Les modèles d’IA à poids ouverts, dont les paramètres sont librement téléchargeables, sont de nouveau au centre des tensions géopolitiques cet automne. Pékin et Washington examinent chacun des mesures de contrôle, pendant que DeepSeek publie publiquement son moteur d’inférence et que plusieurs nouveaux modèles ouverts apparaissent.
- Pékin propose une approbation préalable pour les modèles d’IA de pointe, mais exempte les technologies open source.
- Washington interdit à DeepSeek d’être fournisseur dans les achats civils fédéraux.
- DeepSeek publie DeepInfer, un moteur d’inférence qui surpasse vLLM et SGLang pour ses modèles.
- DeepSeek-V4.1-Flash-1017 accepte les images et reste sous licence MIT.
Du côté chinois, le ministère du Commerce de la République populaire de Chine, MOFCOM, a publié une proposition de politique, qui n’est pas encore une loi. Elle prévoit que les modèles d’IA de pointe et certaines autres technologies obtiennent une approbation préalable du gouvernement avant d’être partagés à l’international. Selon la source, la réaction à ce texte a été exagérée, car le document indique que les technologies open source bénéficieront d’approbations automatiques. Certains observateurs de la géopolitique y voient néanmoins un cadre réglementaire qui pourrait servir à encadrer à l’avenir l’industrie chinoise de l’IA. D’autres, cités par la source, estiment que le texte viserait davantage à prévenir des situations comme la vente de la startup chinoise Manus à des entreprises occidentales.
Aux États-Unis, le Department of Homeland Security (DHS) a publié un arrêté concernant DeepSeek. Il interdit à l’entreprise elle-même, ainsi qu’à ses modèles en tant que plateforme technologique, d’être fournisseurs dans les achats civils de l’administration fédérale. La source relève qu’il n’est pas clair comment la mesure s’appliquera aux modèles affinés ou entraînés à partir des sorties de DeepSeek. Elle cite le cas des modèles Nemotron de Nvidia, dont les recettes d’entraînement s’appuient largement, selon elle, sur des modèles DeepSeek. Par ailleurs, l’entreprise chinoise Zhipu AI, qui développe les modèles GLM, figure sur l’Entity List, la liste du département américain du Commerce (Commerce/BIS) qui restreint l’accès de ses inscrits aux technologies américaines.
Un moteur d’inférence rendu public
Dans la foulée, DeepSeek a publié son moteur d’inférence interne, baptisé DeepInfer. L’inférence désigne le fonctionnement d’un modèle lorsqu’il répond aux requêtes. Selon la source, cet outil serait bien plus efficace que les outils open source existants, comme vLLM et SGLang, pour les modèles de DeepSeek. Des estimations évoquent une marge brute pouvant atteindre 90 % lors de la vente de tokens, les unités de texte traitées par un modèle et facturées aux utilisateurs. La source rappelle que les grands laboratoires disposent d’outils d’inférence internes très performants, mais que c’est la première fois qu’un acteur de premier plan en partage. Elle estime que les entreprises spécialisées dans l’inférence adopteront rapidement ces outils, ce qui fera baisser les prix des modèles de DeepSeek, ou augmenter leurs marges. Bien que ce ne soit ni un modèle ni un jeu de données ouvert, la source considère cette publication comme l’un des plus importants artefacts open source des derniers mois.
Une nouvelle vague de modèles ouverts
Plusieurs sorties sont également relevées. MiMo-V2.6-Pro-RL, de XiaomiMiMo, est une mise à jour de MiMo qui repose sur les mêmes bases que MiMo V2.5, mais avec davantage de ressources consacrées à l’apprentissage par renforcement, le RL. Xiaomi a publié un rapport technique détaillé ainsi qu’une partie des environnements utilisés, ce que la source juge rare à cette échelle. Selon le classement d’Artificial Analysis, le modèle final, V2.6-Pro, est le meilleur modèle ouvert au moment de la rédaction.
DeepSeek a de son côté publié deux nouvelles itérations, DeepSeek-V4.1-Flash-1017, qui comptent 552B-A16B, soit une taille inédite, et acceptent les images en entrée. Sous licence MIT, il est salué par la source pour ses performances à petit prix. La source souligne aussi que DeepSeek figure en tête du benchmark DeepSWE, consacré à l’ingénierie logicielle agentique.
Cloudflare a publié clef, un modèle de décision. Selon la source, ce type de modèle, introduit par la startup Typesafe, est un modèle de classification général qui produit peu de tokens accompagnés de leurs probabilités. NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-NVFP4, de Nvidia, est un modèle de taille intermédiaire de la famille Nemotron. Il peut, selon la source, être exécuté chez soi sur un ordinateur portable puissant ou une carte RTX Spark. Enfin, Beam-1.0-501B-A23B, de Reflection, est présenté comme le modèle ouvert américain le plus puissant publié sous une licence permissive, l’Apache 2.0. La source le juge moins intelligent que les meilleurs modèles ouverts, mais très économe en tokens, juste derrière GPT-6-Astra.
Selon la même source, le modèle Kimi K3.1 serait sur le point d’être publié, des métadonnées le concernant commençant à apparaître dans des bibliothèques publiques.
