Microsoft achève l'entraînement de MAI-Base-2, 2,8 billions de paramètres
Microsoft détaille le préentraînement de MAI-Base-2 : modèle MoE de 2,8 billions de paramètres, 50 billions de tokens, 16 000 GPU GB200 pendant 38 jours.
134 articles vérifiés sur Grands modèles, les produits et le secteur. Page 1 sur 2
Microsoft détaille le préentraînement de MAI-Base-2 : modèle MoE de 2,8 billions de paramètres, 50 billions de tokens, 16 000 GPU GB200 pendant 38 jours.
Anthropic a indiqué à des investisseurs un chiffre d'affaires de 16,8 milliards de dollars au troisième trimestre, soit environ 45 % de plus, loin du rythme du deuxième.
Première étude prospective d'AMIE en consultation réelle : 114 inclus, 98 conversations menées à terme, aucun arrêt pour raison de sécurité, mais échantillon réduit et sans groupe témoin.
Meta lance Muse Wonder et Wonder Full : 52 et 56 points à l'indice général, mais le prix de sortie de l'API grimpe à 20 dollars le million de tokens, soit environ 4,7 fois celui de Spark 1.3.
Microsoft dévoile Decision-1, un modèle dédié aux décisions de choix, post-entraîné sur le Qwen3.5-9B ouvert d'Alibaba ; l'entrée coûte 0,042 dollar par million de tokens.
OpenAI a indiqué à ses investisseurs un chiffre d'affaires annualisé proche de 50 milliards de dollars fin septembre, soit environ 20 milliards de moins que les 70 milliards avancés auparavant ; l'écart tient au mode de calcul.
À partir du 7 octobre, OpenAI fait de GPT-6 le modèle par défaut pour tous les utilisateurs de ChatGPT et lance Intelligent UI, qui permet aux réponses de générer boutons, graphiques et formulaires.
OpenAI a publié sur GitHub 722 manuscrits de recherche mathématique produits par un modèle interne, avec environ 4000 problèmes et de nombreuses preuves formalisées en Lean.
Mistral Large 4 obtient 38 points à l'Intelligence Index d'Artificial Analysis, à égalité avec GPT-6 Luna ; les poids ouverts sont attendus fin octobre.
Reflection AI publie Beam, un modèle MoE à poids ouverts de 501 milliards de paramètres dédié au code, au raisonnement et aux agents, sous licence Apache 2.0.
OpenAI augmente la vitesse de sortie par défaut de GPT-6 Astra et GPT-6.1 Sol dans ses produits par abonnement, de 30 à 50 tokens par seconde, y compris pour les apps partenaires via ChatGPT.
Ai2 a publié en open source AstaBrief 8B, un modèle qui génère des rapports scientifiques sourcés jusqu'à 3,5 fois plus vite que le pipeline basé sur Claude sur la plateforme Asta.
OpenAI lance GPT-6.1 Sol, un modèle de codage facturé cinq fois moins cher qu'Astra, avec des scores de référence presque équivalents au modèle phare.
Anthropic lance Claude Sonnet 5.5, plus rapide et moins cher selon ses chiffres, mais Artificial Analysis mesure un coût par tâche plus élevé au niveau max.
Jackson Kernion explique pourquoi Claude paraît plus intelligent mais de plus en plus difficile à lire : l'entraînement cible désormais d'autres modèles d'IA plutôt que les lecteurs humains.
Le framework d'inférence open source vLLM a intégré un filigrane textuel basé sur la méthode Gumbel-max, activable via un seul paramètre de démarrage, avec un impact quasi nul sur le débit.
OpenAI a lancé GPT-6 Sol et Luna le 22 septembre, avec des prix d'API divisés par deux par rapport à GPT-5.6, une fenêtre de contexte de 1,1 million de tokens, disponibles uniquement via l'API.
Anthropic lance Claude Opus 5.5 : performances proches de Claude Fable 5.1, mais coûts d'exploitation inférieurs de 40 % à Opus 5 et prix réduits.
StepFun dévoile Step 5 Preview, un modèle MoE de 600 milliards de paramètres, troisième modèle open source mondial, avec un coût annoncé huit fois inférieur à celui d'Opus 5.
Google Cloud lance en préversion son service de distillation Gemini, avec un duo enseignant-élève figé et un usage limité à la région us-central1.
