TL;DR

  • Qwen3.8-Max en version stable (3 août) : Alibaba officialise son modèle phare de 2,4 billions de paramètres (95 Md activés, contexte 1M) esquissé en preview le 19 juillet. Les poids seront ouverts « la semaine prochaine » (≈ 10 août), avec le modèle dense Qwen3.8-27B — première ouverture d’un modèle de niveau Max chez Qwen. Démo phare : 16 jours de programmation autonome (framework « Hermes Agent »). Réserve : aucun benchmark standardisé publié à ce jour.
  • MiniMax H3 open-sourcé (3 août) : modèle génératif full-modal (texte / image / vidéo / audio en entrée et sortie), jusqu’à 2K, 15 s, 24 FPS, stéréo native 32 kHz, 11 langues. Classé 1ᵉʳ mondial en édition vidéo par Artificial Analysis, à ~⅓ du prix des modèles concurrents. Poids sur Hugging Face.
  • DeepSeek V4-Flash ouvert sous licence MIT (fin juillet) : mise en public beta via API avec un post-entraînement orienté agent (capacité agentique « ×7,5 »), à ~1 ¥/M tokens. La version stable de V4-Pro reste attendue (annoncée « début août », toujours pas publiée au 8 août).
  • Seedance 2.5 (ByteDance Seed, 31 juillet) : modèle vidéo passant de 15 à 30 s en une génération, récit multi-plans, jusqu’à 30 images + 10 vidéos + 10 audios en référence. 徐工, 小鹏 et 智元 parmi les premiers à l’intégrer via Volcano Engine.
  • « Cinq modèles en huit semaines » (5 août) : la presse chinoise (21世纪经济报道) fait le bilan d’une cadence inédite (Qwen3.8-Max, Kimi K3, DeepSeek-V4-Flash, GLM-5.2, Seedance 2.5). Le rapport Stanford AI Index 2026 (relayé) chiffre l’écart Chine–US des modèles de tête à 2,7 % ; Coinbase, DoorDash, Airbnb et Lindy assument être passés à des modèles chinois.
  • Écosystème : Xiaomi MiMo-V2.5 en tête du classement mensuel OpenRouter de juillet (31,2 T d’appels) ; classement « TOP 20 compétitivité » (Doubao, Qwen, DeepSeek en tête) ; 7 modèles embarqués (端侧) au 备案 de juillet.

Actualités du jour

Qwen3.8-Max passe en version stable — et ouvrira ses poids « la semaine prochaine »

Acteur : 阿里巴巴 / 通义千问 (Alibaba, Qwen) Apport clé : version stable du modèle phare de 2,4 billions de paramètres (≈ 95 Md activés en MoE), attention hybride (MHA + attention linéaire), contexte 1M (991K en entrée, 131K en sortie, 262K de chaîne de raisonnement). Annonce d’une ouverture des poids sous ~une semaine, accompagnée du dense Qwen3.8-27B — première fois qu’Alibaba ouvre un modèle de gamme Max. Type de source : annonce officielle Alibaba Qwen + reprises techniques (思否/SegmentFault, InfoQ, OSCHINA) Benchmark vérifié : non — le « 2ᵉ derrière Claude » provient de tests en aveugle subjectifs ; aucun score standardisé (SWE-bench Verified/Pro, LiveCodeBench) publié à la sortie

Le 3 août, l’équipe Qwen a publié Qwen3.8-Max en version stable. Il ne s’agit pas d’un nouveau modèle mais de la version définitive de la preview mise en ligne le 19 juillet (couverte dans le rapport du 25 juillet) : même architecture, après une itération systématique de post-entraînement, avec des progrès « nets » sur la programmation et le développement front-end. L’API est désormais ouverte sans limitation de preview (Alibaba Cloud 百炼, QwenCloud, Qoder) ; tarifs QwenCloud : 2 $/M en entrée, 6 $/M en sortie, 0,25 $/M en cas de cache hit implicite. Le produit bureautique grand public 千问办公 (agent IA pour non-développeurs) entre en test public.

