L'année dernière à la même époque, DeepSeek a publié un modèle et les actions technologiques mondiales ont plongé collectivement, qualifié de "cygne noir".
Cette année, V4 est de retour. Réaction du marché : acceptable.
Nouveau roi de l'open source avec 1,6 billion de paramètres, plus personne ne s'en étonne
Le 24 avril, DeepSeek a mis la série V4 sur Hugging Face. Deux versions :
| Modèle | Paramètres totaux | Paramètres actifs | Contexte |
|---|---|---|---|
| V4 Pro | 1,6 billion | 4,9 milliards | 1 million de tokens |
| V4 Flash | 28,4 milliards | 1,3 milliard | 1 million de tokens |
Le V4 Pro distance les 1,1 billion de Kimi K2.6 et les 671 milliards de son propre V3.2, consolidant le trône de "plus grand modèle open source à poids ouverts au monde".
La tarification est encore plus agressive. V4 Flash entrée 0,14 $, sortie 0,28 $ (par million de tokens), V4 Pro entrée 0,145 $, sortie 3,48 $. Bien en dessous des modèles équivalents d'OpenAI, Google et Anthropic.
Benchmarks ? Le rapport de TechCrunch est très direct : sur les benchmarks de raisonnement, V4 "a presque comblé l'écart avec les modèles de pointe", aux tests de connaissances il est "légèrement derrière" GPT-5.4 et Gemini 3.1 Pro, globalement environ 3 à 6 mois derrière les modèles de frontière. En compétition de codage, il rivalise avec GPT-5.4.
Mais le marché boursier de Hong Kong n'a pas bougé cette fois
Le 27 avril, premier jour de bourse après le lancement de DeepSeek V4, le sentiment du marché était complètement différent de l'année précédente.
Dans le rapport de Reuters, l'analyste en chef Lian Jye Su d'Omdia s'est exprimé calmement :
"Ce lancement suit un chemin assez prévisible, car les progrès dans l'architecture et l'efficacité des modèles ont déjà été largement explorés dans toute l'industrie et le monde universitaire. L'attente de l'émergence de nouveaux acteurs est désormais intégrée dans les valorisations."
En clair : le seuil de surprise a changé.
Quand R1 est sorti l'année dernière, la logique de Wall Street était "comment la Chine peut-elle être si rapide ?" – et NVIDIA a perdu des centaines de milliards de capitalisation boursière du jour au lendemain. Cette année ? Au cours des six derniers mois, Kimi K2.6 a obtenu la première place au SWE-Bench Pro, Qwen3.6-Max a dominé six tests, GLM-4.6 de Zhipu s'est adapté aux puces nationales – la production open source de la Chine est déjà la norme. Un V4 Pro de plus, le marché dit "oh" et passe à autre chose.
L'évaluation d'Artificial Analysis est également mesurée : V4 Pro, bien qu'il présente des améliorations significatives, "le classement général se situe parmi les principaux modèles à poids ouverts, sans surpasser clairement les concurrents".
Ce qui compte vraiment, ce ne sont pas les benchmarks, mais la puce Huawei
Alfredo Montufar-Helu, directeur général d'Ankura China Advisors, a fait une déclaration plus importante que tous les benchmarks :
"L'année dernière était le 'facteur surprise' – c'est déjà intégré dans les prix. Maintenant, l'important est de savoir si la Chine peut continuer à progresser dans le développement de l'IA, éventuellement avec ses propres puces."
V4 est compatible avec Huawei Ascend. C'est le véritable poids géopolitique de ce lancement – si les contrôles à l'exportation des États-Unis peuvent arrêter l'IA chinoise, DeepSeek a répondu avec un cycle de produit : au moins au niveau algorithmique et technique, ils ne peuvent pas l'arrêter, le reste dépend de jusqu'où le matériel peut suivre.
Quelques évaluations mémorables
Premièrement, l'impact marginal des grands modèles open source diminue. Cela ne signifie pas que DeepSeek fait du mauvais travail, mais que les attentes du marché ont rattrapé la capacité de production. Pour créer à nouveau un moment "waouh" comme l'année dernière, il faudra autre chose – par exemple, dépasser un modèle fermé sur une tâche de frontière, plutôt que de continuer à réduire l'écart.
Deuxièmement, les 1,3 milliard de paramètres actifs + 1 million de tokens de contexte + prix extrêmement bas de V4 Flash pourraient être plus intéressants pour les développeurs d'API que Pro. Cette combinaison en termes de rapport qualité-prix dans le traitement de longs documents et l'orchestration d'agents backend rendra le segment intermédiaire de nombreuses API fermées peu attrayant.
Troisièmement, la question "la Chine peut-elle faire de l'IA avec ses propres puces ?" n'a pas encore de réponse complète en 2026, mais V4 a rapproché la réponse de "oui".
Quant au marché – le marché a déjà intégré cela. La prochaine fois que vous voudrez voir un spectacle, il faudra attendre les tests pratiques de V4 Pro sur des tâches à longue chaîne, comme le codage agentique, qui donnent des résultats réels.
Ce sera la nouvelle histoire.
Source de référence : CocoLoop ; DeepSeek previews new AI model that 'closes the gap' with frontier models (TechCrunch) ; DeepSeek's new AI model does not wow markets in fast-changing industry (BusinessWorld / Reuters)