Quatre modèles chinois dépassent Opus à coût bien moindre replace l’article chinois dans un contexte lisible pour un public francophone. L’enjeu est The cheaper four-model ensemble is a cost argument as much as a benchmark argument.
Ce qui change
Les faits vérifiables sont les suivants : OpenSquilla 0.5.0 Preview, DeepSeek v4, GLM-5.2, Kimi K2.7 and Qwen3.7, Brave Search score 64.09, 8.42% above Opus 4.8, about 92% lower cost, DuckDuckGo score 60.85, and $0.39 per task versus Fable 5 at $1.21. Ces éléments distinguent les données solides du discours de lancement.
Pourquoi c’est important
For agent traffic billed per token, reducing a deep-research task from around a dollar to cents can change whether a workflow scales. L’IA se juge désormais avec les coûts, l’approvisionnement, la régulation et l’exploitation réelle, pas seulement avec les performances.
À suivre
The next releases need to show whether diversity sampling and consensus aggregation work outside search-heavy benchmarks. Le prochain test sera l’usage chez les clients, les essais indépendants et la stabilité après la phase d’annonce.
Sources vérifiées : OpenSquilla release notes, DRACO benchmark data and project documentation, CocoLoop.