Discussion :

[Jade Emy]

DeepSeek dévoile un aperçu de son modèle V4 tant attendu, qui offre un contexte d'un million de jetons et d'excellents résultats en matière de codage, mettant la pression sur l'ensemble du marché de l'IA

DeepSeek a lancé DeepSeek V4 Pro et DeepSeek V4 Flash, sa première mise à jour majeure de modèle depuis plus d'un an. Les nouveaux modèles V4 introduisent une fenêtre contextuelle pouvant atteindre 1 million de jetons, ce qui permet de maintenir une meilleure cohérence dans les conversations et les documents plus longs, à moindre coût. DeepSeek V4 reste open source, ce qui permet aux utilisateurs d'inspecter, d'adapter ou de modifier le code. Son précédent modèle R1 avait bouleversé les marchés grâce à ses performances élevées à moindre coût. La concurrence chinoise croissante a intensifié la pression sur les stratégies mondiales en matière de dépenses dans l'IA.

DeepSeek est une entreprise chinoise spécialisée dans l'intelligence artificielle (IA) qui développe des grands modèles de langage (LLM). La société a lancé un chatbot éponyme parallèlement à son modèle DeepSeek-R1 en janvier 2025. DeepSeek-R1 fournissait des réponses comparables à celles d'autres LLM contemporains, tels que le GPT-4 et l'o1 d'OpenAI. Son coût de formation aurait été nettement inférieur à celui d'autres LLM. La société affirme avoir formé son modèle V3 pour 6 millions de dollars, soit bien moins que les 100 millions de dollars qu'a coûté le GPT-4 d'OpenAI en 2023, et en utilisant environ un dixième de la puissance de calcul consommée par le modèle comparable de Meta, Llama 3.1. Le succès de DeepSeek face à des rivaux plus importants et mieux établis a été qualifié de « bouleversement de l'IA ».

Récemment, DeepSeek a lancé DeepSeek V4 Pro et DeepSeek V4 Flash, sa première mise à jour majeure de modèle depuis plus d'un an. Les nouveaux modèles V4 introduisent une fenêtre contextuelle pouvant atteindre 1 million de jetons, ce qui permet de maintenir une meilleure cohérence dans les conversations et les documents plus longs, à moindre coût. DeepSeek V4 reste open source, ce qui permet aux utilisateurs d'inspecter, d'adapter ou de modifier le code. V4 Pro est destiné à des tâches agentiques plus complexes en plusieurs étapes. DeepSeek affirme qu'il rivalise avec les principaux modèles propriétaires en matière de raisonnement et qu'il n'est devancé que par Gemini 3.1 Pro de Google en termes de connaissance du monde. V4 Flash est la variante plus rapide, offrant des réponses plus rapides tout en restant proche de V4 Pro pour les tâches agentiques plus simples.

Cette sortie intervient également dans un contexte de surveillance accrue. L'utilisation de DeepSeek a été interdite par les agences fédérales américaines et sur les appareils gouvernementaux pour des raisons de sécurité nationale, tandis que la Corée du Sud a temporairement suspendu les téléchargements pour des raisons de confidentialité avant de rétablir la disponibilité par la suite.

DeepSeek dévoile une version préliminaire de son modèle V4 tant attendu

La start-up chinoise spécialisée dans l'IA DeepSeek a publié une version préliminaire de son très attendu modèle V4, permettant aux utilisateurs de tester ses nouvelles capacités et fonctionnalités. Cette sortie intervient plus d'un an après que la société basée à Hangzhou a présenté son modèle de raisonnement R1, qui a bouleversé les marchés technologiques mondiaux en raison de ses performances surprenantes et de sa rentabilité.

À l'instar des précédentes versions de DeepSeek, cette dernière mise à jour est open source, ce qui permet aux développeurs de télécharger le code, de l'exécuter localement et, dans la plupart des cas, de le modifier. Le modèle est disponible en versions « pro » et « flash », en fonction de la taille, DeepSeek affirmant que le V4 offre des performances supérieures à celles de ses concurrents nationaux, notamment dans les tâches basées sur des agents, le traitement des connaissances et l'inférence.

« L'aperçu de la V4 de DeepSeek est une véritable prouesse », offrant des coûts d'inférence inférieurs à ceux des modèles précédents, a déclaré Neil Shah, vice-président de la recherche chez Counterpoint Research. Les coûts d'inférence désignent les dépenses informatiques et financières liées à l'exécution d'un modèle d'IA entraîné pour générer des résultats. DeepSeek a également indiqué que la V4 a été optimisée pour être utilisée avec des outils d'agents populaires tels que Claude Code d'Anthropic et OpenClaw. Selon Wei Sun, analyste principal en IA chez Counterpoint, le profil de référence de la V4 suggère qu’elle pourrait offrir « d’excellentes capacités d’agent à un coût nettement inférieur ».

DeepSeek va-t-il à nouveau surprendre le monde ?

Fondée en 2023, DeepSeek s’est fait remarquer fin 2024 avec son modèle V3 gratuit et open source, qui, selon l’entreprise, avait été entraîné avec des puces moins puissantes et à un coût bien inférieur à celui des modèles développés par des sociétés telles qu’OpenAI et Google. Quelques semaines plus tard, en janvier 2025, l’entreprise a lancé un modèle de raisonnement, R1, qui a atteint des performances similaires ou surpassé bon nombre des principaux modèles de langage (LLM) mondiaux.

Le modèle R1 avait alarmé les investisseurs lorsque DeepSeek avait révélé qu’il n’avait fallu que deux mois, et moins de 6 millions de dollars, pour le développer à l’aide de puces Nvidia de moindre capacité. Cela avait remis en question la suprématie des États-Unis en matière d’IA ainsi que les dépenses colossales des géants de la tech dans les infrastructures d’IA. Depuis lors, DeepSeek a publié une série de mises à jour de ses modèles, mais aucune n’a eu l’impact de R1.

Le lancement de V4 n’aura probablement pas le même impact sur le marché que celui de R1, car les traders ont déjà intégré dans leurs prévisions le fait que l’IA chinoise est compétitive et moins coûteuse à utiliser, a déclaré Ivan Su, analyste actions senior chez Morningstar. Cependant, le dernier positionnement de DeepSeek place d’autres modèles open source chinois en tant que concurrents directs, a ajouté Su. « C'est un cadre qui n'existait pas avec R1, et cela suffit à montrer à quel point la concurrence nationale s'est intensifiée », a-t-il ajouté.

Depuis la sortie de R1, DeepSeek a dû faire face à une concurrence accrue dans le secteur chinois de l'IA en plein essor, des acteurs comme Alibaba et ByteDance ayant également lancé de nouveaux modèles cette année. Les actions de plusieurs autres acteurs chinois de l’IA étaient en baisse à la Bourse de Hong Kong. MiniMax et Knowledge Atlas Technology, également connu sous le nom de Zhipu, ont chacune chuté d’environ 8 %, tandis que le développeur Manycore Tech, basé à Hangzhou, a plongé de 9 %.

Quelles puces ont servi à entraîner le V4 ?

