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DeepSeek dévoile son nouveau modèle V4 open source, capable de gérer des contextes très longs et de rivaliser avec les meilleurs systèmes d’IA. De son côté, Google veut rendre l’IA mobile réellement utilisable en permettant aux applications de fonctionner directement sur les puces NPU des appareils.
Temps : 3 min
News IA
DeepSeek V4 est sorti
Fait avec Nano Banana
Le nouveau modèle V4 de DeepSeek, dévoilé un an après son premier coup d’éclat, pourrait bien relancer la compétition mondiale sur les modèles d’IA open source.
Explication :
DeepSeek introduit deux versions, V4 Flash et V4 Pro, avec des améliorations majeures d’architecture, dont une approche appelée “Hybrid Attention” qui permet de mieux gérer les conversations longues.
Le modèle peut traiter jusqu’à 1 million de tokens en contexte et rivaliser avec les meilleurs systèmes actuels, tout en reposant sur une infrastructure beaucoup moins coûteuse grâce à des techniques comme le Mixture-of-Experts.
Avec ce lancement, DeepSeek confirme sa stratégie : proposer une IA puissante mais accessible, mettant une pression directe sur les acteurs américains et accélérant la course à des modèles toujours plus efficaces et moins chers.
Google essaye de résoudre la surchauffe de la batterie
Fait avec Nano Banana
Google veut rendre l’IA sur smartphone réellement utilisable, en s’attaquant au problème de la surchauffe et la consommation excessive de batterie.
Explication :
Avec LiteRT, Google propose aux développeurs un moyen plus simple d’exécuter des modèles d’IA directement sur les appareils, en exploitant les NPU intégrés aux smartphones, ordinateurs et autres dispositifs edge.
La technologie permet déjà des gains importants, comme des modèles 25 fois plus lourds dans Google Meet ou des performances multipliées par deux sur certaines tâches en passant du GPU au NPU.
L’objectif est de déplacer davantage d’IA en local pour réduire la latence, limiter le recours au cloud et surtout préserver la batterie, qui reste la véritable contrainte de l’IA mobile.
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