Deux points sont à retenir. D’abord l’ouverture des poids « la semaine prochaine » (≈ 10 août) : ce serait la première fois que Qwen ouvre un modèle de niveau Max (échelle >2 000 Md), les versions open source précédentes plafonnant à quelques dizaines de milliards de paramètres. Le dense Qwen3.8-27B ouvert en parallèle (≈ 54 Go en FP16, déployable sur 2×A100) vise les équipes cherchant un déploiement local abordable. Ensuite la capacité d’exécution long-horizon : Alibaba met en avant un cas où le modèle a écrit de façon autonome, en 16 jours et sans intervention humaine, un framework d’agent complet (« Hermes Agent »), de l’analyse du besoin au débogage. C’est la ligne directrice revendiquée de Qwen3.8 — non pas gagner un ou deux points sur un benchmark ponctuel, mais boucler des tâches d’ingénierie réelles de bout en bout. Reste la prudence d’usage : tant que les scores standardisés officiels ne sont pas publiés, le test terrain prime sur les classements en aveugle.

思否/SegmentFault — Qwen3.8-Max 正式发布并即将开源：2.4T 参数、自主编程 16 天，第三方榜单仅次于 Claude — SegmentFault, 3 août 2026 AI工具宝箱 — Qwen3.8-Max 发布：2.4万亿参数首次开源「超大杯」、16天自主写出一个Agent框架 — AI工具宝箱, août 2026

MiniMax H3 : un modèle génératif full-modal open-sourcé, n°1 mondial en édition vidéo

Acteur : MiniMax / 稀宇科技 Apport clé : système génératif full-modal unifié (texte, image, vidéo, audio en entrée comme en sortie) capable de générer jusqu’à 2K (2560×1440), 15 s, 24 FPS, avec audio stéréo natif 32 kHz et 11 langues. Poids ouverts sur Hugging Face sous licence « MiniMax H3 Community License ». Type de source : annonce officielle MiniMax + reprises (IT之家, 智源社区/BAAI, 36氪, 网易) Benchmark vérifié : oui (partiel) — 1ᵉʳ mondial en édition vidéo selon Artificial Analysis (éval tierce, 31 juillet), 2ᵉ/3ᵉ en text-to-video / image-to-video

Dévoilé fin juillet puis officiellement open-sourcé le 3 août, H3 se distingue par une conception « orientée généralisation des tâches » : dès le pré-entraînement, le modèle comprend et génère des contextes multimodaux mêlant les quatre modalités, ce qui lui permet de suivre des instructions composites (image + vidéo + audio de référence). Le système se décompose en trois modules — H3-Context-IR (représentation intermédiaire du contexte), H3-Base (génération en 768p) et H3-Regenerate-2K (ré-génération en 2K à partir du 768p et du contexte d’origine). Le mode « référence full-modale » accepte jusqu’à 9 images, 3 vidéos et 3 audios (12 fichiers au total).

Le positionnement tarifaire est agressif : ~0,8 ¥/seconde en 2K, soit environ le tiers des modèles vidéo phares comparables — 36氪 résume l’ambition d’un « DeepSeek du multimodal ». Selon les reprises sectorielles, H3 a bénéficié d’une adaptation jour 1 par 16 fondeurs (Huawei 昇腾, Moore Threads/摩尔线程, MetaX/沐曦, Hygon/海光…), signe de la maturation de la chaîne matérielle domestique. À noter : ce modèle génératif audio-vidéo est distinct de la série textuelle MiniMax M3 / M3 Pro couverte le 18 juillet.

IT之家 — 通用视频模型 MiniMax H3 正式开源，支持多模态上下文、2K 分辨率 — IT之家, 3 août 2026 智源社区 BAAI — MiniMax H3 发布：多模态生成模型、即将开源，视频编辑能力全球第一 — BAAI, juillet 2026 36氪 — 天下苦闭源模型久矣，MiniMax要做多模态领域的Deepseek — 36氪, juillet 2026

DeepSeek ouvre V4-Flash sous licence MIT — V4-Pro toujours attendu

Acteur : 深度求索 DeepSeek Apport clé : mise en public beta (API) de la version stable de V4-Flash (284 Md de paramètres totaux, 13 Md activés, contexte 1M), ouverte sous licence MIT, avec un post-entraînement orienté agent qui « décuplerait » la capacité agentique (facteur ~7,5 annoncé) et une tarification plancher (~1 ¥/M tokens). La version stable de V4-Pro (1 600 Md) reste, elle, non publiée. Type de source : annonce DeepSeek + reprises (AI工具宝箱, 腾讯云开发者社区, LINUX DO) Benchmark vérifié : non — le gain agentique « ×7,5 » est auto-déclaré, sans évaluation tierce consolidée

Prolongement du lancement de V4 couvert le 16 juillet, l’événement du moment est l’ouverture des poids de V4-Flash sous MIT et son post-entraînement centré agents (appels d’outils, workflows Codex, exécution multi-étapes), présenté comme « un nouveau moment DeepSeek » : le rapport qualité/prix casse encore la logique du « toujours plus de paramètres ». Le tarif ~1 ¥/M tokens en fait l’un des modèles de fondation les moins chers du marché, d’où sa place de choix dans les migrations d’entreprises (voir plus bas). Côté calendrier, la presse chinoise note que V4-Pro, annoncé « très bientôt » puis pressenti pour début août, n’est toujours pas sorti au 8 août — c’est le principal jalon à surveiller pour DeepSeek dans les prochains jours.