Une question majeure entourant la sortie du modèle V4 de DeepSeek est de savoir quelles puces ont été utilisées pour l’entraîner et le prendre en charge. Le géant technologique chinois Huawei a confirmé vendredi que son dernier cluster de calcul IA, équipé de ses processeurs Ascend AI, peut prendre en charge le modèle V4 de DeepSeek. Cependant, on ignore encore dans quelle mesure les puces de Huawei ont été utilisées pour l'entraînement, par rapport à celles du leader américain des puces IA, Nvidia. Les développeurs chinois se sont vu interdire l'achat direct des puces IA les plus avancées de Nvidia en raison des contrôles à l'exportation sans cesse changeants de Washington.

Dans le même temps, Pékin a intensifié ses efforts pour développer son industrie nationale des puces et aurait incité les entreprises technologiques chinoises à adopter des alternatives nationales proposées par des fabricants de puces tels que Huawei. Wei Sun, de Counterpoint, a déclaré que la capacité de V4 à fonctionner en mode natif sur des puces locales pourrait avoir des implications considérables, aidant Pékin à renforcer sa souveraineté en matière d’IA et à réduire davantage sa dépendance vis-à-vis de Nvidia. « Cela finira également par accélérer les développements mondiaux en matière d’IA », a-t-elle ajouté.

Après l'annonce par DeepSeek de la sortie de V4, les actions des fabricants chinois de puces sous contrat ont progressé à Hong Kong, SMIC et Hua Hong Semiconductor enregistrant respectivement une hausse de 9 % et 15 %. Depuis fin décembre 2025, les modèles d'IA open source chinois ont considérablement étendu leur présence à l'échelle mondiale, leur taux d'adoption passant de 13 % à près de 30 % de l'utilisation totale en 2025, principalement grâce à Qwen et DeepSeek. Cette tendance a été documentée dans le rapport "State of AI" d'OpenRouter, qui a analysé plus de 100 000 milliards de jetons sur plus de 300 modèles, révélant ainsi le passage d'une domination propriétaire à une concurrence pluraliste et open source à l'échelle mondiale.

Source : Annonce de DeepSeek V4

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[Jade Emy]

La start-up chinoise spécialisée dans l'IA DeepSeek a annoncé qu'elle réduisait définitivement de 75 % le prix de son modèle phare, le V4-Pro, proposant un prix au moins 34 fois inférieur à celui du GPT-5.5

La start-up chinoise spécialisée dans l'IA DeepSeek a annoncé qu'elle réduisait définitivement le prix de son modèle phare V4-Pro de 75 %. Dans le cadre de cette réduction permanente, un million de jetons d'entrée sans cache ne coûte que 0,435 $, tandis qu'un million de jetons de sortie coûte 0,87 $. À titre de comparaison, GPT 5.5 facture 5 $ par million de jetons d'entrée et 30 $ par million de jetons de sortie, tandis qu'Opus 4.7 se situe à 5 $ pour l'entrée et 25 $ pour la sortie. Cela rend le produit phare de Deepseek environ 11,5 fois moins cher que GPT 5.5 sur la tarification standard des entrées. Les raisons économiques derrière la remise de 75 % de DeepSeek pourraient être liées à la guerre commerciale géopolitique en cours concernant les semi-conducteurs de pointe. Alors que les restrictions américaines visaient à ralentir les progrès de la Chine en matière d'IA, elles ont eu l'effet inverse : elles ont créé un boom massif et exclusif du marché pour le plus grand concurrent national de Nvidia, Huawei.

DeepSeek est une entreprise chinoise spécialisée dans l'intelligence artificielle (IA) qui développe des grands modèles de langage (LLM). La société a lancé un chatbot éponyme parallèlement à son modèle DeepSeek-R1 en janvier 2025. DeepSeek-R1 fournissait des réponses comparables à celles d'autres LLM contemporains, tels que le GPT-4 et l'o1 d'OpenAI. Son coût de formation aurait été nettement inférieur à celui d'autres LLM. La société affirme avoir formé son modèle V3 pour 6 millions de dollars, soit bien moins que les 100 millions de dollars qu'a coûté le GPT-4 d'OpenAI en 2023, et en utilisant environ un dixième de la puissance de calcul consommée par le modèle comparable de Meta, Llama 3.1. Le succès de DeepSeek face à des rivaux plus importants et mieux établis a été qualifié de « bouleversement de l'IA ».

En avril 2026, DeepSeek a lancé DeepSeek V4 Pro et DeepSeek V4 Flash, sa première mise à jour majeure de modèle depuis plus d'un an. Les nouveaux modèles V4 introduisent une fenêtre contextuelle pouvant atteindre 1 million de jetons, ce qui permet de maintenir une meilleure cohérence dans les conversations et les documents plus longs, à moindre coût. DeepSeek V4 reste open source, ce qui permet aux utilisateurs d'inspecter, d'adapter ou de modifier le code. V4 Pro est destiné à des tâches agentiques plus complexes en plusieurs étapes. DeepSeek affirme qu'il rivalise avec les principaux modèles propriétaires en matière de raisonnement et qu'il n'est devancé que par Gemini 3.1 Pro de Google en termes de connaissance du monde. V4 Flash est la variante plus rapide, offrant des réponses plus rapides tout en restant proche de V4 Pro pour les tâches agentiques plus simples.

Récemment, la start-up chinoise spécialisée dans l'IA DeepSeek a annoncé qu'elle réduisait définitivement le prix de son modèle phare V4-Pro de 75 %. Cette baisse de prix massive ramène le coût d'utilisation de l'outil logiciel le plus puissant de DeepSeek à seulement un quart de son tarif initial. Bien que DeepSeek n'ait pas explicitement précisé ce qui lui a permis de baisser ses prix de manière aussi drastique, on suppose que la disponibilité aisée des puces Huawei pourrait être à l'origine de cette baisse.

Il convient de noter que lorsque DeepSeek a lancé V4, l'entreprise avait déclaré que la version Pro coûterait jusqu'à 12 fois plus cher que la version Flash, moins puissante, en raison de « contraintes liées à la capacité de calcul haut de gamme », limitant ainsi la disponibilité. Ainsi, le prix de la version Pro devrait baisser fortement une fois que les supernœuds Huawei Ascend 950 seront lancés en grande quantité au cours du second semestre.

DeepSeek « fait chuter » le marché des tokens

Les raisons économiques derrière la remise de 75 % de DeepSeek pourraient être liées à la guerre commerciale géopolitique en cours concernant les semi-conducteurs de pointe. Les contrôles stricts des exportations américains empêchent actuellement Nvidia de vendre ses processeurs graphiques (GPU) d'IA haut de gamme à des entreprises chinoises. Alors que ces restrictions américaines visaient à ralentir les progrès de la Chine en matière d'IA, elles ont eu l'effet inverse : elles ont créé un boom massif et exclusif du marché pour le plus grand concurrent national de Nvidia, Huawei.

DeepSeek s'appuie fortement sur les puces Ascend 950 développées en interne par Huawei pour alimenter et optimiser les performances de ses modèles V4. En optimisant son logiciel pour qu'il fonctionne sur des puces chinoises locales plutôt que de dépendre du matériel Nvidia, coûteux, soumis à des restrictions ou disponible au marché noir, DeepSeek a pu réduire considérablement ses coûts d'infrastructure opérationnelle.