DeepSeek-V4.1-Flash égale GPT-6 Astra sur les tâches de codage en mode agent, pour un coût par tâche 15 fois inférieur, selon des données publiées par Fireworks AI.
Apple a lancé Siri AI, entièrement repensé, en version bêta avec iOS 27 le 14 septembre, uniquement en anglais pour l'instant, sans l'UE ni la Chine, avec un quota d'usage quotidien pour les fonctions côté serveur.
DeepSeek lance V4.1 Flash et baisse les prix de la gamme Flash ; dès le 14/9, toutes les requêtes vers deepseek-v4-pro seront redirigées vers le modèle Flash, moins cher.
Des expériences contrôlées de Dwarkesh Patel et Jerry Han montrent qu'entre 2019 et 2025, les données ont multiplié l'efficacité de calcul par 12,0 contre 3,7 pour le modèle, soit un facteur de 3,24.
OpenAI publie une preuve de Navier-Stokes élaborée par environ 10 000 agents IA en 88 heures, mais les mathématiciens ne l'ont pas encore vérifiée et un différend de priorité avec Anthropic reste non résolu.
DeepSeek teste V4.1 Flash avec multimodalité native au même prix que V4 Flash, mais l'identifiant du modèle expire en moins de 48 heures.
Le jour même de trois avancées mathématiques, Tristan Buckmaster a révélé une déclaration sur un appel controversé avec OpenAI concernant la paternité de Levent Alpöge.
Jakub Pachocki estime qu'aucun laboratoire n'a suffisamment résolu l'alignement et la surveillance pour continuer à faire évoluer l'IA de façon responsable à vitesse maximale.
Moonshot AI négocie avec Microsoft, Amazon et Google un partage des revenus de Kimi K3, avec une offre initiale allant jusqu'à 30%, au-delà du plafond de 20% jusqu'ici considéré comme la norme.
Meta lance Muse Spark 1.3 avec 75,4 points sur DeepSWE, devant GPT-5.6 Sol et Claude Opus 5, mais en retrait sur les trois tests d'agents.
L'indice des dépenses en tokens LLM de Silicon Data est tombé pour la première fois sous 0,97 dollar par million de tokens, divisé par deux depuis son pic estival, révélant la pression tarifaire sur les laboratoires de modèles fondateurs.
La version 0902 de Qwen3.8-Max, d'Alibaba, obtient 1691 points et prend la tête du classement de programmation frontend de Code Arena, avec un prix moyen équivalent au quart de celui du deuxième.
Anthropic ne touche ni au prix d'entrée ni à celui de sortie de Claude Fable 5.1, seule la lecture du cache baisse — trois changements font échouer avec une erreur 400 le code repris tel quel.
La Corée du Sud lance le projet AI for All, une IA gratuite pour toute la population, en misant sur à peine 512 puces Nvidia B200 plutôt que sur une puissance de calcul massive.
Selon Business Insider, des employés de Google testent un aperçu de Gemini 3.8 Flash sur la plateforme interne Jetski, alors que le modèle phare accumule les retards.
Tencent a publié et ouvert le code du modèle Hunyuan Hy4 preview, doté de 770 milliards de paramètres, qui obtient 2,99 points lors d'un test à l'aveugle interne, devançant de peu GLM-5.3 et Kimi K3.
De 140 billions de tokens par jour en mars à 500 billions en juin : les agents IA font désormais dépasser le coût d'inférence à celui de l'entraînement en Chine.
Gemini 3.5 Transcribe de Google atteint un taux d'erreur de mots de 2,6 % et intègre déjà le nettoyage et la mise en forme du texte, mais le prix et la limite de la séparation des locuteurs restent flous.
OpenAI réinstaure la limite de cinq heures pour Plus sur ChatGPT Work et Codex, et reconnaît 3 % d'erreurs de routage vers GPT-5.5-mini côté Pro et Thinking.
ModelScope, la plateforme d'Alibaba, va open-sourcer Qwen3.8-Flash-Next ce soir à 23h (UTC+8), un modèle MoE multimodal de 125 milliards de paramètres basé sur l'architecture encore non publiée de Qwen4, avec moins de 5% de paramètres activés par token.
Un modèle anonyme sur OpenRouter propose 1 million de tokens de contexte gratuits, des indices techniques pointent vers Zhipu, alors que les lancements anonymes deviennent une stratégie courante.
