lui, c'est la distribution : atterrir sur Bedrock au prix OpenAI direct, c'est vendre la techno via la ligne AWS que les boîtes ont déjà signée, sans nouveau contrat à faire approuver.

Exécutez NVIDIA Nemotron 3 Super sur Amazon Bedrock

NVIDIA Nemotron 3 Super est désormais disponible sur Amazon Bedrock en tant que modèle entièrement géré et serverless. Ce modèle hybride Mixture of Experts (MoE) de 120 milliards de paramètres (12B actifs) offre jusqu'à 5x plus d'efficacité de calcul et 2x plus de précision que sa version précédente, avec un contexte allant jusqu'à 256K tokens. Conçu pour les applications multi-agents et les systèmes IA agentiques, il excelle sur des benchmarks clés comme AIME 2025, SWE Bench et RULER, tout en supportant sept langues dont le français.

Amazon Bedrock AgentCore lève la limite de la fenêtre de contexte

Amazon Web Services a présenté une approche pour contourner la limite fondamentale des fenêtres de contexte des grands modèles de langage, en combinant Amazon Bedrock AgentCore Code Interpreter et le SDK Strands Agents. La technique repose sur les Recursive Language Models (RLM), introduits dans un article académique de Zhang et al. (arXiv:2512.24601), qui réorganisent radicalement la façon dont un modèle interagit avec des documents volumineux. Concrètement, plutôt que d'injecter l'intégralité d'un document dans le contexte du modèle, le système charge le document dans un environnement Python sandboxé persistant, puis orchestre des appels itératifs à des sous-modèles pour analyser des sections spécifiques. Les résultats intermédiaires restent stockés comme variables Python dans le sandbox, sans jamais encombrer la fenêtre de contexte du modèle racine. L'exemple illustratif est celui d'une analyse financière : comparer deux années de rapports annuels d'une même entreprise, soit 300 à 500 pages chacun, auxquels s'ajoutent les dépôts SEC et les rapports d'analystes, pour un total de plusieurs millions de caractères, impossible à traiter d'un seul tenant pour n'importe quel modèle existant. Cette avancée répond à deux échecs classiques des LLM face aux très longs documents. Le premier : la requête dépasse la fenêtre de contexte maximale et est simplement rejetée. Le second, plus insidieux : le document entre en contexte mais le modèle peine à tenir compte des informations situées en son milieu, un phénomène connu sous le nom de "lost in the middle". Les RLM contournent les deux en découpant le problème : un modèle racine génère du code Python pour naviguer et découper le document, tandis que des sous-LLM sont appelés ponctuellement pour les tâches de compréhension sémantique. Le résultat est une architecture sans limite théorique de taille de document, potentiellement transformatrice pour des secteurs comme la finance, le droit ou la recherche médicale, où l'analyse de corpus massifs est quotidienne. Le problème de la fenêtre de contexte n'est pas nouveau : les chercheurs et les ingénieurs y butent depuis l'émergence des LLM à grande échelle. Les solutions précédentes incluaient la recherche par similarité vectorielle (RAG), qui fragmente les documents en chunks et ne récupère que les passages pertinents, mais au prix d'une perte de cohérence globale. L'approche RLM se positionne comme une alternative plus puissante : le modèle racine explore activement le document comme un environnement, décide quelles sections méritent une analyse approfondie, et délègue ces tâches à des sous-modèles via une fonction llm_query() injectée dans le sandbox d'AgentCore. Ce dernier fonctionne en mode réseau PUBLIC, ce qui permet aux appels vers Amazon Bedrock de s'effectuer directement depuis l'environnement sandboxé. AWS s'appuie ici sur son infrastructure Bedrock pour proposer une solution intégrée, combinant orchestration, exécution de code et appels LLM dans un pipeline unifié, sans nécessiter d'infrastructure tierce.