DeepSeek frappe fort avec son modèle V4 : 1 000 milliards de paramètres, open source sous licence Apache 2.0, et surtout entraîné intégralement sur des puces chinoises Huawei Ascend. C’est la première IA de cette envergure à se passer totalement de NVIDIA.
Reuters a confirmé le 4 avril que DeepSeek V4 tournerait sur les processeurs Ascend 950PR de Huawei. Un signal géopolitique autant que technologique : la Chine prouve qu’elle peut rivaliser avec les laboratoires américains sans dépendre de leur matériel.
Des performances qui tutoient GPT-5
Le modèle utilise une architecture Mixture-of-Experts avec environ 37 milliards de paramètres actifs par requête sur un total de 1 000 milliards. Sa fenêtre de contexte atteint 1 million de tokens grâce à un système de mémoire conditionnelle baptisé Engram.
Les benchmarks internes sont impressionnants : 90 % sur HumanEval et plus de 80 % sur SWE-bench Verified, selon NxCode.
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Ces chiffres n’ont pas encore été vérifiés de manière indépendante. Mais s’ils se confirment, DeepSeek V4 se positionne au niveau de Claude Opus et GPT-5 Codex sur les tâches de programmation, pour une fraction du coût.
27 fois moins cher que la concurrence
L’argument massue : le prix. L’API DeepSeek V4 est annoncée à 0,28 dollar par million de tokens en entrée et 1,10 dollar en sortie. C’est environ 27 fois moins cher que les modèles fermés comparables d’OpenAI ou d’Anthropic.
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Pour les développeurs français, c’est un levier considérable.
Startups, PME et indépendants qui intègrent de l’IA dans leurs produits pourraient basculer vers DeepSeek V4 pour réduire drastiquement leurs coûts d’inférence. Le modèle est en plus distribuable librement sous licence Apache 2.0, ce qui signifie qu’il peut être hébergé en local sans aucune redevance.
Disponibilité et limites
Une version allégée, V4 Lite (200 milliards de paramètres), est apparue sur le site de DeepSeek le 9 mars. Le modèle complet est attendu courant avril 2026.
En version quantifiée INT8, il tourne sur deux cartes RTX 4090. En INT4, une seule RTX 5090 suffit.
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Reste la question de la confiance : un modèle chinois open source soulève des interrogations légitimes sur la gouvernance des données et la conformité RGPD pour les entreprises européennes. À chaque organisation d’évaluer le rapport bénéfice-risque avant de l’adopter en production.