SemiAnalysis trace la courbe de rattrapage : de plus d'un an à 4,8 mois, l'écart entre modèles ouverts et fermés est divisé par deux à chaque génération.
IBM Research a testé des directives de mémoire sur huit modèles d'agents IA avec le benchmark AppWorld : la bonne dose dépend de la marge qu'il reste à chaque modèle.
Le 17 août, OpenRouter a lancé un tableau de bord Activity et une Analytics API en bêta qui détaillent le coût des agents IA par modèle, application et requête.
SL2T de Google DeepMind apporte l'ASL vers l'anglais dans Gboard et Live Transcribe sur Pixel 11, avec une architecture fondee sur les points de pose plutot que sur la video brute.
L'API DeepSeek V4 Pro pointe désormais vers la version 0813, avec 1M de contexte, 384K en sortie et un avertissement de hausse des prix.
Le T2 de Tencent fait passer l'IA des annonces au capex, au cash-flow et aux tests à l'échelle WeChat.
ModelBest entre en tutorat d'IPO avec CITIC Securities, faisant passer les modèles IA embarqués du récit des téléchargements open source à l'épreuve des revenus et clients.
Junyang Lin, ancien responsable technique d'Alibaba Qwen, lance Pragmatik Labs à Shanghai avec Gaorong, HSG, Tencent et Shanghai Future Industry Fund pour viser les agents numériques et physiques.
BigBang-V1 transforme les donnees synthetiques en boucle agentique de creation, resolution, verification et filtrage de taches.
Le deuxième trimestre de Palantir place le contrôle des données et la souveraineté IA des entreprises au premier plan.
Thinking Machines a publié Inkling-Small en open weights, avec 276B paramètres au total, 12B actifs, des entrées multimodales et des scores proches du modèle Inkling 975B.
DeepSeek ouvre la bêta publique de l’API V4-Flash 0731, ajoute le format Responses pour Codex et annonce de forts gains sur les tests d’agents.
Moonshot AI aurait bouclé plus de 3,5 milliards de dollars en série F, avec une valorisation post-money de 35 milliards de dollars après l’ouverture des poids de Kimi K3.
Tencent Hunyuan publie AngelSpec, un cadre ouvert pour entraîner des drafters de speculative decoding et réduire le coût d'inférence.
L'évaluation conjointe de UK AISI et US CAISI montre que Kimi K3 reste fort en benchmarks généraux, mais loin derrière dans les chaînes d'exploitation.
Laguna S 2.1 vise les entreprises qui veulent héberger un agent de programmation en interne, avec un contrôle des données plus important que la course au sommet fermé.
Google aurait pris plusieurs mois de retard sur Gemini 3.5 Pro, le temps d'améliorer surtout ses capacités de codage.
Moonshot AI lance Kimi K3 avec 2,8 billions de paramètres, un contexte de 1 million de tokens et des prix API publics; la preuve open-weight dépend encore des poids et de la model card.
Agnes-2.5-Flash utilise un modèle de code gratuit pour bousculer les outils développeur agentiques. L’article résume les faits vérifiés et le signal au-delà d’une annonce isolée.
MiniMax lève encore 16 Md HKD. Une version localisée des faits vérifiés et du signal industriel sous-jacent.
PrismML fait tenir un modèle 27B dans l’iPhone. Une version localisée des faits vérifiés et du signal industriel sous-jacent.
Yuanli entraine DM0.5 avec 150 000 heures de donnees robotiques est repris pour des lecteurs tech francophones, avec les chiffres, les limites produit et les points de verification essentiels.
01.AI lance trois produits d IA decisionnelle est repris pour des lecteurs tech francophones, avec les chiffres, les limites produit et les points de verification essentiels.
Oxford montre que la réécriture par IA peut orienter l’opinion est adapté pour les lecteurs tech francophones, avec les chiffres clés et les points à vérifier.
Internal AI benchmarks, compute scale and Meta’s model strategy shift.
DeepSeek ajoute des prix de pointe pour l’API V4. L’article résume les points clés, les chiffres importants, la position des entreprises et l’effet pour le marché ou la régulation.
Gemini 3.5 Pro glisse de juin à juillet. L’article résume les points clés, les chiffres importants, la position des entreprises et l’effet pour le marché ou la régulation.
