Lors de la PyTorch Conference North America 2026, Google et Meta ont publié TorchTPU, un backend PyTorch natif pour les TPU de Google ; Meta compte s'en servir pour basculer de plus gros travaux sur LLM vers ces puces. AWS a lancé TorchNeuron pour Trainium la même semaine, tandis que des développeurs s'interrogent sur la disponibilité des TPU et sur la nouvelle forme de dépendance aux fournisseurs.
Google publie en open source, sous licence Apache 2.0, ML Drift, un moteur de calcul GPU multiplateforme pour l'inférence d'IA sur l'appareil. Il masque les différences entre matériels et API bas niveau, et prend en charge OpenGL ES, OpenCL, Metal et WebGPU.
Carbon-X, de Hugging Face, est un modèle de langage ouvert de 14,8 milliards de paramètres consacré à l'ADN et fondé sur Qwen3-14B. Il lit des séquences brutes dans une conversation et répond en anglais, atteint 66,7 % en moyenne sur cinq bancs d'essai et est publié sous licence Apache 2.0.
Nanbeige LLM Lab publie Nanbeige4.3-33B, un modèle dense de 33 milliards de paramètres sous licence Apache 2.0, doté d'une fenêtre de contexte de 512 000 jetons. Il obtient 80,9 sur Terminal-Bench 2.1 et servira à entraîner le futur Nanbeige4.3-3B.
Les modérateurs du forum Reddit r/opensource ont publié de nouvelles règles qui, entre autres restrictions, excluent tout projet utilisant l'IA, créé par elle ou destiné à elle. Ils estiment que l'IA, sous sa forme actuelle, est incompatible avec l'esprit open source.
Selon un compte WeChat lié à la télévision d'État CCTV, DeepSeek et MiniMax sont les premières entreprises à avoir finalisé leur enregistrement dans le cadre des contrôles chinois à l'exportation de l'IA. Toutes deux ont obtenu le droit de publier leurs modèles en open source et de les licencier à l'étranger.