L'architecture à 1 billion de paramètres de DeepSeek V4 vise la domination occidentale de l'IA en programmation

TL;DR

Le modèle V4 de DeepSeek se lance mi-février 2026 avec 1 trillion de paramètres au total, des fenêtres de contexte d'1 million de tokens, et trois innovations architecturales—les Connexions Hyper Contraintes par Variété (mHC), la mémoire conditionnelle Engram, et l'Attention Sparse—qui pourraient redéfinir l'économie de l'IA. Les benchmarks internes revendiquent une performance SWE-bench de plus de 80% avec des coûts d'inférence 10 à 40 fois inférieurs à ceux des concurrents occidentaux. Le modèle fonctionne sur des RTX 4090 doubles, open-source les poids sous licence Apache 2.0, et représente le défi le plus crédible de la Chine à la dominance occidentale de l'IA depuis le choc DeepSeek original.

5,6 millions de dollars.

C'est ce que DeepSeek aurait dépensé pour entraîner V3—un modèle égalant GPT-4o et Claude 3.5 Sonnet sur la plupart des benchmarks. OpenAI aurait dépensé plus de 100 millions de dollars pour entraîner GPT-4. Cet écart révèle une question fondamentale qui remodèle l'économie de l'IA : La performance de pointe nécessite-t-elle des milliards en calcul, ou l'innovation architecturale offre-t-elle un chemin moins coûteux ?

La réponse de DeepSeek arrive mi-février avec V4, un modèle de 1 trillion de paramètres incorporant trois innovations architecturales qui pourraient livrer ce que les analystes appellent une "percée frappante" en efficacité d'entraînement. Le modèle cible le codage autonome—pas la simple génération de snippets, mais la gestion de dépôts logiciels entiers avec un raisonnement de niveau humain sur des fenêtres de contexte d'un million de tokens.

Pour les opérateurs de centres de données déployant l'infrastructure GPU, les implications s'étendent au-delà des scores de benchmark. Si l'approche d'efficacité d'abord de DeepSeek s'adapte avec succès, l'économie du déploiement IA—et le matériel nécessaire pour le supporter—fait face à une perturbation significative.

Trois Innovations Architecturales

DeepSeek V4 combine trois technologies révolutionnaires publiées dans des articles de recherche de fin 2025 et début 2026 : les Connexions Hyper Contraintes par Variété, la mémoire conditionnelle Engram, et l'Attention Sparse DeepSeek.

Connexions Hyper Contraintes par Variété (mHC)

L'article du 31 décembre 2025 de DeepSeek a introduit mHC, un cadre adressant les problèmes fondamentaux dans l'adaptation des grands modèles de langage. Les hyper-connexions traditionnelles peuvent élargir la largeur du flux résiduel et améliorer les motifs de connectivité, mais minent simultanément le principe de mappage d'identité qui rend les réseaux résiduels entraînables—conduisant à une instabilité numérique qui fait planter les exécutions d'entraînement à grande échelle.

La solution mHC projette les matrices de connexion sur une variété mathématique en utilisant l'algorithme de Sinkhorn-Knopp, contrôlant l'amplification du signal à 1,6x comparé à 3000x avec les méthodes non contraintes.

Le résultat pratique : un flux résiduel 4× plus large n'ajoute que 6,7% de surcharge de temps d'entraînement. Co-écrit par le fondateur Liang Wenfeng, mHC permet "l'expansion agressive de paramètres" en contournant les contraintes de mémoire GPU—entraînant des modèles plus larges sur du matériel qui limiterait autrement la capacité.

La Scientifique de Recherche Principale d'IBM Kaoutar El Maghraoui a souligné que l'architecture mHC de DeepSeek pourrait révolutionner le pré-entraînement des modèles : "C'est adapter l'IA plus intelligemment plutôt que de la rendre simplement plus grande."

Mémoire Conditionnelle Engram

Publié le 13 janvier 2026, Engram introduit un module de mémoire conditionnelle qui atteint la récupération de connaissances en temps constant en découplant le stockage de motifs statiques du raisonnement dynamique. La technologie modernise les plongements N-grammes classiques pour effectuer des recherches O(1) aux côtés de l'épine dorsale neuronale.

