Nouveaux Modèles AI Minute Newsroom 2026-08-13

DeepSeek a sorti son modèle phare sans l'annoncer — mêmes 1 600 milliards de paramètres, score d'agent multiplié par cinq

Mercredi tard dans la nuit à Pékin, la documentation de l'API de DeepSeek est passée sans bruit de la préversion de V4-Pro à une build nommée DeepSeek-V4-Pro-0813. Ni billet de blog, ni présentation. C'est la première version achevée du modèle phare en préversion depuis le 24 avril, et l'architecture n'a pas bougé : 1 600 milliards de paramètres en mélange d'experts, environ 49 milliards actifs par jeton, un million de jetons de contexte, licence MIT. Tout s'est joué en post-entraînement, et surtout là où travaillent les agents. Selon les chiffres publiés par DeepSeek, DeepSWE passe de 12,8 à 62,7, Terminal Bench de 72,1 à 87,9, Cybergym de 52,7 à 83,3 et NL2Repo de 38,5 à 61,5. L'API parle désormais aussi les protocoles Responses et Anthropic : elle se branche donc sur Codex et Claude Code sans couche intermédiaire. Le tarif reste à 3 yuans par million de jetons en entrée et 6 par million en sortie — avec une note de l'entreprise annonçant une hausse sensible prochainement.

Pourquoi c'est importantL'intéressant n'est pas la taille, puisque la taille n'a pas changé. Un modèle qui obtenait 12,8 en avril sur un test de programmation agentique en obtient 62,7 en août, à nombre de paramètres identique et avec un autre post-entraînement. Cela signifie que l'essentiel de la marge restante sur les agents se trouve dans la méthode d'entraînement, pas dans le nombre de poids qu'on peut se payer. Pour qui paie pour faire tourner un agent de code, le chiffre utile est la facture : environ 0,84 dollar par million de jetons en sortie, moins du septième de ce que demande la frontière fermée, sous une licence MIT qui autorise l'hébergement chez soi. DeepSeek précise dans la foulée que ce prix ne durera pas.

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