AI工具宝箱 — DeepSeek V4-Flash 公测：后训练把 Agent 能力拉爆 7.5 倍、MIT 开源、¥1/百万 token — AI工具宝箱, juillet 2026 腾讯云开发者社区 — DeepSeek V4 正式版来了 — 腾讯云, juillet 2026

Seedance 2.5 (ByteDance) : la vidéo IA passe à 30 secondes et « raconte une histoire »

Acteur : 字节跳动 Seed (ByteDance) Apport clé : nouveau modèle de création vidéo portant la durée d’une génération de 15 à 30 s, avec organisation de plans multiples cohérents (récit) et référence multimodale élargie : jusqu’à 30 images, 10 vidéos et 10 audios en entrée, plus une édition au niveau de la frame. Type de source : annonce officielle ByteDance Seed + reprises (新浪科技, ITBear, 站长之家) Benchmark vérifié : N/A — produit de génération vidéo, pas de benchmark LLM standard

Publié le 31 juillet, Seedance 2.5 poursuit l’architecture de génération audio-vidéo conjointe de Seedance 2.0 (couvert comme « en attente » le 16 juillet) et met l’accent sur le récit long, la référence multimodale et l’édition. L’orientation est nettement industrielle : Volcano Engine (火山引擎) ouvrira prochainement l’API, et 徐工集团 (XCMG), 小鹏汽车 (XPeng) et 智元机器人 (Zhiyuan Robotics) figurent parmi les premiers partenaires — déploiements visés dans l’industrie, l’automobile et la robotique. Seedance 2.5 est l’un des « cinq modèles en huit semaines » recensés par la presse (ci-dessous).

新浪科技 — 字节跳动发布Seedance 2.5：徐工、小鹏等将率先接入 — 新浪科技, 31 juillet 2026 ITBear — 字节跳动Seedance 2.5发布：长叙事多模态编辑升级 — ITBear, août 2026

« Cinq modèles en huit semaines » : les entreprises US basculent (discrètement) vers les modèles chinois

Acteur : écosystème chinois (Qwen, Kimi, DeepSeek, GLM, Seedance) vs labos fermés US Apport clé : synthèse industrielle. En huit semaines, cinq modèles phares chinois (Qwen3.8-Max, Kimi K3, DeepSeek-V4-Flash, GLM-5.2, Seedance 2.5) sont sortis coup sur coup ; côté demande, la part de tokens appelés par les entreprises US vers des modèles chinois serait passée de 4,5 % (S1 2025) à plus de 30 % (pic à 46 %) sur OpenRouter. Type de source : enquête 21世纪经济报道 (via 新浪财经) — source chinoise citant Stanford et des dirigeants US Benchmark vérifié : partiel — s’appuie sur données OpenRouter et sur le Stanford AI Index 2026 (source non chinoise, relayée) ; les écarts de coûts cités restent des estimations

Le 5 août, 21世纪经济报道 analyse ce que le marché surnomme les « huit semaines, cinq modèles » comme un basculement structurel : non pas un modèle-vedette isolé, mais une production en série de modèles compétitifs à l’échelle mondiale, portée par l’optimisation d’ingénierie, l’innovation d’architecture (MoE) et la voie open source. L’article cite le Stanford AI Index 2026 selon lequel l’écart de performance des modèles de tête Chine–US ne serait plus que de 2,7 %, le décalage d’itération compressé à 6–9 mois. Surtout, il documente des bascules assumées côté demande US : Coinbase (Brian Armstrong) a fait de Kimi (月之暗面) et GLM (智谱) les modèles par défaut de ses ingénieurs via une passerelle interne ; DoorDash (Andy Fang) teste Kimi K2.6 pour les tâches à fort débit (support, code de base) ; Airbnb (Brian Chesky) s’appuie largement sur Qwen depuis octobre 2025 ; et la startup Lindy dit avoir migré 100 % de son trafic de Claude vers DeepSeek-V4, avec un coût d’inférence en baisse de ~90 %.

