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GPT-6.1 Sol, l'intelligence d'Astra à prix cassé
OpenAI lance GPT-6.1 Sol, qui approche les performances de GPT-6 Astra en codage et usage d'ordinateur pour un cinquième du prix par tâche.

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Les nouveaux modèles d'intelligence artificielle, leurs performances réelles et ce qu'ils changent concrètement.
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OpenAI lance GPT-6.1 Sol, qui approche les performances de GPT-6 Astra en codage et usage d'ordinateur pour un cinquième du prix par tâche.

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Google lance Gemini 4 Argon, modèle à un million de tokens de sortie, d'abord réservé aux équipes de cybersécurité via le programme Fairwind.

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Le Shanghai AI Laboratory publie sous licence MIT un modèle agentique qui dépasse GPT-5.6 Sol sur la recherche web. Un défi de plus pour l'open source européen.

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Six modèles livrés avec poids, code, données, points de contrôle et journaux. K2 Horizon rappelle que « poids ouverts » ne veut pas dire « open source ».

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Inception publie Mercury 2.5, présenté comme le plus grand modèle de langage par diffusion jamais entraîné : 1 107 jetons/seconde et un coût cassé face aux modèles classiques.

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DeepSeek publie V4.1-Flash sous licence MIT : des scores au niveau d'Opus 5 sur le code, une nouvelle architecture et des tarifs divisés par dix.

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La start-up de Fei-Fei Li présente Atlas, un modèle qui génère et reconstruit des espaces 3D navigables. Cible réelle : entraîner les robots en simulation.

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Google lance Gemini 3.8 Flash et une variante cyber à accès restreint, qui a trouvé une faille critique en moins de deux heures.

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Anthropic livre Fable 5.1 et sa jumelle Mythos 5.1, réservée aux organisations cyber et biotech, et casse de 75 % le prix du cache.

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Zuckerberg promet d'ouvrir les poids de Muse Spark, l'un des meilleurs modèles du marché. Au 3 septembre, aucun poids n'est publié — et l'engagement se limite à la version 1.2.

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OpenAI a ouvert le 3 septembre l'accès à GPT-6 Astra, présenté comme son modèle le plus intelligent et le mieux aligné, avec des garde-fous cyber et un déploiement par paliers.

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Google sort de préversion son modèle vidéo : clips prolongés à 40 secondes, contrôle par keyframes, mode brouillon 360p et export 4K via l'API Gemini.

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Z.ai publie les poids de GLM-5.3, modèle de code deux à trois fois plus petit que ses rivaux. La preuve que la frontière ouverte reste sino-américaine — sans l'Europe.

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Kimi K3, DeepSeek V4-Pro, GLM-5.2 : sur le code, les modèles à poids ouverts talonnent désormais les modèles fermés. Pour l'Europe, l'enjeu se déplace du benchmark au coût.

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Les modèles ouverts Gemma de Google dépassent le milliard de téléchargements et 100 000 variantes. On les retrouve désormais en orbite, dans la santé et la recherche.

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OpenAI a suspendu deux semaines l'entraînement de ses derniers modèles et gelé son plus gros run, après un incident cyber et le seuil « Critical » approché par Astra.

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OpenAI ouvre une préversion « Ultrafast » de GPT-5.6 Sol propulsée par les puces wafer-scale de Cerebras : jusqu'à 750 tokens par seconde et 14 fois plus rapide.

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OpenAI a présenté le 9 août « Doug », un socle entraîné de zéro attendu d'ici novembre — le premier depuis 2024, sous les GPT-5.6.

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Alibaba publie Qwen3.8-27B sous licence Apache 2.0 : 27,8 milliards de paramètres, tournant sur une RTX 4090, qui talonne les modèles fermés sur le code agentique.

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Meta publie Muse Glimmer, un modèle ouvert de 30 milliards de paramètres qui tourne sur un seul GPU, accompagné d'un manifeste de Zuckerberg sur l'IA ouverte.

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Disponible depuis le 13 août, DeepSeek-V4-Pro-0813 vise les tâches agentiques. Des scores maison élevés, mais aucune vérification indépendante et des tarifs multipliés.

Alibaba lance Qwen3.8-Max, modèle MoE de 2 400 milliards de paramètres au niveau des références américaines, et promet une publication des poids.

Mistral publie Shieldstral, classifieur de sécurité multimodal de 3 milliards de paramètres, ouvert et pilotable par des politiques en langage naturel.

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OpenAI annonce qu'Astra a résolu dix problèmes ouverts depuis au moins dix ans, avec des preuves Lean 4 vérifiables publiées sur GitHub.
