Moonshot AI dévoile Kimi K3, un modèle open MoE de 2,8 billions de paramètres avec Kimi Delta Attention et un contexte d'1M tokens

Meituan lance LongCat-2.0 : un modele MoE open source de 1 600 milliards de parametres avec contexte natif de 1 million de tokens

Meituan a dévoilé LongCat-2.0, un modèle de langage à mélange d'experts (MoE) doté de 1 600 milliards de paramètres au total, dont environ 48 milliards sont activés par token. Ce successeur de LongCat-Flash, un modèle de 560 milliards de paramètres sorti en 2025, cible spécifiquement le codage agentique : compréhension, génération et exécution de code au sein de workflows autonomes. Le modèle se distingue par une fenêtre de contexte native d'un million de tokens et par le fait que son entraînement comme son déploiement ont été réalisés entièrement sur des superpods ASIC domestiques, sans recourir au matériel Nvidia. L'entraînement a mobilisé plus de 35 000 milliards de tokens sur des millions d'heures-accélérateur, et Meituan affirme n'avoir subi aucun retour arrière ni pic de perte irrécupérable durant tout le processus. Sur le plan des performances, l'entreprise revendique un score de 59,5 sur SWE-bench Pro, devançant légèrement GPT-5.5 (58,6), ainsi que 70,8 sur Terminal-Bench 2.1 et 77,3 sur SWE-bench Multilingual. Meituan situe également LongCat-2.0 au niveau de Gemini 3.1 Pro de Google en performance globale, tout en reconnaissant qu'il reste en retrait des systèmes de pointe sur des benchmarks d'agents plus généraux comme FORTE et BrowseComp. Ces chiffres proviennent uniquement des tests internes de Meituan et n'ont pas encore été confirmés par des classements indépendants. Cette annonce est importante car elle illustre la capacité croissante des entreprises chinoises à entraîner et servir des modèles de très grande taille sans dépendre des puces Nvidia, un enjeu stratégique majeur dans un contexte de restrictions à l'export américaines. Pour les développeurs et les équipes d'ingénierie, un contexte natif d'un million de tokens change concrètement l'usage possible d'un assistant de code : il devient possible d'analyser des dépôts entiers ou de longues sessions d'agent sans fragmentation artificielle. La stabilité revendiquée pendant l'entraînement sur du matériel non-Nvidia est aussi un signal fort, car l'écosystème logiciel autour des ASIC domestiques est réputé moins mature que celui de Nvidia, ce qui rend ce genre de résultat plus difficile à obtenir. Si les performances en codage agentique se confirment de façon indépendante, LongCat-2.0 pourrait s'imposer comme une alternative crédible aux modèles occidentaux pour les tâches d'ingénierie logicielle automatisée, un segment de plus en plus disputé entre laboratoires. L'architecture de LongCat-2.0 repose sur quatre innovations pensées pour maîtriser le coût d'un modèle de cette taille. Les experts à calcul nul laissent les tokens simples, comme la ponctuation, traverser le modèle sans traitement lourd, tandis qu'un contrôleur PID ajuste dynamiquement l'activation entre 33 et 56 milliards de paramètres selon la complexité du texte. La LongCat Sparse Attention, présentée comme une évolution du DeepSeek Sparse Attention, combine trois méthodes d'indexation, streaming, inter-couches et hiérarchique, pour éviter l'explosion quadratique du coût de calcul liée aux longs contextes. S'y ajoute un module d'embedding par n-grammes de 135 milliards de paramètres, censé mieux capturer les relations locales entre tokens, ainsi qu'un pipeline de post-entraînement baptisé MOPD qui fusionne trois groupes d'experts spécialisés en agents, raisonnement et interaction. Publié sous licence MIT le 30 juin 2026, LongCat-2.0 s'inscrit dans une compétition mondiale où chaque laboratoire cherche à repousser simultanément la taille des modèles, la longueur de contexte et l'efficacité matérielle.

💬 Ce qui compte vraiment ici, c'est pas le score SWE-bench, c'est le "sans Nvidia". Meituan entraîne 1600 milliards de paramètres sur des puces maison sans un seul pic de perte irrécupérable, et ça, ça vaut plus cher que battre GPT-5.5 de quelques points. La vraie question, c'est si le score tient sous un classement indépendant, parce que les benchmarks internes des labos chinois, on sait ce que ça vaut. Reste que la Chine vient de démontrer qu'elle peut scaler sans dépendre de Jensen Huang, et ça, les gens à Washington devraient s'en inquiéter plus que d'un simple leaderboard.

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.

Moonshot AI publie Kimi K2.7-Code : un modèle de code avec +21,8 % sur Kimi Code Bench v2 par rapport à K2.6

