Cohere, Zyphra et Poolside diversifient l’IA ouverte

Écosystème élargi. Les publications de modèles ouverts réunissent désormais davantage d’organisations et de profils. Cette évolution est observée dans une analyse publiée le 28 juin 2026 par Florian Brand et Nathan Lambert. Selon leur lecture, le paysage était dominé un an plus tôt par quelques acteurs, principalement chinois. Il accueille maintenant davantage de sociétés spécialisées présentes dans plusieurs régions du monde. Les auteurs distinguent notamment les fabricants de modèles, les grandes entreprises technologiques et les éditeurs de produits intégrant l’IA. Cette diversification concerne les motivations, les architectures et les usages visés. Elle accompagne une multiplication des modèles publiés sous différentes licences et avec des niveaux de spécialisation variables.

Trois profils dominants. Les fabricants de modèles cherchent à entraîner des systèmes proches de la frontière des performances. Cette catégorie inclut DeepSeek, Zhipu, Minimax, Poolside, Arcee et Zyphra. Elle comprend aussi des acteurs de l’IA souveraine, comme Cohere, Sovereign, Mistral et Trillion Labs. Les grandes entreprises technologiques suivent d’autres logiques. Alibaba utilise ses publications pour soutenir ses modèles fermés, tandis que NVIDIA bénéficie d’un écosystème ouvert qui augmente l’intérêt pour ses processeurs graphiques. Des entreprises comme JetBrains, Zed, Krea et Photoroom entraînent plutôt des modèles spécialisés adaptés à leurs produits. Elles peuvent publier leurs poids sans fragiliser directement leur activité principale.

Les modèles spécialisés gagnent du terrain

Command A+ ouvert. Cohere Labs a publié Command A+ sous licence Apache 2.0. Les versions précédentes de cette famille utilisaient une licence non commerciale. Le modèle combine des capacités multimodales, multilingues et orientées vers les agents. Il repose sur une architecture Mixture of Experts de 218 milliards de paramètres, dont 25 milliards sont actifs. En utilisant une représentation sur quatre bits, Command A+ peut fonctionner avec un seul processeur NVIDIA B200. Cette publication place Cohere parmi les contributeurs réguliers de l’écosystème présenté. Elle illustre aussi le déplacement d’une licence non commerciale vers une licence permissive pour les poids du modèle.

Zyphra entraîne sur AMD. Zyphra a publié ZAYA1-74B-preview, un modèle Mixture of Experts de 74 milliards de paramètres. L’entreprise est connue pour entraîner ses modèles sur des processeurs graphiques AMD. Ses rapports techniques mettent en avant des choix d’architecture suivis par la communauté de recherche. Zyphra a également publié un modèle Mixture of Experts de 8 milliards de paramètres, dont 600 millions sont actifs. Ces deux modèles constituent ses principales publications récentes selon l’analyse. Poolside a de son côté publié Laguna-M.1, son modèle phare, sous Apache 2.0. L’entreprise affirme aussi que les poids ouverts deviennent son standard pour ses prochaines publications.

NVIDIA formalise une licence dédiée

NVIDIA publie Nemotron. NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 constitue la grande version de la série Nemotron. Le modèle utilise LatentMoE afin d’être plus rapide que des modèles comparables. La majorité de ses données est présentée comme ouverte. NVIDIA s’engage également à utiliser la licence OpenMDW, conçue spécifiquement pour les poids et les données des modèles. Cette entreprise abandonne ainsi sa licence personnalisée pour cette famille. L’analyse distingue OpenMDW des licences MIT et Apache, qui sont des licences logicielles et couvrent moins directement les poids. NVIDIA a aussi publié Nemotron-Labs-Diffusion-14B, un modèle expérimental utilisable en modes autorégressif, diffusion et auto-spéculation.

Un écosystème moins concentré. Les auteurs estiment que cette diversité pourrait favoriser une longue traîne de modèles. Ils anticipent aussi une diminution du nombre d’entreprises cherchant exclusivement la frontière ouverte absolue. Les rapports techniques réutilisent déjà des méthodes d’entraînement, des choix d’architecture et des données issus d’autres publications ouvertes. D’autres sorties complètent ce paysage. GLM-5.2, publié par zai-org, est décrit comme utilisable pour le travail quotidien. Kimi-K2.7-Code vise l’efficacité en jetons, tandis que Step-3.7-Flash se distingue particulièrement en mathématiques. Ces exemples montrent une coexistence entre modèles généralistes, systèmes spécialisés et architectures expérimentales au sein du même écosystème. Lire l’analyse complète et consulter Nemotron-3 sur Hugging Face.