Un chiffre est assez intéressant : début 2025, DeepSeek et Qwen représentaient ensemble moins de 1 % du marché mondial de l'IA ; en janvier 2026, ce chiffre était passé à 15 %.
En un an, passer d'un acteur marginal à une position que l'industrie ne peut ignorer, la vitesse est assez incroyable.
Ce qui s'est passé en coulisses mérite d'être examiné.
DeepSeek V4 : Le colosse aux mille milliards de paramètres
La version complète de DeepSeek V4 n'a pas encore été officiellement publiée (début avril), mais les nouvelles et les détails techniques sont déjà très clairs.
Paramètres principaux : environ mille milliards de paramètres totaux, avec environ 32 milliards activés par Token — l'approche classique de l'architecture de Mixture of Experts (MoE), avec une efficacité de calcul bien supérieure aux modèles Dense purs.
Plusieurs points remarquables :
Fenêtre de contexte allant jusqu'à 1 million de Tokens. Le V3 avait 128K, cette fois c'est un bond de 8 fois, capable de traiter une base de code entière ou un livre épais en une seule fois. Pour les scénarios nécessitant une analyse de code inter-fichiers ou le traitement de documents contractuels extrêmement longs, ce changement est substantiel.
Multimodalité native. Texte, images, vidéo, audio, sans couches d'adaptation supplémentaires, traitement unifié. Cette conception architecturale est beaucoup plus propre que les solutions qui ajoutent la multimodalité comme un correctif ultérieur.
Tarification : 0,14 $/million de Tokens d'entrée. Environ un vingtième du GPT-5.
Un cas est assez direct : une entreprise traite 50 000 documents financiers par jour. Avec GPT-5, le coût est de 12 000 dollars par mois ; avec DeepSeek V4 à la même précision, seulement 600 dollars.
Qwen 3.5/3.6 : Une autre carte d'Alibaba
Alors que DeepSeek V4 aiguisait ses lames, Alibaba a publié plusieurs nouvelles versions de Qwen en succession rapide de fin mars à début avril.
Qwen3.5-Omni a été lancé le 1er avril, et Qwen3.6-Plus a été officiellement annoncé le 2 avril, avec environ 39,7 milliards de paramètres actifs, fenêtre de contexte d'un million de Tokens et chaîne de raisonnement intégrée.
Principales différences avec DeepSeek V4 :
| DeepSeek V4 | Qwen 3.6-Plus | |
|---|---|---|
| Licence | DeepSeek License (avec restrictions) | Apache 2.0 |
| Support multilingue | ~50 langues | 201 langues |
| Taille des paramètres | ~1 000 milliards total/32B actifs | 397B total/17B actifs |
| Coût de déploiement en entreprise | Faible | Plus faible |
Apache 2.0 est un avantage concret pour les entreprises — pas besoin d'engager une équipe juridique pour examiner la licence, le processus de déploiement peut être exécuté directement.
De plus, le support de 201 langues est clairement attractif pour les entreprises ayant des opérations à l'étranger et des activités multi-régionales.
La logique coût-efficacité de l'open source est désormais établie
Honnêtement, si vous aviez dit à un décideur d'entreprise il y a un an de remplacer GPT-4 par un modèle open source, cela aurait probablement été considéré comme une aventure. Maintenant, cette conversation a changé.
Plusieurs changements sont réels :
L'écart de capacité se réduit. Dans les tâches standard comme la génération de code, le traitement de documents et l'analyse de données, les performances de DeepSeek V4 et Qwen 3.5 sont essentiellement au niveau des meilleurs modèles fermés, les dépassant même dans certains benchmarks spécialisés.
L'écart de prix continue de se creuser. Le prix de l'API de DeepSeek V4 est d'environ 5 % de celui de GPT-5, et la tarification de la série Qwen via des plateformes comme SiliconFlow se situe dans la même fourchette.
La capacité de déploiement s'est améliorée. Les deux modèles prennent en charge le déploiement local, offrant enfin une option fiable pour les exigences de conformité des données qui ne peuvent pas quitter le pays.
Bien sûr, l'open source n'est pas une panacée — pour les tâches hautement spécialisées (comme les domaines médical, juridique) ou les scénarios nécessitant des mises à jour et une maintenance continues, les avantages des modèles fermés persistent. Mais pour la grande majorité des applications d'IA quotidiennes, il vaut vraiment la peine de recalculer maintenant.
La prochaine variable
Quand la version complète de DeepSeek V4 sera-t-elle publiée ? C'est l'une des sorties les plus attendues de l'année.
Si les performances de la version complète répondent aux attentes, combinées au prix incroyable, la pression sur les séries GPT-5 et Claude Opus sera très directe.
Anthropic, la semaine dernière, a suscité des plaintes de développeurs en raison de problèmes avec OpenClaw. À ce moment-là, le camp de l'open source augmentant encore sa compétitivité est un timing assez subtil.
Sources de référence : CocoLoop, DeepSeek V4 and Qwen 3.5: Open-Source AI Is Rewriting the Rules in 2026 (Particula Tech), AI Updates Today (April 2026) – Latest AI Model Releases (llm-stats.com)