Moonshot AI a publié cette semaine Kimi K2.7-Code, un nouveau modèle d'intelligence artificielle spécialisé dans la programmation et conçu pour des tâches d'ingénierie logicielle longues et complexes. Disponible sur Hugging Face sous licence MIT modifiée et accessible via l'API Kimi, le modèle repose sur une architecture Mixture-of-Experts avec 1 000 milliards de paramètres au total, dont 32 milliards activés par token. Il intègre 384 experts, une fenêtre de contexte de 256 000 tokens, et un encodeur visuel MoonViT de 400 millions de paramètres permettant de traiter texte, images et vidéos dans un même prompt. Le modèle pèse environ 595 Go sur disque, une cible clairement réservée aux serveurs, déployable via vLLM, SGLang ou KTransformers. Sur le Kimi Code Bench v2, il progresse de 50,9 à 62,0, soit une hausse de 21,8 % par rapport à son prédécesseur K2.6. Il surpasse également Claude Opus 4.8 sur le benchmark MCP Mark Verified (81,1 contre 76,4) et se rapproche de GPT-5.5 sur MLS Bench Lite. Ce qui distingue K2.7-Code des modèles de génération de code classiques, c'est sa capacité à enchaîner de nombreuses étapes autonomes : lire des fichiers, modifier du code sur plusieurs modules, exécuter des outils, puis vérifier les résultats jusqu'à correction. Moonshot revendique également une réduction d'environ 30 % de la consommation de tokens de raisonnement par rapport à K2.6, un gain qui se répercute directement sur les coûts dans les workflows agentiques où chaque étape de planification, de retry et de vérification est facturée comme des tokens de sortie. Pour les équipes qui utilisent ce type de modèle sur des centaines ou milliers de cycles, cet effet est significatif : coût unitaire plus bas, étapes plus rapides, et davantage de marge avant d'atteindre les limites de contexte. Le modèle est également intégré à Kimi Code, une plateforme de codage par abonnement. Kimi K2.7-Code s'inscrit dans une course intense entre laboratoires asiatiques et américains sur les modèles de codage agentique. Moonshot AI, startup chinoise fondée en 2023 et déjà connue pour ses modèles Kimi à très longue fenêtre de contexte, accélère sur ce segment en ciblant explicitement des cas d'usage professionnels : refactorisation à l'échelle d'un dépôt entier, revue de code sur de grandes pull requests, intégration CI/CD via le protocole MCP, et analyse combinée de logs, captures d'écran et code source. La contrainte du mode de raisonnement obligatoire, le désactiver provoque une erreur API, trahit une philosophie assumée : le modèle est pensé pour l'autonomie, pas pour la réponse instantanée. Face à GPT-5.5 et Claude Opus 4.8, K2.7-Code comble une partie de l'écart mais ne les dépasse pas sur la majorité des benchmarks, laissant ouverte la question de sa position réelle dans des conditions de production indépendantes.

💬 La réduction de 30 % des tokens de raisonnement, c'est le vrai chiffre à retenir ici, pas les benchmarks maison. Pour des workflows agentiques à l'échelle, ça change le calcul économique plus que n'importe quelle courbe de performance. 595 Go sur disque et le mode raisonnement non désactivable, ce sont deux signaux clairs : Moonshot construit pour les serveurs, pas pour les makers.

Qwen lance Qwen3.7-Max : un modèle agent de raisonnement avec une fenêtre de contexte d'un million de tokens

Alibaba a présenté officiellement Qwen3.7-Max le 20 mai 2026 lors de l'Alibaba Cloud Summit, bien que deux versions preview du modèle aient discrètement fait leur apparition sur le classement Arena AI quelques jours plus tôt, sans communiqué de presse ni accès API annoncé. Le modèle texte uniquement obtient un score de 56,6 sur l'Intelligence Index d'Artificial Analysis, le plaçant cinquième mondial, devant le Gemini 3.5 Flash de Google (55,3) mais derrière GPT-5.5 (60,2) et Claude Opus 4.7 (57,3). Les gains par rapport à son prédécesseur Qwen3.6 Max Preview (51,8) sont concentrés sur le raisonnement scientifique, les tâches agentiques et le code : le benchmark CritPt a progressé de 9,7 points, Humanity's Last Exam de 9,2 points, et Terminal-Bench Hard de 6,9 points. Le modèle dispose d'une fenêtre de contexte d'un million de tokens, quadruplant la capacité des 256 000 tokens de la version précédente, de quoi ingérer un dépôt de code complet ou une grande pile de documents en une seule requête. Ce qui distingue Qwen3.7-Max des modèles classiques, c'est son architecture orientée agent longue durée. L'équipe Qwen le positionne comme son modèle agentique le plus avancé à ce jour, capable de gérer des tâches s'étendant sur des centaines, voire des milliers d'étapes successives : refactoring de code itératif, automatisation de flux bureautiques, orchestration d'outils sur de longues périodes sans intervention humaine. Le modèle utilise un mode de raisonnement étendu où il génère une chaîne de pensée interne avant de produire une réponse, ce qui se traduit par un volume de tokens considérable : lors des tests d'Artificial Analysis, Qwen3.7-Max a produit environ 97 millions de tokens, contre une moyenne de 24 millions pour les autres modèles du même benchmark. Pour des tâches simples, cette latence supplémentaire n'apporte rien ; pour de la planification complexe ou des pipelines agentiques, c'est précisément là que réside la valeur du modèle. Alibaba s'inscrit dans une course mondiale à l'agent IA autonome, où les grands laboratoires cherchent à dépasser les assistants conversationnels pour atteindre des systèmes capables d'exécuter des projets complets en autonomie. La série Qwen3 illustre la montée en puissance des acteurs chinois dans ce domaine : Alibaba se positionne désormais sixième laboratoire mondial en capacités texte et cinquième en vision selon LM Arena. La tarification de Qwen3.7-Max n'est pas encore annoncée, la version précédente étant facturée 1,30 $/7,80 $ le million de tokens en entrée/sortie sur Alibaba Cloud. Le modèle est propriétaire et fermé, et les tests indépendants sur la fiabilité effective de la fenêtre d'un million de tokens restent à venir, la dégradation du raisonnement sur de très longs contextes étant un problème connu dans l'industrie.