Engram adresse ce que DeepSeek appelle le "gaspillage LLM silencieux"—cycles GPU perdus en recherches statiques qui ne nécessitent pas de raisonnement actif. Le système utilise le hachage multi-têtes pour mapper les contextes compressés aux tables de plongement via des fonctions déterministes, évitant l'explosion mémoire des tables denses tout en atténuant les collisions.

Le Portail Conscient du Contexte fournit l'aspect "conditionnel". Les plongements récupérés ne sont pas aveuglément ajoutés au flux résiduel—ils sont contrôlés par l'état caché actuel. Si la mémoire récupérée entre en conflit avec le contexte global, le portail supprime le bruit.

La découverte clé de DeepSeek : la répartition optimale est 75-80% pour le calcul et 20-25% pour la mémoire. Le MoE pur (100% calcul) s'est avéré sous-optimal.

Les chercheurs ont démontré le déchargement d'une table de plongement de 100 milliards de paramètres vers la DRAM système avec des pénalités de débit inférieures à 3%. Pour l'infrastructure d'inférence, cela change le calcul matériel—la mémoire système haute bande passante devient aussi précieuse que les FLOPS GPU bruts.

Attention Sparse DeepSeek (DSA)

La troisième innovation, l'Attention Sparse DeepSeek, permet des fenêtres de contexte d'un million de tokens tout en réduisant la surcharge computationnelle de 50% comparé aux Transformers standards.

Le système utilise un "indexeur éclair" pour prioriser des extraits spécifiques de la fenêtre de contexte, suivi d'un "système de sélection de tokens à grain fin" qui choisit des tokens spécifiques de ces extraits à charger dans la fenêtre d'attention limitée du modèle. Cela permet l'opération sur de longues portions de contexte avec des charges serveur comparativement petites.

L'attention transformer traditionnelle s'adapte quadratiquement avec la longueur de séquence—doubler la longueur de contexte quadruple le calcul. L'attention sparse de DeepSeek réduit cela à une adaptation environ linéaire, faisant la différence entre "théoriquement possible" et "économiquement viable" pour les contextes d'un million de tokens.

Spécifications du Modèle V4

DeepSeek V4 représente une merveille technique d'architecture sparse, utilisant 1 trillion de paramètres total tout en activant approximativement 32 milliards pour un token donné.

Cette stratégie MoE routée "Top-16" permet à V4 de maintenir la connaissance spécialisée d'un système de classe titan sans la latence paralysante ou les exigences matérielles habituellement associées aux modèles de trillion de paramètres. L'impact pratique : récupération efficace de contextes dépassant un million de tokens.

Pour les tâches de codage, cela signifie que V4 peut ingérer une base de code entière de taille moyenne, comprendre les relations import-export à travers des douzaines de fichiers, et effectuer la refactorisation autonome. Les testeurs précoces rapportent un vrai raisonnement multi-fichiers où le modèle comprend les relations entre composants, trace les dépendances, et maintient la cohérence à travers les opérations de refactorisation à grande échelle.

SWE-Bench : Le Benchmark Définissant

SWE-bench Verified mesure la capacité d'un modèle à résoudre des problèmes GitHub du monde réel—nécessitant la compréhension de code, le débogage, et l'implémentation à travers des contextes de dépôt réels. Claude Opus 4.5 mène actuellement avec 80,9%.

Les tests internes de DeepSeek montrent prétendument V4 dépassant 80% sur SWE-bench Verified, surpassant Claude 3.5 Sonnet et GPT-4o, particulièrement sur les prompts de code extrêmement longs. Ces revendications restent non vérifiées par des tests indépendants.

Si V4 livre la performance revendiquée aux coûts revendiqués, la proposition de valeur devient frappante : capacité de codage comparable à des coûts d'inférence 10-40x inférieurs.

Déploiement Matériel Grand Public

Dans un écart notable des tendances d'infrastructure, DeepSeek V4 fonctionne sur du matériel grand public :

• Niveau Grand Public : RTX 4090 doubles ou RTX 5090 simple
• Niveau Professionnel : GPU de classe poste de travail simple (RTX 6000 Ada)
• Niveau Entreprise : Configurations centre de données standard

La compression MLA permet l'inférence sur une RTX 4090 simple (24GB GDDR6X). En traitant par lot 4 requêtes avec des caches KV partagés, l'empreinte mémoire effective tombe sous 5GB par requête, atteignant approximativement 550 tokens/seconde de débit avec une taille de lot de 4.