Selon un communiqué officiel de la société, DeepSeek a réduit les coûts de son interface de programmation d'applications (API) pour le modèle V4-Pro à un montant compris entre 0,025 et 6 yuans par million de tokens, en fonction du type de déploiement. Auparavant, ces mêmes charges de travail coûtaient aux développeurs entre 0,1 et 24 yuans. Dans le secteur de l’IA, un « token » est une fraction de mot ou une unité de texte traitée par un grand modèle de langage. En ramenant le coût des tokens à une fraction de centime, DeepSeek vise à devancer à la fois ses concurrents nationaux et les entreprises occidentales d’IA, rendant l’intégration avancée de l’IA incroyablement bon marché pour les développeurs de logiciels.

Dans le cadre de cette réduction permanente, un million de jetons d'entrée sans cache ne coûte que 0,435 $, tandis qu'un million de jetons de sortie coûte 0,87 $. Les accès au cache font baisser encore davantage le prix d'entrée. À titre de comparaison, GPT 5.5 facture 5 $ par million de jetons d'entrée et 30 $ par million de jetons de sortie, tandis qu'Opus 4.7 se situe à 5 $ pour l'entrée et 25 $ pour la sortie. Cela rend le produit phare de Deepseek environ 11,5 fois moins cher que GPT 5.5 sur la tarification standard des entrées. L'écart est bien plus important en sortie, où Deepseek V4 Pro est environ 34,5 fois moins cher. Par rapport à la tarification de GPT 5.5 pour les contextes longs de plus de 272 000 tokens, Deepseek V4 Pro est environ 23 fois moins cher en entrée et environ 51,7 fois moins cher en sortie. Deepseek V4 Flash est encore moins cher.

Le prix brut par token n'est toutefois qu'une partie du tableau. La consommation de tokens par tâche est tout aussi importante. C'est un peu comme le prix de l'essence : un prix bas au litre ne sert à rien si votre moteur consomme beaucoup de carburant. Gemini Flash 3.5 de Google en est un bon exemple. Sur le papier, il est moins cher et offre des performances similaires à celles du modèle Pro 3.1 précédent, mais il consomme beaucoup plus de tokens, ce qui le rend potentiellement plus coûteux dans la pratique. Le modèle Opus 4.7 d'Anthropic semble lui aussi moins cher sur le papier que le GPT-5.5, mais il utilise plus de jetons que son prédécesseur. Le GPT-5.5, en revanche, consomme moins de jetons que le GPT-5.4. Pourtant, ces deux modèles se sont avérés 30 à 90 % plus chers que les modèles qu'ils ont remplacés.

Deepseek V4 est clairement à la traîne par rapport aux modèles de pointe GPT-5.5 et Opus 4.7 en termes de performances brutes. L'écart exact dépend de la tâche, et les benchmarks ne reflètent qu'une partie de la réalité ; seule l'utilisation en conditions réelles permettra de se prononcer. Mais l'écart de prix est considérable, en particulier pour les systèmes d'IA agentique qui consomment plusieurs fois plus de tokens qu'un chatbot standard. Et à mesure que l'utilisation de l'IA se généralise, les entreprises deviennent plus sensibles aux prix. Tant que le retour sur investissement des dépenses en IA restera difficile à mesurer, de nombreuses entreprises pourraient changer de stratégie : elles délaisseraient le meilleur modèle au profit du moins cher qui reste néanmoins suffisamment performant.

Voici un extrait de l'annonce de Deepseek :

API DeepSeek V4 Pro : la réduction de 75 % devient permanente

DeepSeek a rendu permanente la réduction de prix temporaire de 75 % appliquée à son API V4 Pro. Cette décision place DeepSeek V4 Pro en position de force sur la frontière de Pareto entre l'indice d'intelligence et le coût d'exploitation de l'intelligence, où il figure aux côtés de V4 Flash parmi les modèles de raisonnement de pointe les plus rentables du marché.

Pourquoi DeepSeek peut-il faire cela ?

Une réduction permanente de 75 % n’est pas une promotion éphémère — c’est une déclaration sur l’économie unitaire. Trois facteurs la rendent durable :

- L’efficacité du MoE. L’architecture Mixture-of-Experts (MoE) clairsemée de V4, avec 1,6 T de paramètres, n’active qu’une petite partie du réseau par token. Le coût d’inférence évolue en fonction des paramètres actifs, et non du nombre total de paramètres.

- Attention compressée. Le mécanisme d’attention compressée intégré à V4 réduit considérablement la pression sur la mémoire du cache KV — le principal coût de l’inférence à long contexte.

- Mise en cache agressive des préfixes. Le nouveau tarif de 0,0036 $/1 million d’entrées mises en cache (soit une réduction d’environ 99,8 % par rapport aux entrées non mises en cache) rend les workflows agentiques, les systèmes RAG et les longues invites système pratiquement gratuits du côté des entrées. C'est ce levier qui fait baisser le prix moyen à 0,18 $.

Combiné au tour de table de 10 milliards de dollars récemment annoncé par DeepSeek, l'entreprise dispose à la fois de la capacité financière et de l'avantage architectural nécessaires pour résister à la pression sur les prix dans le segment de pointe.

Ce que cela signifie pour les développeurs

Si vous développez des produits d'IA en production, la donne vient de changer :

- Systèmes agentiques : les agents en plusieurs étapes qui coûtaient auparavant entre 5 et 20 $ par tâche sur Claude Opus ou GPT-5.5 peuvent désormais fonctionner sur V4 Pro pour quelques centimes.

- RAG à long contexte : la mise en cache des préfixes à 0,0036 $/1 million rend économiquement viables les invites système de plus de 100 000 tokens.

- Raisonnement à grande échelle : les charges de travail pour lesquelles vous deviez auparavant vous rabattre sur la série R ou sur des modèles sans raisonnement, uniquement pour des raisons de coût, ne nécessitent plus de compromis.

- Rechute à poids ouvert : comme V4 est à poids ouvert, vous pouvez héberger vous-même la même architecture si les tarifs des fournisseurs directs venaient à changer — une protection qu'aucun laboratoire fermé n'offre.

Comparaison entre V4 Pro et la concurrence

Conclusion

Rendre permanente cette réduction de 75 % redéfinit l'ensemble de la courbe des coûts de l'IA de pointe. V4 Pro n'est plus simplement « bon marché pour ce qu'il est » : à environ 0,18 $ par million de tokens, il redéfinit de manière significative le coût d'exploitation du raisonnement de pointe. Les laboratoires occidentaux sont désormais confrontés à un choix : s'aligner sur les tarifs, se différencier par leurs capacités, ou assister à la migration des charges de travail agentiques et à haut volume vers l'API de DeepSeek.

