DeepSeek publie DeepInfer et pourrait frôler 90 % de marge

DeepSeek publie DeepInfer le 20 octobre 2026, dans une semaine marquée par plusieurs mesures américaines et chinoises concernant les modèles ouverts. La société a rendu publique sa pile interne d’inférence, appelée DeepInfer. Cette publication concerne une technologie d’exécution, et non un modèle ou un jeu de données ouverts. Selon les estimations citées par Florian Brand et Nathan Lambert, DeepSeek pourrait atteindre jusqu’à 90 % de marge brute en vendant des jetons avec cette pile. Les auteurs jugent cette publication particulièrement importante pour l’écosystème. Les principaux laboratoires disposent généralement d’outils internes plus efficaces pour l’inférence. DeepSeek est le premier laboratoire de premier plan présenté comme partageant publiquement ce type d’outil.

Les gouvernements encadrent les modèles avec deux initiatives distinctes aux États-Unis et en Chine. Le ministère chinois du Commerce a publié une proposition de politique, qui n’est pas encore une loi. Elle prévoirait une pré-approbation gouvernementale pour certains modèles d’IA de pointe et d’autres technologies avant leur partage international. Le document prévoit toutefois des approbations automatiques pour les technologies à code ouvert. Aux États-Unis, le Department of Homeland Security a publié une ordonnance visant DeepSeek. Cette ordonnance interdit à l’entreprise et à ses modèles de devenir fournisseurs des marchés civils fédéraux. Ces mesures placent les modèles ouverts dans un cadre réglementaire plus direct.

La Chine propose des autorisations internationales

La proposition chinoise distingue les technologies à code ouvert des autres systèmes concernés par la pré-approbation. Cette distinction figure dans le document publié par le ministère du Commerce chinois. Les auteurs rapportent des réactions géopolitiques estimant que le texte pourrait constituer un cadre utilisable pour encadrer l’industrie chinoise de l’IA. D’autres observateurs cités associent plutôt cette initiative à la prévention d’opérations comme la vente de la jeune pousse chinoise Manus à des entreprises occidentales. Le texte reste une proposition de politique, et non une loi. Il montre néanmoins que les autorités chinoises travaillent sur des mécanismes de contrôle liés au partage international de technologies d’IA.

Washington restreint DeepSeek comme entreprise et comme plateforme technologique dans les achats civils fédéraux. L’ordonnance du Department of Homeland Security concerne directement la société et ses modèles. Son application aux modèles ajustés ou entraînés à partir de sorties de DeepSeek n’est pas établie dans le texte rapporté. NVIDIA est citée comme exemple, car ses modèles Nemotron ont longtemps utilisé des modèles DeepSeek dans leurs recettes d’entraînement. En Chine, Zhipu AI, qui développe les modèles GLM, figure déjà sur l’Entity List du Bureau of Industry and Security. Cette inscription limite son accès aux technologies américaines, selon l’article.

DeepSeek réduit le coût d’inférence

DeepInfer pourrait modifier les coûts associés aux modèles DeepSeek si des entreprises d’inférence adoptent cette technologie. Les auteurs estiment que cette adoption ferait baisser les prix des modèles DeepSeek dans l’écosystème, ou augmenterait les marges. Cette conséquence est présentée comme une analyse des auteurs, et non comme un résultat déjà mesuré. DeepSeek a aussi publié deux nouvelles itérations de modèle depuis la précédente édition des Artifacts. DeepSeek-V4.1-Flash-1017 utilise une architecture annoncée de 552 milliards de paramètres, dont 16 milliards actifs. Le modèle accepte également des entrées image et bénéficie d’une licence MIT. Il se distingue par ses performances et son prix réduit sur le benchmark DeepSWE.