En comparaison, faire tourner des modèles de classe GPT-4 localement nécessitait typiquement une infrastructure spécialisée coûtant $50 000+. Les innovations d'efficacité de V4 démocratisent potentiellement l'accès aux capacités de trillion de paramètres.

La RTX 5090 anticipée avec 32GB de GDDR7 comble davantage l'écart. Bien que nécessitant toujours le déchargement pour les modèles complets, la bande passante mémoire plus rapide et l'architecture Blackwell devraient permettre l'inférence quasi temps-réel sur des cartes grand public simples.

Stratégie Open Source

DeepSeek a open-sourcé les poids V4 sous licence Apache 2.0, continuant leur stratégie de libération publique des capacités de pointe. Cela contraste fortement avec les concurrents occidentaux—GPT-5, Claude Opus, et Gemini restent closed-source.

Les poids ouverts transforment l'économie de déploiement :

• Déploiement sur site : Environnements air-gapped, conformité souveraineté données
• Quantification : Faire tourner des versions précision réduite sur matériel grand public
• Fine-tuning : Modèles custom pour besoins entreprise spécifiques
• Optimisation coût : Éviter les charges par token pour applications haut volume

Les organisations avec gouvernance données stricte peuvent faire tourner V4 entièrement dans leur infrastructure. Pour les industries comme finance, santé, et défense, cela élimine les préoccupations d'envoyer du code propriétaire à des APIs externes.

Perturbation Tarification API

La tarification de DeepSeek sous-coupe déjà significativement les concurrents. Tarification V3 actuelle : $0,27 par million de tokens d'entrée versus approximativement $15/million pour GPT-4.5 et Claude Opus.

Un exemple pratique : Un contexte 100K tokens coûte $5,50 sur GPT-4 versus $0,90 sur DeepSeek V3.2-Exp. Le contexte million-tokens de V4 à $0,27/million tokens d'entrée rend des cas d'usage précédemment impossibles économiquement viables.

Une analyse de coût a montré qu'une approche hybride utilisant DeepSeek pour extraction plus Claude pour audit a réduit la dépense API de 72% tout en améliorant la précision factuelle de 12% comparé au GPT-5 pur.

Vérification Réalité Infrastructure Entraînement

Malgré les revendications d'efficacité, l'infrastructure d'entraînement de DeepSeek reste substantielle. La société a prétendument entraîné R1 sur 50 000 GPUs série Hopper—30 000 unités HGX H20, 10 000 H800s, et 10 000 H100s—fournis via l'investisseur High-Flyer Capital Management.

Les autorités chinoises ont incité DeepSeek à utiliser le matériel Huawei Ascend pour l'entraînement R2. Le mouvement a rencontré des performances instables, une connectivité puce-à-puce plus lente, et les limitations du toolkit logiciel CANN de Huawei. Malgré Huawei déployant des ingénieurs sur site, DeepSeek n'a pu compléter une exécution d'entraînement réussie.

Le résultat : DeepSeek est revenu aux accélérateurs NVIDIA pour l'entraînement R2 tout en gardant le matériel Huawei pour l'inférence. Cela révèle à la fois les limites actuelles des puces domestiques chinoises et l'approche pragmatique de DeepSeek—ils utiliseront ce qui marche, indépendamment de la pression politique.

Le CEO de Huawei Ren Zhengfei a reconnu que "les États-Unis ont exagéré les réalisations de Huawei" et que leurs meilleures puces restent une génération en retard. Cependant, les observateurs de l'industrie s'attendent à ce que certains grands modèles de langage s'entraînent sur des puces chinoises d'ici fin 2026, avec la tendance devenant plus apparente en 2027.

Implications Géopolitiques

L'ascension rapide de DeepSeek signale un changement majeur dans la compétition IA globale. Le lancement R1 de la société a déclenché une vente d'actions tech de $1 trillion le 27 janvier 2025—incluant $600 milliards de NVIDIA seul.

Le Président Trump l'a appelé un "signal d'alarme" pour les compagnies américaines. Les fournisseurs cloud comme Alphabet, Microsoft, et Amazon—ces deux derniers ayant lourdement investi dans OpenAI et Anthropic—font maintenant face à une crise de tarification.

