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IA25 juillet 2026

DeepSeek V4 et Kimi K3 : deux poids lourds open-source en une semaine

La semaine du 24 juillet concentre deux sorties majeures de modèles open-weight : DeepSeek V4 Pro en stable release et Kimi K3 à 2,8 trillions de paramètres. La Chine installe durablement son empreinte dans l'IA ouverte.

Deux releases, une semaine

DeepSeek V4 Pro publie sa version stable le 24 juillet 2026. Kimi K3, développé par Moonshot AI, met ses poids à disposition le 27 juillet sous licence Modified MIT. Les deux modèles sont disponibles sur Hugging Face dès le premier jour. En une semaine, le paysage des modèles open-weight change significativement.

DeepSeek V4 Pro

Successeur de V3, DeepSeek V4 Pro est une architecture Mixture-of-Experts de 1,6 trillion de paramètres au total, avec 49 milliards de paramètres actifs par inférence. Il est publié sous licence MIT, sans restrictions d'usage commercial. Le modèle supporte une fenêtre de contexte d'un million de tokens et s'exécute à moins d'un dollar par million de tokens en sortie sur les principales plateformes d'inférence.

Kimi K3

Kimi K3 est à ce jour le plus grand modèle open-weight jamais publié : 2,8 trillions de paramètres. Moonshot AI annonce des scores proches de Claude Opus 4.8 sur plusieurs benchmarks de raisonnement. La fenêtre de contexte atteint également un million de tokens.

La licence Modified MIT autorise l'usage commercial avec des restrictions sur le fine-tuning à grande échelle, un compromis que certains acteurs du secteur estiment insuffisamment ouvert.

Ce que ça signifie

Juillet 2026 concentre cinq sorties open-weight significatives en deux semaines (Kimi K3, DeepSeek V4, Inkling de Thinking Machines sous Apache 2.0, M3 Pro de MiniMax et un nouveau MoE de Mistral). C'est la première fois que des modèles de cette envergure sont accessibles sans accord de licence restrictif.

Le coût d'accès à des capacités frontier baisse mécaniquement. Pour les équipes qui auto-hébergent leurs modèles, les alternatives aux API propriétaires d'OpenAI ou d'Anthropic deviennent crédibles sur un plus grand nombre de tâches. La question qui reste ouverte est celle de la durabilité de ces publications ouvertes à mesure que les modèles deviennent plus puissants.

Sources

deepseekkimiopen-sourceopen-weightschinellm

Cet article a été partiellement rédigé ou modifié à l'aide d'une intelligence artificielle.