DeepSeek V4 et Qwen 3.8 : La révolution à bas coût de l'IA chinoise

Spécifications du modèle

Les deux variantes sont multimodales (texte, image, vidéo), prennent en charge la sortie JSON et les appels d'outils, et sont disponibles via API et sur le web .

Tarification (par million de tokens)

DeepSeek a également proposé une promotion de 75 % sur V4-Pro jusqu'au début mai 2026 . À titre de comparaison, le prix de sortie de GPT-5.5 est d'environ 30 $/MTok, ce qui rend V4-Flash environ 107 fois moins cher en sortie .

Performances et positionnement concurrentiel

Les résultats des benchmarks de DeepSeek V4 racontent une histoire nuancée :

• Codeforces : V4-Pro-Max obtient un score de 3206 — la note la plus élevée de tous les modèles testés, devant GPT-5.4 (3168) .
• SWE-bench Verified : 80,6 % ; SWE-bench Pro : 55,4 % (contre ~57,7 % pour GPT-5.5 sur SWE-bench Pro) .
• GPQA Diamond : V4-Pro-Max obtient 90,1 % — un score compétitif avec GPT-5.4 xHigh (93,0 %) et Opus-4.6 Max (91,3 %) .
• Terminal-Bench 2.0 : V4 à 67,9 % contre 82,7 % pour GPT-5.5, un écart notable dans le codage agentique .

Mise en garde importante de l'évaluation NIST CAISI (mai 2026) : Les benchmarks auto-déclarés par DeepSeek revendiquent une parité avec GPT-5.4 et Opus 4.6, mais l'évaluation indépendante de CAISI a révélé que V4 est « nettement moins performant » sur des benchmarks non publics, ce qui suggère que certains scores auto-déclarés pourraient être gonflés . L'indice d'intelligence d'Artificial Analysis attribue à GPT-5.5 (high) une note de 53 contre 41* pour DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) — GPT-5.5 est plus intelligent et plus rapide (69 tok/s contre 56 tok/s), mais DeepSeek est dramatiquement moins cher (0,18 $ contre 4,35 $/MTok en mode raisonnement) .

Alibaba Qwen 3.8 : Un aperçu avec des affirmations audacieuses et aucune donnée vérifiable

L'équipe Qwen d'Alibaba a présenté Qwen 3.8 Max à la World AI Conference de Shanghai le 19 juillet 2026 . C'est le premier modèle phare de l'équipe à dépasser 1 billion de paramètres.

Spécifications connues

Tarification

Aucun tarif à l'utilisation n'a été publié. L'accès se fait actuellement par abonnement via Qwen Chat et des partenaires API sélectionnés. BenchLM liste le prix de l'aperçu Qwen 3.8 Max Preview comme « Non listé » . Certains observateurs tiers affichent un tarif automatique de 1,50 $/5,00 $ par million de tokens d'entrée/sortie, mais cela n'est pas confirmé par Alibaba .

Performances : Une affirmation marketing sans aucun score vérifiable

Alibaba déclare que Qwen 3.8 est « juste derrière Fable 5 » (le meilleur modèle Claude d'Anthropic), ce qui, dans le classement d'Alibaba, le placerait devant GPT-5.5 et DeepSeek V4 . Des gains sont revendiqués en codage, productivité professionnelle, développement full-stack, analyse de données et workflows de bureau par rapport à Qwen 3.7 Max .

Cependant, aucun benchmark indépendant n'a été publié. BenchLM, un site de suivi des benchmarks, suit 321 benchmarks pour Qwen 3.8 Max Preview avec 0 résultat vérifié au 20 juillet 2026 . Comme le résume une analyse : « Qwen 3.8 mérite d'être testé, mais il est trop tôt pour le considérer comme un remplacement stable en production pour Kimi K3, GPT-5.6 Sol ou Claude Fable 5 » .