Les motifs d'adoption régionaux ont fortement divergé :

Depuis août 2025, les téléchargements open-source cumulatifs des modèles IA chinois ont surpassé les concurrents occidentaux—marquant un changement significatif dans les motifs d'usage IA globaux. En Chine, DeepSeek commande prétendument près de 89% de part de marché parmi les utilisateurs IA.

L'adoption gouvernementale occidentale reste minimale. L'Australie et les nations alliées ont banni DeepSeek des dispositifs officiels, avec jusqu'à 70% des entreprises australiennes bloquant activement l'accès à cause de préoccupations sécurité données.

Réponse Concurrentielle

Les concurrents occidentaux ont ajusté tarification et produits en réponse à la pression DeepSeek :

• Google : Réduit les coûts API Gemini tout au long de 2024 et 2025
• OpenAI : Baissé les tarifs et lancé o3-mini en janvier 2026 pour compétitionner sur l'efficacité
• Anthropic : Maintenu la tarification mais mis l'accent sur Verifiable Safety Stack pour industries réglementées

Il y a une considération coût cachée : surcharge vérification. Utiliser des modèles bon marché nécessite souvent de dépenser des tokens sur des modèles coûteux pour vérifier les sorties. Les audits montrent qu'une configuration "Modèle Bon Marché + Auditeur Haut de Gamme" peut coûter 15% de plus que simplement utiliser GPT-5 pour les tâches de complexité moyenne.

Pour les entreprises dans les industries réglementées, la Verifiable Safety Stack de Claude fournit des pistes d'audit qui justifient la tarification premium. L'application de l'EU AI Act a rendu la documentation de conformité aussi précieuse que la performance brute.

Implications Infrastructure

Les innovations d'efficacité de DeepSeek n'invalident pas la demande GPU actuelle. Le CapEx hyperscaler continue de croître, avec $600+ milliards projetés pour 2026. Mais la composition de la dépense—ce qui se construit et comment cela s'utilise—peut changer.

L'approche d'Engram à la gestion de contexte met l'accent sur la hiérarchie mémoire plutôt que le calcul brut. La future infrastructure d'entraînement pourrait prioriser la mémoire haute bande passante et la mise en cache efficace plutôt que les FLOPS de pointe.

Pour les opérateurs centres de données, plusieurs tendances émergent :

1. La bande passante mémoire devient critique : La technique de déchargement DRAM d'Engram déplace les charges de travail de la mémoire GPU vers la RAM système
2. L'infrastructure d'inférence se diversifie : Le déploiement de grade grand public permet les installations edge et sur site
3. L'entraînement reste centralisé : Malgré les gains d'efficacité, l'entraînement de modèle de pointe nécessite toujours des clusters GPU massifs
4. Les architectures hybrides gagnent en traction : L'extraction DeepSeek + vérification modèle occidental réduit les coûts tout en maintenant la conformité

Points Clés à Retenir

Pour les Équipes Infrastructure IA :

• Le déploiement matériel grand public de DeepSeek V4 (RTX 4090 doubles) transforme l'économie IA sur site
• L'architecture mémoire d'Engram change les priorités matériel vers la DRAM haute bande passante
• Les poids ouverts permettent fine-tuning et déploiement sans dépendances API

Pour les Décideurs Entreprise :

• Les réductions coût 10-40x rendent viables des applications IA précédemment non économiques
• Les préoccupations sécurité nécessitent des politiques claires sur l'usage modèles chinois
• Le déploiement hybride (extraction DeepSeek + vérification occidentale) offre un équilibre coût-performance

Pour les Opérateurs Centres Données :

• Les contextes million-tokens changent les profils charge de travail et exigences mémoire
• Le déploiement GPU grand public crée une demande pour infrastructure inférence plus petite, distribuée
• Les gains d'efficacité n'éliminent pas la demande—ils étendent ce qui est économiquement possible

À Propos d'Introl

Introl fournit du déploiement infrastructure GPU spécialisé pour centres données IA. Avec 550 ingénieurs terrain spécialisés HPC à travers 257 localisations globales, Introl a déployé plus de 100 000 GPUs—supportant tout des clusters d'entraînement hyperscale à l'infrastructure inférence edge. Que les organisations déploient DeepSeek, des modèles propriétaires, ou des architectures hybrides, l'expertise d'Introl assure une infrastructure IA fiable et performante.