DeepSeek V4 Preview : 1,6T de poids ouverts face aux meilleurs modèles fermés

Six mois. C'est finalement le temps qu'il aura fallu attendre.

Au début de l'année, les rumeurs annonçaient l'arrivée de V4 avant le Nouvel An chinois. Puis en février. Puis en mars. Puis "un jour le mois prochain". DeepSeek n'a jamais commenté. La spéculation a continué ; V4, lui, ne sortait toujours pas.

Puis ce matin, sans conférence de presse, sans campagne teaser, sans compte à rebours, le site de DeepSeek a simplement été mis à jour. DeepSeek-V4 Preview est en ligne, avec ses poids disponibles publiquement sur Hugging Face.

Deux modèles, une stratégie

V4 arrive en deux variantes :

DeepSeek-V4-Pro est le modèle phare. 1,6T de paramètres au total, 49B actifs par forward pass. Des performances qui rivalisent avec les meilleurs modèles fermés au monde.

DeepSeek-V4-Flash est l'option efficace. 284B de paramètres au total, 13B actifs. Plus rapide, moins coûteux, conçu pour les workloads à haut débit et sensibles aux coûts.

Les deux prennent en charge un contexte jusqu'à 1M tokens.

DeepSeek a clarifié la portée : le contexte 1M est désormais largement disponible dans les services de DeepSeek. Pas une option premium du modèle phare, pas un add-on. La base.

Contexte 1M : pourquoi cela compte

Un million de tokens représente environ 750 000 mots, quelques centaines de milliers de lignes de code ou plusieurs romans complets à la suite. Il y a un an, Gemini traitait le contexte 1M comme un avantage concurrentiel. DeepSeek vient d'en faire un prérequis de marché.

Le levier architectural est réel : DSA (DeepSeek Sparse Attention), qui applique une compression token par token pour réduire fortement les coûts de calcul et de mémoire du traitement de longues séquences. L'attention traditionnelle croît de façon quadratique avec la longueur de séquence ; DSA réduit nettement cette facture et offre des performances de pointe en long contexte avec des coûts de calcul et de mémoire bien plus faibles.

Ce que V4-Pro sait faire : trois domaines

Agentic Coding

V4-Pro atteint l'état de l'art open-source sur les benchmarks d'Agentic Coding. Plus concrètement : les propres ingénieurs de DeepSeek utilisent déjà V4 pour leurs travaux internes d'agentic coding.

V4 propose aussi des intégrations dédiées avec Claude Code, OpenClaw et OpenCode, avec des améliorations sur les tâches de code et la génération de documents.

Connaissance du monde

V4-Pro devance largement tous les modèles ouverts actuels sur les benchmarks de connaissance du monde. Le seul modèle devant lui est Gemini-Pro-3.1.

Mathématiques et raisonnement

En mathématiques, STEM et programmation de niveau compétition, V4-Pro bat tous les modèles ouverts actuellement évalués publiquement, ce qui le place dans le même tiers que les meilleurs modèles fermés.

V4-Flash : pas seulement un Pro plus petit

Flash mérite sa propre lecture.

Ses capacités de raisonnement se rapprochent fortement de V4-Pro. Sur les tâches d'agent simples, les deux sont presque à égalité ; l'écart apparaît aux niveaux de complexité plus élevés. Le nombre de paramètres plus faible signifie des réponses plus rapides et un prix d'API plus rentable, ce qui en fait le choix pratique par défaut pour les workloads quotidiens. Le même plafond de contexte 1M s'applique.

Pour les développeurs déjà sur l'API

La migration est minimale. Gardez base_url tel quel ; remplacez le nom du modèle par deepseek-v4-pro ou deepseek-v4-flash. Les deux modèles prennent en charge OpenAI ChatCompletions et Anthropic APIs, le contexte 1M, ainsi que les modes avec et sans thinking.

Pourquoi cette sortie mérite d'être prise au sérieux

Toutes les sorties de modèles ne changent pas réellement la donne. Celle-ci, oui.

Deux points ressortent :

D'abord, le contexte 1M vient de devenir de l'infrastructure. C'est le standard pour les deux modèles, pas une offre premium. La question "mon contexte va-t-il tenir ?" peut largement cesser de bloquer le travail quotidien de développement.

Ensuite, les poids ouverts. Un modèle de 1,6T paramètres, 49B actifs, avec contexte 1M, et des poids publiés. DeepSeek avait redéfini les attentes de l'open-source avec V3. V4 pousse cette limite encore plus loin.

Un dernier point

Pas de livestream. Pas d'interview. Pas de deck de roadmap.

Juste un vendredi matin où la documentation a été mise à jour, l'API a changé, l'app est passée en ligne et le rapport technique est apparu sur Hugging Face.

L'annonce se terminait ainsi : "Nous restons engagés dans le longtermism, en avançant régulièrement vers notre objectif ultime : AGI."

Sobre. Mais après six mois de silence et au vu de ce qui est réellement sorti aujourd'hui, cela tient debout.