Source : Deepseek

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[der§en]

Un grand classique pour casser les reins à la concurrence : le dumping 🤮

[Mathis Lucas]

Le nouveau modèle DeepSeek-V4-Flash-0731 surpasse sa propre version « Pro ». Il rivalise avec GPT-5.6 Luna, pour un coût inférieur d'environ 60 %, même après la baisse de prix de 80 % pratiquée par OpenAI

DeepSeek lance la version bêta publique de son API DeepSeek-V4-Flash (0731). Ce modèle léger surpasse désormais la version V4-Pro-Preview sur plusieurs benchmarks clés grâce à une optimisation post-entraînement rigoureux. Il offre aux développeurs un agent de codage extrêmement performant à une fraction du coût des modèles premiums concurrents. L'API assure une compatibilité native avec les formats OpenAI et Codex, facilitant ainsi son intégration immédiate dans les écosystèmes existants. Alors que les applications Web et mobiles restent inchangées pour le moment, l'entreprise prévoit de publier prochainement une version V4-Pro officielle.

DeepSeek emboîte le pas à ses homologues chinois Z.ai et Moonshot AI en signant un nouvel exploit. Le 31 juillet, l'entreprise a lancé la version bêta publique de l'API de son nouveau modèle d'IA léger, DeepSeek-V4-Flash. Bien que ce modèle d'IA conserve strictement la même architecture et la même échelle de paramètres que sa version préliminaire, il a fait l'objet d'optimisations itératives majeures durant sa phase de post-entraînement.

Ces ajustements lui ont permis d'accomplir un bond notable dans ses capacités d'agent autonome, lui permettant même de surpasser la version supérieure de sa propre gamme, DeepSeek-V4-Pro-Preview, sur de nombreux benchmarks. (DeepSeek V4-Pro-Preview est un modèle d'IA plus coûteux et plus puissant.) En mai 2026, DeepSeek estimait déjà que le prix V4-Pro-Preview était « au moins 34 fois inférieur à celui de GPT-5.5 d'OpenAI ».

Selon le journal officiel des modifications de DeepSeek, cette mouture vise principalement à améliorer les capacités du modèle d'IA en matière d'exécution autonome et d'appel d'outils dans le cadre de tâches complexes. DeepSeek-V4-Flash-0731 obtient un score de 50 sur l'index d'Artificial Analysis, soit une progression de 10 points par rapport à DeepSeek-V4-Flash (sorti en avril), ce qui lui confère une avance de 6 points sur DeepSeek-V4-Pro.

L'industrie chinoise de l'IA évolue à un rythme effréné, réalisant sans cesse des percées dans la génération de vidéos, la compréhension multimodale, les capacités agentiques, etc. Les experts chinois de l'IA ont déclaré que ces progrès étaient le résultat naturel d’années d’investissements soutenus.

DeepSeek optimise l'architecture du modèle pour l'efficacité

DeepSeek-V4-Flash est le modèle allégé de la gamme V4 de DeepSeek, conçu pour un déploiement économique. La version officielle (identifiant du modèle : deepseek-v4-flash) est entrée en bêta publique le 31 juillet (07/31), avec une API qui reste entièrement rétrocompatible. Il suffit au développeur de définir le nom du modèle sur « deepseek-v4-flash » pour que tout fonctionne. « Les Chinois passent à la vitesse supérieure », a écrit un critique.

La percée réside ici non pas dans un modèle plus volumineux, mais dans un meilleur apprentissage. V4-Flash-0731 utilise la même architecture et la même taille que la version préliminaire, à savoir un modèle de type MoE (Mixture of Experts) doté de 284 milliards de paramètres au total. Selon DeepSeek, le seul changement a consisté en un post-entraînement plus abouti. Mêmes paramètres, performances de l’agent nettement différentes.

Cela suggère que DeepSeek a trouvé une méthodologie d’apprentissage qui libère les capacités de l’agent IA sans augmenter les besoins en puissance de calcul. V4-Flash-0731 n'active que 13 milliards de paramètres par inférence, un chiffre bien inférieur aux 49 milliards de paramètres actifs sur les 1 600 milliards que compte le modèle supérieur, V4-Pro. Les résultats obtenus par le nouveau modèle sur les benchmarks sont impressionnants.

Selon la documentation officielle de l’API de DeepSeek, le modèle V4-Flash-0731 a obtenu un score de 82,7 sur le benchmark Terminal Bench 2.1, contre 72,1 pour le modèle supérieur V4-Pro-Preview. Cela représente un avantage de 14,7 % pour le modèle économique par rapport à son homologue haut de gamme. Et à 0,14 dollar par million de tokens d’entrée, ce modèle redéfinit l’équation de rentabilité pour le développement d’agents IA.

Sur GDPval, un benchmark conçu pour évaluer les modèles sur des tâches de bureau complexes issues du monde réel, V4-Flash-0731 passe de 1 189 à 1 559 points Elo. Il produit également moins souvent d'hallucinations. Les poids du modèle V4-Flash-0731 sont disponibles sous licence MIT sur Hugging Face.

Résultats des benchmarks : V4-Flash face à la concurrence

L'amélioration fulgurante du DeepSeek-V4-Flash provient exclusivement d'une phase d'entraînement post-déploiement plus pointue, incluant l'apprentissage par renforcement et la distillation. La progression est encore plus spectaculaire sur le benchmark DeepSWE, dédié à l'ingénierie logicielle, où le score est passé de 7,3 pour la version préliminaire à 54,4 pour la version officielle (V4-Flash-0731), soit une amélioration colossale de 645 %.

DeepSeek-V4-Flash s'illustre également sur d'autres benchmarks majeurs avec des scores de 68,7 sur DSBench-FullStack, 76,7 sur Cybergym, et 70,3 sur Toolathlon Verified. La tendance est claire : V4-Flash surpasse V4-Pro-Preview sur tous les benchmarks qui évaluent les performances des agents IA.

Tarification : l'agent de codage le plus rentable ?

Selon la page de tarification de DeepSeek, le coût de V4-Flash est le suivant :

• Entrée sans cache : 0,14 $ par million de tokens ;
• Entrée avec cache : 0,0028 $ par million de tokens ;
• Sortie : 0,28 $ par million de tokens.

À titre de comparaison, le modèle de pointe Opus-4.8 d’Anthropic, qui arrive en tête dans la plupart des benchmarks, coûte nettement plus cher par million de tokens. V4-Flash affiche un score de 82,7 sur Terminal Bench 2.1 contre 85,0 pour Opus-4.8, soit un écart de seulement 2,3 points, pour un prix nettement inférieur. Pour les équipes exécutant des charges de travail d’agents à grande échelle, ce calcul revêt une importance considérable.

Un détail important : le mode « réflexion » est activé par défaut et est facturé au tarif de sortie, même si ces tokens de raisonnement n’apparaissent pas dans la réponse finale. DeepSeek a également annoncé la prise en charge d'outils existants, ce qui devrait attirer les utilisateurs de modèles concurrents.

Prise en charge de l’API Responses et de Codex

Selon DeepSeek, la version officielle de V4-Flash prend en charge nativement le format de l’API Responses d’OpenAI, ce qui signifie que les développeurs qui s’appuient déjà sur l’écosystème d’OpenAI peuvent facilement passer à V4-Flash avec un minimum de modifications du code. DeepSeek a également adapté spécifiquement le modèle pour l’intégration à Codex, la configuration étant documentée sur son portail dédié aux développeurs.

