DeepSeek V4 devient pleinement stable, les anciens modèles s’arrêtent aujourd’hui
Le V4 de DeepSeek passe de la préversion à la production et ses anciens modèles de chat sont retirés aujourd’hui. L’enjeu plus large est le seuil de prix qu’il impose à tous les autres.
La gamme de modèles V4 de DeepSeek passe de la préversion à une version complète destinée à la production. Dans le cadre de ce changement, les anciens modèles de chat de l’entreprise sont retirés aujourd’hui, le 24 juillet. Si une application ou un outil utilise encore les anciens noms « deepseek-chat » ou « deepseek-reasoner », ceux-ci ont cessé de fonctionner à 15 h 59 UTC. Il suffit de passer au V4, recommandé comme valeur par défaut depuis quelque temps.
Les détails méritent l’attention, car DeepSeek continue de faire ce qui bouscule le marché : proposer des modèles performants à des prix qui inquiètent les concurrents. Le V4 existe en deux tailles. V4-Pro est un grand modèle à mélange d’experts, une architecture où seule une partie du réseau, ici environ 49 milliards de ses 1 600 milliards de paramètres, s’active pour chaque demande, ce qui le rend rapide et peu coûteux à exécuter, facturé environ 0,44 dollar par million de tokens en entrée et 0,87 dollar par million en sortie. V4-Flash est la version plus petite et moins chère, à environ 0,14 et 0,28 dollar. Tous deux gèrent une fenêtre de contexte d’un million de tokens, c’est-à-dire, très grossièrement, la quantité de texte que le modèle peut garder à l’esprit à la fois. Tous deux sont aussi proposés en open weights sous licence MIT permissive : n’importe qui peut les télécharger et les exécuter.
Alors, que se passe-t-il vraiment ? Une version « stable » semble être un détail technique, mais elle lève la dernière hésitation des entreprises qui attendaient une étiquette sans préversion avant d’intégrer DeepSeek à de vrais produits. Le prix est le titre discret de l’histoire. Lorsqu’un modèle ouvert capable coûte bien moins d’un dollar par million de tokens de sortie, tous les autres laboratoires doivent se comparer à ce chiffre. C’est l’une des raisons pour lesquelles les prix des sorties baissent dans toute l’industrie depuis le début de l’année. Il faut toutefois garder les attentes réalistes : le moins cher n’est pas nécessairement le meilleur partout, et les benchmarks indépendants placent encore les meilleurs modèles de pointe devant sur les tâches de raisonnement et de programmation les plus difficiles.
Ce que cela signifie pour vous : Si vous utilisez une application basée sur DeepSeek, vous pourriez constater un bref incident aujourd’hui si son développeur a tardé à faire la mise à jour, mais vous n’avez rien à faire vous-même. Pour les curieux, c’est un bon exemple de l’importance des modèles open weights : puisque tout le monde peut les exécuter, ils font baisser les prix pour tous, y compris ceux des outils payants que vous utilisez déjà. Pour les utilisateurs avancés et les petites équipes, le V4 est l’un des moyens les moins chers d’obtenir une qualité proche des modèles de pointe, et l’exécuter soi-même conserve vos données sur votre propre matériel. Pour la plupart des gens, la conclusion est plus simple : l’IA devient rapidement moins chère, et c’est plutôt une bonne nouvelle.
Sources
Sources: https://api-docs.deepseek.com/
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