GPT-5.6 arrive derrière un filtre d’examen gouvernemental. L’article résume les points clés, les chiffres importants, la position des entreprises et l’effet pour le marché ou la régulation.
Meta limite Claude Code et Codex pour ses équipes IA. L’article résume les points clés, les chiffres importants, la position des entreprises et l’effet pour le marché ou la régulation.
OpenAI fixe GPT-5.6 en trois niveaux de prix. L’article résume les points clés, les chiffres importants, la position des entreprises et l’effet pour le marché ou la régulation.
DeepSeek et l’Université de Pékin ont ouvert DSpark, un framework d’inférence qui augmente la génération de 60% à 85% et peut porter le débit d’un GPU jusqu’à 6,6 fois.
Anthropic présente Claude Science comme atelier vérifiable。
Claude Sonnet 5 vise des agents moins coûteux。
Gemini 3.5 Pro manque juin, les marchés visent juillet
Google remet la pression alors que le code écrit par IA plafonne
Lindy remplace Claude par DeepSeek et dit réduire les coûts de 90 %
La Corée du Sud mobilise 518 Md$ pour quatre pôles de puces IA
Base44 de Wix lance son modèle avec 150 M$ d’ARR
DeepSeek applique des tarifs heures pleines et creuses aux API de modèles
OpenAI et Molecule.one ont utilisé GPT-5.4 pour identifier TEMPO comme additif, faisant passer le rendement Chan-Lam moyen de 16,6% à 25,2%.
Des signaux non confirmés d'OpenAI suggèrent un accent sur le long contexte, le raisonnement et le codage agentique.
Sam Altman s'appuie sur de nouveaux résultats de raisonnement, tout en reconnaissant la faiblesse des tâches longues.
Deployment Simulation utilise des conversations historiques consenties pour prédire le comportement de modèles OpenAI non publiés, y compris dans les usages agents.
Moonshot AI a simulé les 104 matchs avec des agents Kimi et repéré des écarts de probabilité, dont une Allemagne peut-être sous-estimée.
Des estimations de workloads d'entreprise montrent près de 9x d'écart entre Claude, ChatGPT, DeepSeek, Kimi et GLM, mettant OpenAI et Anthropic sous pression.
Le CEO de Microsoft se dit lui-même token-maxer, mais prévient que chaque token supplémentaire doit produire un vrai gain de productivité.
La mémoire IA peut favoriser l’accord plutôt que l’exactitude.
Le mouvement montre que la compétition IA ne se joue plus seulement sur les modèles ou les outils, mais aussi sur le capital, l’adoption client et la réponse réglementaire.
Le mouvement montre que la compétition IA ne se joue plus seulement sur les modèles ou les outils, mais aussi sur le capital, l’adoption client et la réponse réglementaire.
Le modèle MoE 30B de Cohere active environ 3B paramètres, prend en charge 256K de contexte et sort sous Apache 2.0.
Anthropic ouvre Claude Fable 5 à 10 dollars le million de tokens en entrée et 50 dollars en sortie, deux fois Opus 4.8.
Claude Fable 5 est le modèle public le plus puissant d’Anthropic, dérivé de Mythos et conçu pour revenir à Opus 4.8 en cas de risques cyber, bio, chimiques ou de distillation.
Anthropic rend Claude Fable 5 largement disponible, avec des classificateurs qui écartent les requêtes sensibles cyber, bio, chimie et distillation du modèle le plus fort, tout en gardant la majorité des échanges sur Fable.
Xiaomi MiMo revendique 1 000 tokens par seconde sur GPU standard. L’article résume l’annonce, le contexte stratégique et les risques pratiques pour les utilisateurs ou entreprises concernés.
À Build 2026, Microsoft a montré des modèles maison pour raisonnement, image, voix, transcription et code, comme alternative moins chère à OpenAI.
À Build, Microsoft a présenté sept modèles internes, dont MAI-Thinking-1, un modèle MoE de raisonnement à 35 milliards de paramètres actifs entraîné de zéro sans distillation.
Le texte garde une logique volontaire mais cherche à donner aux cyberdéfenseurs américains un accès avant publication.
Alibaba a lancé Qwen3.7-Plus le 2 juin, avec l’entrée multimodale, les appels d’outils, le code et les tests autonomes comme arguments clés.
Un pilote Google Play proposerait de payer des développeurs pour leur code source, y compris d’anciens projets, sans mentionner l’IA dans l’e-mail.