Il s’agit d’une décision stratégique. En prenant en charge nativement l’API Responses, DeepSeek positionne V4-Flash comme un remplacement direct des modèles OpenAI dans les pipelines d’agents IA. Combiné à sa tarification, cela fait de V4-Flash le candidat le plus solide du marché pour « changer une ligne de code et économiser 90 % ». « L'Amérique est en train de perdre la guerre de l'IA », a commenté un utilisateur sur Hacker News.

Comparaison entre les modèles V4-Flash et V4-Pro

Le plus remarquable dans cette mise à jour, c’est l’histoire qui se cache derrière. DeepSeek propose désormais deux modèles pour la gamme V4 : Flash (allégé) et Pro (complet). V4-Flash était censé être l’option la moins chère, mais légèrement moins performante. Or, grâce à un meilleur entraînement post-développement, ce petit modèle économique surpasse désormais la version préliminaire du modèle haut de gamme sur tous les plans.

Pour les équipes qui développent des agents IA, des assistants de codage ou des workflows automatisés, V4-Flash vient bouleverser la dynamique économique « développer ou acheter ». Les résultats obtenus par DeepSeek-V4-Flash sur les différents benchmarks indiquent qu’il est désormais possible d’obtenir des performances d’agent proches de la pointe de la technologie pour environ un dixième du coût des alternatives haut de gamme.

Implications pratiques :

• les agents IA de codage obtiennent un modèle qui atteint 82,7 sur Terminal Bench 2.1 pour quelques centimes par tâche ;
• les pipelines SWE (Software Engineering) s'exécutent sur DeepSWE avec un score de 54,4, un chiffre compétitif face à des modèles coûtant 10 fois plus cher ;
• les agents IA utilisant des outils obtiennent un score Toolathlon Verified de 70,3, juste derrière Opus-4.8 ;
• les tâches de développement full-stack atteignent le score de 68,7 sur DSBench-FullStack, à seulement 3 points d'Opus-4.8.

DeepSeek a confirmé dans son journal des modifications que cette mise à jour ne s’applique qu’à l’API V4-Flash. L’API V4-Pro ainsi que les modèles disponibles sur l’application et le site Web de DeepSeek restent inchangés pour le moment. La sortie officielle du modèle complet V4-Pro suivra prochainement, ce qui soulève une question évidente : si le modèle économique est déjà aussi performant, à quoi ressemblera V4-Pro lors de sa sortie ?

Les startups chinoises accélèrent la cadence de publication

ByteDance vient de lancer son nouveau modèle de génération vidéo Seedance 2.5. Cette version étend la durée maximale de génération d’une vidéo unique de 15 à 30 secondes et prend en charge l’extension en plusieurs étapes. Elle améliore également les capacités de référence multimodales, permettant aux utilisateurs d’entrer jusqu’à 30 images, 10 clips vidéo et 10 extraits audio comme supports de référence lors d’une seule génération.

Il peut générer des données vidéo synthétiques de haute qualité pour aider à entraîner les capacités de perception et de manipulation des robots. Il excelle aussi dans la simulation industrielle, la formation aux processus et les démonstrations d’équipements. Dans les scénarios de conduite autonome, Seedance 2.5 peut simuler des situations peu fréquentes telles que des conditions météorologiques extrêmes et des conditions routières complexes.

MiniMax Group a lancé H3, un modèle d'IA polyvalent qui permet une compréhension unifiée des contextes multimodaux composés de texte, d’images, de vidéos et d’audio. Il est capable de générer en natif du contenu audio-vidéo à deux canaux, d’une durée maximale de 15 secondes en résolution 2K.

Le 19 juillet, Alibaba a présenté Qwen 3.8 Max Preview au World AI Conference à Shanghai. En matière de performances, Alibaba a déclaré que « Qwen 3.8 est comparable aux modèles d’IA de pointe ». Il est décrit comme « le deuxième modèle le plus performant sur le marché après Claude Fable 5 d’Anthropic ».

Un jour auparavant, la startup chinoise Moonshot AI dévoilait Kimi K3, un modèle à poids ouverts doté de 2 800 milliards de paramètres, offrant des capacités de vision natives et une fenêtre contextuelle d'un million de tokens. Selon le benchmark Intelligence Index d'Artificial Analysis, Kimi K3 devance Claude Opus 4.8 d'Anthropic et GPT-5.6 Terra d'OpenAI, et se classe à seulement deux ou trois points derrière Claude Fable 5 et GPT-5.6 Sol.

La Maison Blanche accuse la Chine de vol de technologie

Les modèles chinois séduisent de plus en plus. « La publication concentrée de ces avancées n’est pas le fruit du hasard. Après des années d’accumulation, les modèles d’IA nationaux ont acquis des avantages en matière de performances, d’ouverture du code source et de coût, ouvrant ainsi la voie à une période de percées concentrées », a déclaré Hu Qimu, professeur à l’Institut de la Route maritime de la Soie de l’université de Huaqiao, à Global Times.

Selon Hu Qimu, la Chine dispose d’un vaste marché d’applications et d’un système industriel bien développé, capable de soutenir une mise en œuvre dans de multiples scénarios. Des initiatives nationales telles que « IA+ » abaissent encore davantage le seuil d’industrialisation et accélèrent le rythme de déploiement.

De hauts responsables américains ont déclaré qu’ils allaient ouvrir des enquêtes sur des entreprises d'IA chinoises sur la « distillation » de modèles américains de pointe. Ils menacent également de sanctions ces entreprises pour des motifs tels que le « vol de propriété intellectuelle américaine ». La Chine a qualifié ces accusations de fallacieuses et des experts en IA américains mettent en garde Washington contre les effets négatifs de ces sanctions.

Le ministère chinois du Commerce a vivement critiqué ces mesures américaines, qui manquent de fondement factuel et de justification juridique, soulignant que l’innovation n’est pas l’apanage d’un seul pays. « Les entreprises chinoises spécialisées dans l’IA s’engagent depuis longtemps à faire progresser la recherche fondamentale, en trouvant un équilibre entre l’autonomie technologique et la coopération ouverte », a déclaré un porte-parole.

Modèles à poids ouverts contre modèles propriétaires

La montée en puissance des entreprises d'IA chinoises repose en grande partie sur une stratégie d'ouverture. Contrairement aux modèles de pointe américains d'OpenAI et d'Anthropic qui sont fermés, la plupart des modèles chinois sont proposés en format « open-weight » (poids ouverts). Dans une déclaration récente, le président chinois Xi Jinping a appelé les pays à « encourager l'open source, l'ouverture, la collaboration ainsi que le partage ».

Les modèles d'IA à poids ouverts offrent aux développeurs et aux entreprises un contrôle bien plus important que les systèmes propriétaires, leur permettant d’examiner le fonctionnement de l’IA, de l’exécuter localement sur leur propre infrastructure, de personnaliser les systèmes et de créer de nouveaux produits sans dépendre d’un seul fournisseur. Par ailleurs, ils sont souvent bien moins chers que leurs concurrents de la Silicon Valley.

