Interconnects analyse comment les dernières annonces de Meta rebattent les cartes de l'IA de pointe, ouverte comme fermée. Conclusion de la newsletter : les modèles américains à poids ouverts sont de retour.
Une tribune du Guardian estime que les modèles chinois à poids ouverts, comme ceux de DeepSeek ou Xiaomi, publiés chaque mois et utilisables sans licence coûteuse, font courir des risques aux entreprises et gouvernements occidentaux. Elle les oppose à l'IA occidentale, accompagnée selon elle d'au moins un effort de sécurité.
StepFun met en ligne les poids ouverts de Step 5 Preview, en FP8 et BF16, sur Hugging Face et ModelScope. Ce modèle à mélange d'experts, pensé pour les tâches agentiques de longue haleine, compte 600 milliards de paramètres dont 27 milliards actifs par token, avec un contexte pouvant atteindre un million de tokens.
Perplexity publie sous licence Apache 2.0 SPACE, le bac à sable qui exécute chaque tâche de Perplexity Computer. Chaque tâche d'agent dispose de sa propre micro-VM Firecracker, les identifiants et le trafic sortant étant gérés depuis l'extérieur, une base utile pour les équipes qui conçoivent des agents de code ou de navigation.
Des chercheurs de Google publient en open source EnvHarness, un cadre qui adapte les environnements d'entraînement aux faiblesses d'un agent sans toucher à l'agent, à l'environnement ni au système d'évaluation. Selon eux, l'apprentissage gagne ainsi en efficacité comme en rapidité.
Pékin compte limiter l'exportation de 23 technologies essentielles de l'IA, dont les poids, le code source et les méthodes d'entraînement des systèmes dépassant 10^26 FLOPs ou 2 000 milliards de paramètres. Une procédure accélérée validera toujours les publications open source dès leur enregistrement, mais la mesure pourrait inciter les entreprises occidentales à se tourner vers les modèles ouverts américains.