DeepSeek-V4 pourrait changer la course mondiale aux modèles d’IA

Le modèle d’IA récemment lancé par DeepSeek montre comment l’accent mis par la startup chinoise sur l’open source et la réduction des coûts pourrait aider la Chine à progresser dans la course géopolitique à l’IA, en particulier alors que l’éditeur commence à réduire sa dépendance au géant américain des puces d’IA Nvidia.

DeepSeek a publié DeepSeek-V4 en version préliminaire le 24 avril. Le modèle open source peut traiter des invites plus longues que les modèles DeepSeek précédents. Il s’agit également de la sortie la plus importante de la startup depuis le lancement de R1 en janvier 2025, qui a surpris le marché de l’IA par sa capacité de raisonnement et son prix bas.

DeepSeek-V4 est proposé en deux versions : V4-Pro et V4-Flash. V4-Pro est plus volumineux, avec 1,6 billion de paramètres au total, tandis que V4-Flash est une version à haute vitesse avec 284 milliards de paramètres. Les deux versions prennent en charge des longueurs de contexte allant jusqu’à 1 million de tokens, les rendant comparables à Google Gemini et Claude d’Anthropic dans les scénarios à long contexte. Les modèles sont conçus pour le raisonnement à long terme, le codage et les flux de travail agentiques.

Le facteur coût

DeepSeek positionne V4 comme une alternative à moindre coût aux principaux modèles de pointe.

• V4-Pro : 1,74 $ par million de tokens en entrée et 3,48 $ par million de tokens en sortie
• V4-Flash : 0,14 $ par million de tokens en entrée et 0,28 $ par million de tokens en sortie

À titre de comparaison :

• Gemini 3.1 Pro : 2 $ par million de tokens en entrée et 12 $ par million de tokens en sortie
• GPT 5.5 : 5 $ par million de tokens en entrée et 30 $ par million de tokens en sortie
• Claude Opus 4.7 : 5 $ par million de tokens en entrée et 25 $ par million de tokens en sortie

« Le prix par token représente un tiers de celui des laboratoires de pointe », a déclaré Kashyap Kompella, PDG de RPA2AI Research. « Ce type de tarification peut modifier les comportements d’achat. »

Kompella a ajouté que, bien que les modèles de DeepSeek puissent accuser un retard de trois à six mois par rapport aux offres de pointe d’OpenAI, Google ou Anthropic, l’écart de performance peut être moins important si l’écart de coût est substantiel.

« Les entreprises n’ont pas toujours besoin du meilleur modèle absolu pour tous les cas d’usage », a déclaré Kompella. « Elles ont besoin de performances suffisantes, d’un coût prévisible et de contrôle. DeepSeek pousse les laboratoires occidentaux de pointe à innover sur les coûts, pas uniquement sur les capacités des modèles. »

S’éloigner de Nvidia

La série V4 marque également un changement significatif dans la stratégie matérielle de DeepSeek. Les modèles sont optimisés pour l’inférence sur le supernœud Ascend du fabricant chinois de puces Huawei. Les modèles précédents, tels que V3, ont été entraînés sur des puces Nvidia H800. V4-Flash aurait été partiellement entraîné sur du matériel Huawei, tandis que V4-Pro s’est encore appuyé sur Nvidia en raison de ses besoins de calcul importants.

Le partenariat bénéficie aux deux entreprises, selon Lian Jye Su, analyste chez Omdia, une division d’Informa TechTarget. Huawei a eu du mal à s’imposer avec sa propre série de modèles Pangu.

« Être désormais capable de prendre en charge DeepSeek nativement, en affichant des performances tout à fait raisonnables, constitue une réalisation très avancée », a déclaré Su. « Cela permet à la Chine de gagner un peu plus de respect de la part d’autres fournisseurs. »

Su a ajouté que les pays favorables à la Chine pourraient être plus enclins à adopter d’autres produits chinois, étant donné que la Chine semble surmonter les restrictions et limitations par rapport à il y a 12 mois. Toutefois, il a noté que Huawei reste en retard par rapport à Nvidia et à l’écosystème mondial plus large de l’IA en matière de fabrication de puces et de développement logiciel.

L’engagement envers l’open source

L’adhésion de DeepSeek à l’open source est également significative sur le plan géopolitique. Alors que des fournisseurs américains tels que Meta et OpenAI avaient auparavant adopté l’open source, ils s’en sont largement éloignés. L’open source pourrait constituer le principal facteur de différenciation de DeepSeek.

« L’open source les aide à attirer des développeurs, à instaurer la confiance et à créer un écosystème », a déclaré Kompella, ajoutant que cela est également avantageux sur le marché chinois.

D’autres fournisseurs chinois, notamment Alibaba, Kimi, Qwen et Minimax, proposent également des modèles à poids ouverts. Su a décrit l’open source comme fondamentalement une stratégie commerciale, mais a indiqué qu’elle est intégrée dans l’approche de DeepSeek plutôt que d’être une tactique temporaire avant un passage à des modèles fermés.

L’open source offre également à la Chine une opportunité sur les marchés sensibles aux prix en dehors des États-Unis.

« Cela permet aussi à la Chine d’influencer les marchés mondiaux de l’IA sans avoir besoin de posséder chaque couche applicative », a déclaré Kompella.

L’éloignement progressif de DeepSeek vis-à-vis de Nvidia s’aligne sur l’objectif plus large du gouvernement chinois de réduire sa dépendance aux fournisseurs occidentaux. Toutefois, les entreprises occidentales restent prudentes.

« Il existe désormais d’importantes réserves dans le camp occidental quant à l’adoption de toute solution open source provenant de Chine », a déclaré Su. « Il y a une forte opposition de la part des grandes entreprises, en particulier celles des secteurs critiques, qui ne choisissent pas ou évitent totalement les modèles chinois, principalement en raison du contrôle exercé par les gouvernements. »

Néanmoins, pour les entreprises utilisant déjà des produits Huawei, les modèles V4 peuvent mériter d’être envisagés. Pour les autres, la combinaison de coûts faibles et de stratégie open source de DeepSeek pourrait influencer la prochaine phase de la compétition mondiale en matière d’IA.

« La course mondiale à l’IA porte sur la capacité à fournir de l’intelligence à grande échelle, à faible coût, sur une pile technologique souveraine », a déclaré Kompella.