Le moteur de fond est le prix : à charge égale, l’article avance des écarts de 60–90 % en faveur des modèles chinois, et cite un calcul où une même tâche coûterait ~25 $ avec Claude contre 0,18 $ avec DeepSeek. Il en tire trois raisons de bascule : coût, « performance désormais suffisante » (une étude interne Coinbase indiquerait que 91 % des ingénieurs n’ont pas besoin de la performance de pointe au quotidien) et liberté de déploiement offerte par les poids ouverts (déploiement privé, données gardées en interne). Le tout sur fond de tension avec Washington : côté régulation, des menaces de restrictions ; côté marché, une adoption qui progresse. À pondérer : chiffres OpenRouter et Stanford relayés par une source unique, comparaisons de coûts à considérer comme des ordres de grandeur.

新浪财经 / 21世纪经济报道 — 中国大模型八周五连发，硅谷企业悄悄换底座 — 21世纪经济报道, 5 août 2026

En bref

  • Xiaomi MiMo-V2.5 en tête du classement mensuel OpenRouter (juillet). Selon les données OpenRouter (27 juillet), MiMo-V2.5 domine les classements hebdomadaire et mensuel des appels, avec 31,20 T de tokens sur le mois (10,5 T sur une semaine, +12 %). Les cinq premiers du mois sont tous des modèles chinois. Le modèle (open-sourcé sous MIT en avril, 309 Md de paramètres dont ~15 Md activés, contexte 1M) illustre l’ancrage de Xiaomi dans le peloton de tête open source. (观点网, 27 juillet ; 网易, juillet)

  • Classement « TOP 20 compétitivité des grands modèles chinois » (29 juillet). Le 中国数据研究中心 publie son palmarès 2026 : 豆包 (Doubao), 通义千问 (Qwen) et DeepSeek occupent les trois premières places. Le rapport décrit 2026 comme l’année charnière du passage de la « validation technique » à la « commercialisation à grande échelle ». (中华网, 29 juillet)

  • 备案 : les modèles embarqués (端侧) entrent dans la liste. En juillet, le 网信办 (CAC) a publié un lot de 备案 incluant sept modèles on-device (Apple, Huawei, Xiaomi, OPPO, vivo, Samsung, ZTE). Le cumul atteint 868 services d’IA générative enregistrés et 530 applications/fonctions déclarées au 30 avril 2026. (C114 ; 网信办/CAC)

  • Compute : Huawei 昇腾 monte en puissance. La puce 昇腾 950PR afficherait une puissance d’inférence FP4 par carte ~2,87× celle du H20 ; le supernœud Atlas 950 SuperPoD a été montré en vraie grandeur au WAIC (17 juillet). En parallèle, l’adaptation jour 1 de MiniMax H3 par 16 fondeurs domestiques confirme la consolidation de l’écosystème matériel local. À surveiller côté géopolitique : un projet US d’interdiction d’import d’« équipements de datacenter chinois de nouvelle génération » (rapporté le 5 août). (东方财富/财富号 ; 掘金)

Tableau récapitulatif

Modèle / ActuLaboApport cléLicence / ScoreSource (datée)
Qwen3.8-Max 正式版Alibaba / 通义千问2,4 T (95 Md act.), 1M ctx, « 16 j de prog. autonome » ; poids ouverts ~10 aoûtOuverture promise (+ Qwen3.8-27B) ; 2ᵉ en aveugle derrière Fable 5思否, 3 août
MiniMax H3 (open source)MiniMax / 稀宇Génératif full-modal, 2K/15 s/24 FPS, stéréo nativeH3 Community License ; 1ᵉʳ mondial édition vidéo (Artificial Analysis)IT之家, 3 août
DeepSeek V4-Flash (MIT)深度求索 DeepSeek284 Md (13 act.), post-entraînement agent « ×7,5 », ~1 ¥/MMIT ; auto-déclaréAI工具宝箱, juil.
Seedance 2.5ByteDance SeedVidéo 30 s, récit multi-plans, 30 img/10 vid/10 audio en réf.Non précisée ; N/A新浪科技, 31 juil.
« 8 semaines, 5 modèles »Écosystème chinoisBascule des entreprises US (Coinbase, DoorDash, Airbnb, Lindy) ; écart 2,7 % (Stanford)Poids ouverts ; OpenRouter >30 % (pic 46 %)21世纪经济报道, 5 août
MiMo-V2.5 n°1 OpenRouterXiaomi / 小米31,2 T d’appels/mois (juillet), top 5 100 % chinoisMIT ; 309 Md (15 act.)网易, juil.

Sources