DeepSeek V4 pousse l’IA open source vers le très long contexte

DeepSeek remet la pression sur les grands modèles fermés avec V4, une nouvelle série open source lancée en version preview. La promesse est simple : traiter des volumes de texte beaucoup plus longs, avec des coûts d’inférence annoncés comme fortement réduits. La gamme comprend DeepSeek-V4-Pro, pensé pour les tâches exigeantes, et DeepSeek-V4-Flash, plus rapide et plus économique. Les deux modèles reposent sur une architecture Mixture of Experts : le modèle contient beaucoup de paramètres, mais n’en active qu’une partie à chaque requête. Le point le plus visible est la fenêtre de contexte native d’un million de tokens, utile pour analyser de longs documents, de gros historiques ou des bases de code entières. DeepSeek met aussi en avant une attention hybride CSA/HCA, conçue pour réduire le calcul et la mémoire nécessaires sur les très longs contextes. Sur V4-Pro, l’entreprise annonce 1,6 trillion de paramètres au total, dont 49 milliards actifs, et seulement 27 % des FLOPs ainsi que 10 % du cache KV par rapport à DeepSeek-V3.2 dans un scénario à un million de tokens. La vraie question n’est donc pas seulement la performance brute : c’est de savoir si les entreprises pourront enfin industrialiser des workflows IA longs, moins chers et plus contrôlables. La source officielle détaille les modèles, les modes d’usage et les chiffres d’architecture à examiner avant tout choix technique.