Pour contexte, les prédécesseurs de Qwen ont posé des bases solides : Qwen 3.6-Max-Preview (20 avril 2026) était un modèle textuel de 35B de paramètres totaux / 3B actifs avec un contexte de 262K, revendiquant la première place sur six benchmarks de codage et d'agents . Qwen 3.7-Max (mai 2026) a étendu la fenêtre de contexte à 1M de tokens avec des capacités agentiques de raisonnement . Mais aucun n'était généralement considéré comme étant au niveau des modèles de frontière, en dehors du codage agentique.

Paysage concurrentiel : Qui mène et qui fixe le prix

DeepSeek V4 contre GPT-5.5

• Avantage tarifaire : DeepSeek V4 est 97 à 107 fois moins cher que GPT-5.5 en sortie .
• Force en codage : V4 mène en programmation compétitive (Codeforces, LiveCodeBench), tandis que GPT-5.5 mène en codage agentique appliqué (Terminal-Bench 82,7 % contre 67,9 %, SWE-bench Pro 58,6 % contre 55,4 %) .
• Intelligence générale : Les évaluations tierces (Artificial Analysis, NIST CAISI) placent systématiquement GPT-5.5 en tête .
• Parité de la fenêtre de contexte : Les deux offrent un contexte d'un million de tokens, mais GPT-5.5 est le premier modèle d'OpenAI où la fenêtre complète d'un million de tokens est réellement utilisable sans dégradation .

Qwen 3.8 contre Claude Fable 5 et GPT-5.5

Alibaba positionne explicitement Qwen 3.8 comme « juste derrière Fable 5 » . Si cette affirmation se vérifie lors d'évaluations indépendantes, elle placerait Qwen 3.8 devant GPT-5.5 et bien au-dessus de DeepSeek V4. Mais sans aucun benchmark vérifié, cela reste une affirmation marketing, pas un fait établi. Le Fable 5 d'Anthropic semble être le leader actuel reconnu de la frontière, selon le propre cadre d'Alibaba .

La guerre des prix a tout changé

La tarification agressive de DeepSeek a déclenché une course vers le bas des coûts d'API. V4-Flash à 0,14 $/M en entrée est radicalement moins cher que n'importe quel modèle occidental de frontière. Alibaba n'a pas encore fixé le prix de Qwen 3.8, mais Qwen 3.6 était déjà proposé à un prix agressif (~1,25 $/7,50 $ entrée/sortie) .

La licence MIT pour DeepSeek V4 signifie que l'auto-hébergement est également possible, comprimant encore davantage les marges des fournisseurs propriétaires . Comme le résume une analyse, l'effet pratique est que « les développeurs peuvent désormais accéder à des capacités proches de la frontière (pour les tâches de codage) à une fraction du coût de GPT-5.5 ou Claude ».

Points clés à retenir

• DeepSeek V4 est un modèle MoE de 1,6 billion de paramètres, disponible en open source et expédié. Il se situe environ 10 à 20 % derrière GPT-5.5 en intelligence générale, mais mène en codage compétitif et coûte des ordres de grandeur moins cher. L'évaluation indépendante du NIST CAISI tempère ses scores de benchmark auto-déclarés.
• Qwen 3.8 est un modèle MoE de 2,4 billions de paramètres en phase d'aperçu qu'Alibaba prétend être « juste derrière Fable 5 » — mais sans aucun benchmark vérifié ni tarification publiée, cela est actuellement un objectif, pas un fait établi.
• GPT-5.5 reste le leader global en intelligence (indice Artificial Analysis 53 contre 41 pour DeepSeek) et le leader en codage agentique (Terminal-Bench 82,7 %), mais coûte 100 fois plus cher.
• La guerre des prix de l'IA chinoise a définitivement fait baisser les coûts d'inférence à l'échelle mondiale, rendant les capacités proches de la frontière accessibles à beaucoup plus de développeurs et forçant les fournisseurs occidentaux à concurrencer à la fois sur la performance et le prix.