Au fond, la concurrence dans le domaine de l’IA est une concurrence entre écosystèmes, plutôt qu’une rivalité portant sur des technologies individuelles. Construire artificiellement de « petits enclos aux murs élevés » et transformer les avantages technologiques en hégémonie technologique peut apporter des gains commerciaux ou politiques à court terme, mais à moyen et long terme, cela conduira à l’auto-isolement et aboutira finalement à l’exclusion d’un écosystème sain.

Selon les données de la plateforme Hugging Face, les modèles à poids ouverts développés par la Chine représentent désormais 41 % des téléchargements mondiaux, dépassant ainsi les États-Unis pour occuper la première place mondiale. De plus, les cinq modèles les plus utilisés sur OpenRouter en juillet 2026 étaient tous chinois, classés comme suit : Xiaomi MiMo-V2.5, DeepSeek-V4-Flash, Tencent HY3, Zhipu GLM-5.2 et DeepSeek-V4-Pro.

La Chine prend de l'avance dans plusieurs domaines

La Chine ne se contente pas de rattraper son retard sur les modèles de langage, elle domine également la compétition mondiale en matière de brevets, de publications et de robotique. En 2024, les citations de recherche chinoises représentaient 20,6 % du total mondial, surpassant les 12,6 % des États-Unis. Cette supériorité est encore plus marquée dans le secteur de l'automatisation industrielle, où l'Empire du Milieu a installé plus de 295 000 robots.

Cela représente près de neuf fois le volume des installations robotiques américaines. La montée en puissance de la Chine est soutenue par une stratégie de financement agressive, notamment illustrée par des introductions en bourse à Hong Kong ayant atteint 110 milliards de dollars au trimestre dernier.

Les experts soulignent que l'adoption plus large de l'IA et des valorisations attractives font de la Chine un gagnant potentiel dans cette guerre technologique. Par ailleurs, un avantage structurel majeur de la Chine réside dans sa capacité à soutenir la croissance massive des infrastructures de calcul grâce à son réseau électrique. Selon le rapport de Stanford, la Chine construit chaque année une capacité supérieure à la consommation totale de l'Allemagne.

Avec une marge de réserve électrique de 80 %, la Chine dispose de deux fois la capacité nécessaire pour alimenter l'expansion de ses centres de données d'IA. À l'inverse, le système électrique américain est décrit comme vieillissant et vulnérable aux conditions climatiques extrêmes en raison de décennies de sous-investissement. Cette situation crée un goulot d'étranglement pouvant freiner considérablement la croissance du secteur américain de l'IA.

Malgré des investissements privés vingt-trois fois supérieurs à ceux de la Chine, les États-Unis font face à un ralentissement inquiétant de l'arrivée de nouveaux experts. Le flux de chercheurs en IA s'installant sur le sol américain a chuté de 89 % depuis 2017, une tendance qui s'est accélérée avec une baisse de 80 % rien qu'en 2025. Yann Le Cun, pionnier de l'apprentissage profond, a quitté les États-Unis afin de créer sa propre entreprise en France.

Sources : DeepSeek-V4-Flash, Artificial Analysis, Hugging Face, CSIS

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Modèles à poids ouverts chinois contre modèles propriétaires américains : quelle approche l'emportera à long terme ?

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[Eliora]

DeepSeek avertit les développeurs d'une hausse importante des tarifs de son API et leur recommande de revoir leurs plans d'utilisation avant l'entrée en vigueur de cette modification

DeepSeek prévoit d'augmenter considérablement les tarifs de son API, mais n'a pas encore dévoilé les nouveaux tarifs ni la date à laquelle ils entreront en vigueur. La société a informé les développeurs via sa plateforme et leur a conseillé de revoir leurs plans d'utilisation avant ce changement. Cette décision fait suite au lancement public en phase de test de DeepSeek-V4-Flash-0731. DeepSeek a bâti une grande partie de son attrait sur des modèles performants proposés à des prix relativement bas ; l'augmentation prévue pourrait donc compromettre cet avantage, alors que la concurrence s'intensifie. La société a clairement indiqué qu'il s'agirait d'une « augmentation significative ».

La société Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., Ltd., opérant sous le nom commercial DeepSeek, est une entreprise chinoise spécialisée dans l'intelligence artificielle (IA) qui développe des grands modèles de langage (LLM). Basée à Hangzhou, dans la province du Zhejiang, DeepSeek est détenue et financée par High-Flyer, un fonds spéculatif chinois. DeepSeek a été fondée en juillet 2023 par Liang Wenfeng, qui occupe le poste de PDG des deux sociétés. En janvier 2025, la société a lancé un chatbot éponyme ainsi que son modèle DeepSeek-R1.

Récemment, DeepSeek a lancé la version bêta publique de son API DeepSeek-V4-Flash (0731). Ce modèle léger surpasse désormais la version V4-Pro-Preview sur plusieurs benchmarks clés grâce à une optimisation post-entraînement rigoureuse. Il offre aux développeurs un agent de codage extrêmement performant à une fraction du coût des modèles premiums concurrents. L'API assure une compatibilité native avec les formats OpenAI et Codex, facilitant ainsi son intégration immédiate dans les écosystèmes existants. Alors que les applications Web et mobiles restent inchangées pour le moment, l'entreprise prévoit de publier prochainement une version V4-Pro officielle.

DeepSeek prévoit d’augmenter considérablement les tarifs de son API, mais n’a pas encore dévoilé les nouveaux tarifs ni la date à laquelle ils entreront en vigueur. La société a informé les développeurs via sa plateforme et leur a conseillé de revoir leurs plans d’utilisation avant ce changement. Les tarifs actuels resteront en vigueur jusqu’à ce que de plus amples détails soient communiqués.

Cette décision fait suite au lancement public en phase de test de DeepSeek-V4-Flash-0731, un modèle de 284 milliards de paramètres issu de sa série V4. V4-Flash coûte actuellement 0,14 $ par million de tokens d'entrée non mis en cache et 0,28 $ par million de tokens de sortie, tandis que V4-Pro coûte respectivement 0,42 $ et 0,84 $. Artificial Analysis estime que V4-Flash coûte environ 0,03 $ par tâche, contre environ 3,15 $ pour Claude Fable 5 d'Anthropic.

DeepSeek a bâti une grande partie de son attrait sur des modèles performants proposés à des prix relativement bas ; l'augmentation prévue pourrait donc compromettre cet avantage, alors que la concurrence d'Anthropic, d'OpenAI et d'autres fournisseurs s'intensifie. La société n'a pas précisé l'ampleur de cette augmentation ni si les changements de tarification varieraient d'un modèle à l'autre, mais elle a clairement indiqué qu'il s'agirait d'une « augmentation significative ».

En juillet 2026, la start-up chinoise DeepSeek développait sa propre puce d'IA. Cette initiative pourrait lui permettre de réduire sa dépendance vis-à-vis des puces de Nvidia et de Huawei, sur lesquelles elle s'appuyait alors pour entraîner et faire fonctionner ses modèles, très populaires à l'échelle mondiale. Cette puce était conçue pour l'inférence — l'étape du calcul IA au cours de laquelle un modèle entraîné génère des réponses pour les utilisateurs — plutôt que pour l'entraînement de nouveaux modèles.

