- Virage agentique : Pour s’ouvrir aux agents d’IA, DeepSeek V3.1 introduit un double mode de fonctionnement – avec et sans réflexion. Les utilisateurs peuvent activer un mode « pensée profonde » via un bouton dédié, obligeant le modèle à dérouler un raisonnement interne plus poussé pour les problèmes complexes, ou rester en mode standard pour des réponses instantanées.
- Turbo technologique : Sous le capot, l’architecture Mixture-of-Experts « sparse » de V3.1 active 37 milliards de paramètres par token, sur un total de 685 milliards, combinant efficacité et puissance. Un nouveau mécanisme d’attention baptisé MLA compresse le cache mémoire à ~10% de la taille habituelle, ce qui lui permet de gérer des contextes allant jusqu’à 128 000 tokens (plus de 300 pages de texte) sans ralentissement. Le modèle inaugure aussi la prédiction multitoken : il anticipe plusieurs tokens à la fois pour accélérer génération et inférence. DeepSeek affirme enfin être pionnière dans l’entraînement en précision FP8 (virgule mobile à 8 bits) à grande échelle, réduisant drastiquement la mémoire nécessaire tout en optimisant les performances sur ses futures puces locales.
- Un bon couple prix-performances : Le modèle V3.1 apporte un gain de vitesse et de pertinence, surpassant son prédécesseur R1 sur de nombreux benchmarks, notamment grâce à des optimisations de calcul et à son mode sans réflexion ultrarapide. Forte de ces avancées, la startup revoit sa stratégie tarifaire. L’objectif affiché est d’allier rentabilité et large adoption, en capitalisant sur le rapport performance/coût qui a fait le succès initial de R1.
- EN FILIGRANE : R2 sans D2. Avec V3.1, DeepSeek signe son retour dans la course aux modèles. En janvier, son premier modèle de réflexion, R1 – aussi puissant que bon marché –, avait pris de court la Silicon Valley, montrant que la Chine pouvait prendre la tête à moindre coût, sans les dernières puces américaines. Depuis, la jeune pousse était restée discrète, pendant que les autres géants chinois (Alibaba, Tencent…) accéléraient la cadence. Annoncé pour mai 2025, le modèle R2 a accumulé du retard – officiellement pour peaufiner sa conception, en réalité à cause d’écueils techniques lors de son entraînement sur les puces de Huawei. Des problèmes de données auraient aussi contribué à repousser l’échéance, mais certaines indiscrétions évoquent un lancement dans les semaines à venir.
- À SURVEILLER : Nvidia et la souveraineté technologique chinoise. Privées jusqu’à présent des meilleures puces occidentales par les restrictions américaines, les entreprises chinoises doivent redoubler d’ingéniosité pour combler le fossé technologique. Pressée par Pékin d’utiliser des puces nationales, DeepSeek a tenté d’entraîner son prochain modèle sur les Ascend de Huawei, avant de buter sur des problèmes techniques. Comme Washington, de son côté, a rouvert partiellement les vannes en autorisant à nouveau l’exportation limitée des puces H20 de Nvidia vers la Chine, moyennant une inédite taxe à l’exportation (lire ci-dessous, Trump met en vente la sécurité nationale), Deepseek peut revenir aux GPU Nvidia* pour l’entraînement de R2, ce qui explique les rumeurs d’un lancement proche. Mais les autorités chinoises exigent que les entreprises justifient leurs commandes de H20 afin de promouvoir les alternatives locales, Huawei et Cambricon. Les discussions que Jensen Huang a entamées sur la B30A, qui succèdera aux H20, seront délicates des deux côtés du Pacifique. *
Source archive Kessel : https://qant.kessel.media/posts/pst_688b09413ebd43c7876ddb7aa62654e2
