DeepSeek
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Agents IA · Open Source
DeepSeek lance un harness d'agents où même le modèle est un plugin
DeepSeek a publié DeepSeek Harness, un runtime d'agents open source où modèles, outils, sandboxes et UI sont tous des plugins Cordis. Des journaux de session en écriture seule et un mode minimal à deux outils révèlent une ambition plus discrète : des exécutions d'agents auditées et reproductibles.
2026-08-16
Économie de l'IA
Le plan à 18 $ d'Alibaba fait tourner Qwen et DeepSeek dans Claude Code
Le Token Plan Individual d'Alibaba Cloud regroupe Qwen et des modèles tiers tels que DeepSeek dans un pool de crédits unique, à partir de 6 $ par mois, utilisable dans Claude Code et Cursor. L'entreprise revendique environ 40 % d'économies par rapport au paiement à l'utilisation, mais le plan ne fonctionne qu'à partir de Singapour et uniquement dans les outils approuvés.
2026-08-14
Guerre des prix de l'IA
Le prix viral de 0,07 $ du GLM-5.2 de Zhipu aurait déjà été multiplié par 10, selon une réponse
Le GLM-5.2 de Zhipu est devenu viral à 0,07 $ par million de jetons, une baisse de 95 % qualifiée de « presque gratuit » par les internautes. Une réponse affirme que le prix a rebondi de 10 fois, un coup de pub pour attirer les regards. Les praticiens ajoutent que le GLM-5.2 n'a jamais été jugé de niveau de pointe lors des tests.
2026-08-10
Recherche IA
Pourquoi la log-probabilité des tokens est le mauvais indicateur pour surveiller les modèles de raisonnement IA
Novelis Research montre que la log-probabilité des tokens échoue en tant que moniteur de décodeur pour les modèles de raisonnement quantifiés, étant aveugle aux boucles confiantes. Ils introduisent un contrôleur e-CUSUM calibré qui combine l'incertitude et les signaux de répétition, atteignant une sélectivité sur GSM8K avec DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.
2026-08-03
Analyse
Benchmarks, pas des bonnes affaires : les laboratoires d'IA chinois atteignent la parité
Les laboratoires chinois d'IA Qwen, DeepSeek, MiniMax et Kimi ont égalé ou battu les modèles de pointe américains dans les benchmarks de raisonnement, codage et analyse de documents. Avec une tarification agressive et des stratégies open-weight, ils ne sont plus de simples alternatives bon marché, ce sont de véritables concurrents.
2026-07-27
Leadership en IA
Le fossé de l'IA américaine se vide et l'Est tourne le robinet
Un regard sur la façon dont les modèles open-source chinois et japonais remettent en cause l'hypothèse selon laquelle l'IA propriétaire américaine mène. De DeepSeek à Sakana, l'Est réécrit les règles.
2026-07-27
Optimisation des systèmes
DSpark montre que l’inférence rapide de l’IA est un problème d’ordonnancement, pas un tour de modèle
L’article de DSpark de DeepSeek révèle que le décodage spéculatif naïf dégrade le débit en situation de forte concurrence. Sa solution, la vérification à ordonnancement par confiance, adapte la longueur des blocs par requête et déplace la frontière de Pareto des performances de service.
2026-07-12
Intelligence Artificielle
DeepSeek-OCR 2 : Le Flux Causal Visuel s'ouvre à la compréhension open-source des documents
DeepSeek-OCR 2 introduit le flux causal visuel pour un encodage visuel de type humain. Désormais open source sur GitHub, le modèle prend en charge vLLM et Transformers, une résolution dynamique (jusqu'à 1 216 tokens visuels) et la conversion document-vers-markdown.
2026-07-09
Économie des API
DeepSeek V4 arrive en juillet avec un changement de tarification qui fera mal si vous codez quand le soleil est levé
DeepSeek V4 arrive à la mi-juillet avec une tarification en fonction des pics de charge. Le coût de l'API double pendant les heures de bureau, jusqu'à 1,74 $ par million de tokens de sortie, mais les tarifs hors pointe peuvent être une affaire pour les charges de travail avec hits de cache.
2026-07-09
Intelligence artificielle
Le nouveau modèle de DeepSeek place l'efficacité au cœur de la course à l'IA
DeepSeek a publié un nouveau LLM qui renforce sa compétition avec les grands laboratoires d'IA en misant sur l'efficacité plutôt que sur la force brute. Le modèle vise à offrir des performances solides avec une utilisation optimisée des ressources, reflétant un virage plus large du secteur vers une IA économique.
2026-06-30