Les modèles d'IA open source chinois ont considérablement étendu leur présence à l'échelle mondiale, leur taux d'adoption passant de 13 % à près de 30 % de l'utilisation totale en 2025, principalement grâce à Qwen et DeepSeek. Cette tendance a été documentée dans le rapport "State of AI" d'OpenRouter, qui a analysé plus de 100 000 milliards de jetons sur plus de 300 modèles, révélant ainsi le passage d'une domination propriétaire à une concurrence pluraliste et open source à l'échelle mondiale.

Source : DeepSeek

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[Anselme45]

Que l'IA soit américaine ou chinoise, tous utilisent la même stratégie marketing:

1° On rase d'abord gratis: Gratuité pour attirer les clients

2° Une fois que les clients sont captifs, la gratuité laisse place à la facturation!!!

Que le modèle économique soit américain ou chinois, l'objectif d'une entreprise est de faire de l'argent!!!

---

Et n'oubliez pas un point important: Si un service reste gratuit dans la durée, cela signifie que c'est vous le produit qui est vendu... Vous et vos données personnelles!!!

[jnspunk]

On a de la chance d'avoir des modèles qui tournent en local gratos, si toutefois on a eu la chance de se procurer du matériel avant la montée des prix.

[Anselme45]

On a de la chance d'avoir des modèles qui tournent en local gratos, si toutefois on a eu la chance de se procurer du matériel avant la montée des prix.

Et vos modèles deviendront très vite obsolètes puisque ne profitant pas des nouvelles versions devenues... Payantes!

[der§en]

La phase de dumping des chinois est terminée, maintenant il va falloir passer à la caisse, plus cela change, moins cela change avec eux…

[Pierre Louis Chevalier]

Il faut bien payer les data center quand c'est du cloud. Ceci dit il y a quand même une forte différence entre la chine et les US.

1) Le développement de modèles performantes en Chine n'a couté que quelques centaines de milliers de dollars contre plus de 100 milliards aux US, d'après les US les chinois aurait cloné les meilleur LLM US par distillation.
Enfin n'oublions pas que le code de Claude d'Anthropic à fuité donc il est dans la nature.
Par conséquent les chinois n'ont pas besoin d'inclure dans leur prix le remboursement plus de 100 milliard d'investissement.

2) Les chinois sont a même de construire et de faire tourner des centres de données certainement pour moins de 50% du prix des US, par conséquent rien que pour cette raison il pourront toujours être bien moins cher que les US.

3) Les US sont dans une situation énergétique catastrophique, ayant stoppé les programmes de constructions de centrales nucléaires, et Trump ayant trouvé ça amusant de bloquer les autorisations de sites d'Eoliennes aux US, les USA en sont réduits à alimenter leur data centers avec des centrales a charbon et des turbines à gaz, ce qui est un désastre écologique total.
Pendant ce temps la chine a développé un énorme programme de création d'électricité décarboné avec des centrales nucléaires et des parcs solaires et éoliens énormes, une magnifique prouesse.

Donc au final, la chine sera toujours en mesure de proposer de L'IA cloud bien moins chère que les US, et il n'y a pas besoin d'être un grand génie de la finance pour comprendre que les milliards investis par les spéculateurs dans les sociétés IA LLM ne seront jamais remboursés et qu'un écroulement total de la bulle IA US peut arriver à tout moment, déjà le titre Space X s'est écroulé entre autres parce que Grok fait un Bide, et des financiers ont décidé de Shorter le titre Oracle qui s'est lourdement endetté à cause de l'IA et qui devrait donc d'après eu s'écrouler lamentablement.

Tout ne va pas d'écrouler, cela prendra des années pour mettre en place des usines pour concurrencer NVIDIA et d'autres fabricants de puces, qui vont donc continuer à vendre leurs puces à prix forts, et il n'y a aucune raison que l'éclatement de la bulle IA US touche les sociétés d'IA chinoises vu qu'au final c'est la Chine qui va rafler le marché global.

[OrthodoxWindows]

Et vos modèles deviendront très vite obsolètes puisque ne profitant pas des nouvelles versions devenues... Payantes!

Il faut distinguer gratuit et open-source, ainsi que quels sont les éléments open-source.
Un modèle open-source est, comme sont nom l'indique, de source ouverte, et peut donc être déployé en local. La majorité des modèles open-source sont publiés sous licence permissive MIT, à l’exception de quelques modèles (surtout de Meta et de Stable Diffusion) publiés sous une licence restrictive faussement open-source.
Cependant, rare sont les données et méthode d’entraînement open-source. En pratique, cela signifie qu'un contrôle est laissé à l'utilisateur pour utiliser le modèle, et le finetuner, enlever telle ou telle censure... Mais l'utilisateur n'ayant pas le contrôle sur comment le modèle à été entraîné, il ne peut pas modifier son comportement global, car un LLM fonctionne avant tout par ses données d’entraînement, c'est le principe même d'un LLM.

Quand à la question de savoir si les entreprises ayant une politique d'open-source continueront à avoir cette politique, rien ne porte à penser qu'à court terme, cela changera, vu que les modèles d'open-source tendent plutôt à se multiplier.
A plus long terme, il est délicat de prédire, cela dépendra de la rentabilité du modèle économique actuel... Je partage l'avis de Pierre Louis Chevalier, les chinois semblent clairement viser une domination mondial dans les LLM, et semblent bien parti pour y parvenir.

Et dans le pire des cas, il ne faut pas oublier que de la même manière que les chinois ont utilisés la distillation pour développer leurs LLMs, de future communautés FOSS pourront probablement faire la même chose. Des universitaires sont d'ailleurs déjà parvenu à construire des LLMs assez performant pour un prix particulièrement peu élevé.

[Anselme45]

Il faut distinguer gratuit et open-source, ainsi que quels sont les éléments open-source

On ne parle pas de la même chose: Pour moi, quand on parle de déploiement "local", on parle d'une IA qui n'est pas connectée à internet!!!

Que votre IA soir "open-source" ou pas, cela ne change rien... Il n'y a pas un seul utilisateur d'un quelconque logiciel "open-source" qui a vérifié ce que faisait effectivement le code du logiciel qu'il utilise. Affirmer le contraire serait tout simplement mentir!

Donc rien n'empêche votre IA "open-source" connectée de "s'échapper" de votre usage "locale" et de transmettre vos données à des tiers...

Votre IA "locale" déployée dans une infrastructure connectée n'est pas locale!

[Fagus]

re IA "open-source" connectée de "s'échapper" de votre usage "locale" et de transmettre vos données à des tiers...

Votre IA "locale" déployée dans une infrastructure connectée n'est pas locale!

Toutes les IA n'ont pas la capacité de faire un sandbox escape. Déjà, une IA locale, c'est souvent un modèle plus petit voire un tout petit modèle spécialisé dans une tâche. Si je veux créer un livre bilingue, un petit LLM spécialisé en traduction qui tourne en CPU fera l'affaire. Si je veux transcrire des heures d'audio pareil, même en CPU.

Même les grosses IA locales, si dans leur sandbox, elles n'ont aucun outil de hacking et même pas toutes les commandes linux de base (pas installé et commandes whitelistées), elles vont avoir du mal à sortir. Les histoires d'IA sorties de leur boîte chez anthropic, c'était des IA agentiques offensives dotées d'un arsenal logiciel offensif.
Je veux bien croire que le LLM est très fort, mais s'il n'a pas le réseau, pas le droit de lire autre chose que le répertoire de dév, accès seulement aux commandes de dév dans une sandbox, pas d'accès en écriture au système de fichier (écriture dans un FS overlay dans un container), à un moment c'est comme un champion de l'évasion à poil dans un coffre fort vide.

[Eliora]

DeepSeek augmente les tarifs facturés aux développeurs pour l'accès à ses modèles V4-Flash et V4-Pro, avec des hausses pouvant atteindre 1 100 % selon le modèle, le type de jeton et la durée d'utilisation

DeepSeek augmente les tarifs facturés aux développeurs pour l'accès à ses modèles V4-Flash et V4-Pro, avec des hausses allant de 50 % à plus de 1 100 % selon le modèle, le type de jeton et la durée d'utilisation. Ces nouveaux tarifs s'accompagnent d'une nouvelle structure distinguant les heures de pointe et les heures creuses. La société a déclaré qu'elle ajustait ses tarifs « afin d'allouer les ressources de manière plus raisonnable ». Même avec ces nouveaux tarifs de pointe, les prix de DeepSeek restent inférieurs à ceux de certains concurrents. DeepSeek avait auparavant proposé une remise promotionnelle de 75 % sur V4-Pro, ce qui souligne à quel point sa stratégie tarifaire a radicalement changé ces derniers mois.

En juillet 2026, DeepSeek a lancé la version bêta publique de son API DeepSeek-V4-Flash (0731). Ce modèle léger surpasse désormais la version V4-Pro-Preview sur plusieurs benchmarks clés grâce à une optimisation post-entraînement rigoureux. Il offre aux développeurs un agent de codage extrêmement performant à une fraction du coût des modèles premiums concurrents. L'API assure une compatibilité native avec les formats OpenAI et Codex, facilitant ainsi son intégration immédiate dans les écosystèmes existants. Alors que les applications Web et mobiles restent inchangées pour le moment, l'entreprise prévoit de publier prochainement une version V4-Pro officielle.

Récemment, DeepSeek a annoncé qu'elle prévoit d'augmenter considérablement les tarifs de son API, mais n'a pas encore dévoilé les nouveaux tarifs ni la date à laquelle ils entreront en vigueur. La société a informé les développeurs via sa plateforme et leur a conseillé de revoir leurs plans d'utilisation avant ce changement. Cette décision fait suite au lancement public en phase de test de DeepSeek-V4-Flash-0731. DeepSeek a bâti une grande partie de son attrait sur des modèles performants proposés à des prix relativement bas ; l'augmentation prévue pourrait donc compromettre cet avantage, alors que la concurrence s'intensifie. La société a clairement indiqué qu'il s'agirait d'une « augmentation significative ».

DeepSeek augmente les tarifs facturés aux développeurs pour l'accès à ses modèles V4-Flash et V4-Pro, avec des hausses allant de 50 % à plus de 1 100 % selon le modèle, le type de jeton et la durée d'utilisation. DeepSeek a indiqué que ces nouveaux tarifs entreront en vigueur le 16 août à 16 h 00 UTC. Cette hausse des tarifs s'accompagne d'une nouvelle structure tarifaire distinguant les heures de pointe et les heures creuses. Les heures de pointe sont définies comme allant de 01 h 00 à 04 h 00 et de 06 h 00 à 10 h 00 UTC, les tarifs hors pointe étant fixés à la moitié des tarifs de pointe, selon la page dédiée aux tarifs de DeepSeek.

Pour V4-Flash, les jetons générés coûteront 1,32 $ le million pendant les heures de pointe et 0,66 $ le million pendant les heures creuses, contre un tarif forfaitaire actuel de 0,28 $ le million, a indiqué la société. Pour V4-Pro, le prix des jetons générés passera à 3,96 $ le million en heures de pointe et à 1,98 $ le million en heures creuses, contre 0,87 $ le million actuellement. Les prix des jetons d’entrée sont également en hausse. Les jetons d’entrée liés aux échecs de mise en cache de V4-Flash passeront à 0,44 $ le million aux heures de pointe, contre 0,14 $ auparavant, tandis que ceux de V4-Pro passeront à 1,32 $ le million aux heures de pointe, contre 0,435 $ auparavant, a indiqué DeepSeek.

La société a déclaré qu’elle ajustait ses tarifs « afin d’allouer les ressources de manière plus raisonnable », et que cette structure tarifaire à plusieurs niveaux visait à décaler les charges de travail des développeurs vers des périodes moins encombrées. Même avec ces nouveaux tarifs de pointe, les prix de DeepSeek restent inférieurs à ceux de certains concurrents. Le modèle Fable 5 d’Anthropic facture 50 dollars par million de jetons de sortie.

DeepSeek a lancé V4-Flash au début du mois ; le cabinet d’études Artificial Analysis a constaté qu’il s’agissait alors du modèle d’IA connu le moins cher à exploiter à l’échelle mondiale, avec un coût d’environ 3 centimes par test de référence. La start-up basée à Hangzhou avait auparavant proposé une remise promotionnelle de 75 % sur V4-Pro jusqu’au 5 mai, ce qui souligne à quel point sa stratégie tarifaire a radicalement changé ces derniers mois. DeepSeek avait annoncé la semaine dernière qu'une hausse des prix était à prévoir, sans toutefois préciser les montants exacts. La société a également commencé à préparer son introduction en bourse et a clôturé son premier tour de table, qui a dépassé les 7 milliards de dollars.

En décembre 2025, les modèles d'IA open source chinois ont considérablement étendu leur présence à l'échelle mondiale, leur taux d'adoption passant de 13 % à près de 30 % de l'utilisation totale en 2025, principalement grâce à Qwen et DeepSeek. Cette tendance a été documentée dans le rapport "State of AI" d'OpenRouter, qui a analysé plus de 100 000 milliards de jetons sur plus de 300 modèles, révélant ainsi le passage d'une domination propriétaire à une concurrence pluraliste et open source à l'échelle mondiale

Plus récemment, en juillet 2026, la start-up chinoise DeepSeek a développé sa propre puce d’IA. Cette initiative pourrait lui permettre de réduire sa dépendance vis-à-vis des puces de Nvidia et de Huawei, sur lesquelles elle s’appuie actuellement pour entraîner et faire fonctionner ses modèles, très populaires à l’échelle mondiale. Cette puce est conçue pour l’inférence — l’étape du calcul IA au cours de laquelle un modèle entraîné génère des réponses pour les utilisateurs — plutôt que pour l’entraînement de nouveaux modèles.

Source : Documentation de l'API DeepSeek

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[Anselme45]

Quand l'IA était "gratuite", c'était "open bar, aujourd'hui on rase gratis!", on mettait de l'IA partout

Mais quand il va falloir revenir à la réalité et payer réellement ce que coûte l'IA, les ardeurs à généraliser l'IA jusque dans la cuvette des WC vont se calmer...

Et l'IA va se limiter plus qu'à quelques usages: Là où l'IA a fait ses preuves, là où l'IA rapporte plus que ce qu'elle coûte!!!