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Google lance Gemma 3, des modèles ouverts de 1B, 4B, 12B et 27B avec vision, une fenêtre de contexte de 128K et la prise en charge de 140 langues ; le 27B obtient 1338 sur LMArena et le 4B est présenté face à Gemma 2 27B.

L'équipe Qwen d'Alibaba publie en open source la famille Qwen3 sous licence Apache 2.0, avec six modèles denses de 0.6B à 32B et deux modèles à mélange d'experts (30B-A3B et 235B-A22B), des modes réflexion et non-réflexion commutables et 119 langues ; le modèle dense phare Qwen3-32B obtient 93.8 sur Arena-Hard en mode réflexion.

DeepSeek met à niveau son modèle de raisonnement R1 vers R1-0528, avec des poids ouverts sous licence MIT, faisant passer AIME 2025 de 70.0 % à 87.5 % et GPQA-Diamond de 71.5 % à 81.0 %, tout en ajoutant l'appel de fonctions et la sortie JSON.

L'équipe Qwen d'Alibaba publie discrètement Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507, un modèle à mélange d'experts de 235B sans réflexion, avec un contexte de 256K et sous licence Apache 2.0, que les propres tableaux de Qwen placent devant Claude Opus 4 sans réflexion et Kimi K2 sur plusieurs tests.

L'équipe Qwen d'Alibaba publie Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, un modèle de mélange d'experts de 30.5B sans réflexion, avec seulement 3.3B de paramètres actifs et un contexte de 262K qui, selon Qwen, se rapproche de GPT-4o.

OpenAI publie deux modèles de raisonnement à poids ouverts, gpt-oss-120b et gpt-oss-20b, destinés aux équipes qui souhaitent exécuter et personnaliser elles-mêmes leurs modèles.

Alibaba publie Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct et Thinking, des modèles de 80B ultra-parcimonieux qui n'activent que 3B de paramètres par token, reposent sur une conception d'attention hybride Gated DeltaNet et sont sous licence Apache 2.0.

DeepSeek publie l'expérimental DeepSeek-V3.2-Exp, premier modèle doté de DeepSeek Sparse Attention, et réduit de plus de moitié les tarifs de son API, à $0.28 par million de tokens en entrée et $0.42 par million de tokens en sortie.

Z.ai (Zhipu AI) lance GLM-4.6, son modèle de code phare avec une fenêtre de contexte de 200K jetons, qui l'emporte dans 48.6% des tâches de code réelles en duel direct avec Claude Sonnet 4 et utilise plus de 30% de jetons en moins que GLM-4.5.

Anthropic lance Claude Opus 4.5, son nouveau modèle phare, à la pointe en programmation et en usage agentique, pour un tarif plus bas.

Google lance Gemini 3 Flash, une intelligence de pointe conçue pour la vitesse qui surpasse 2.5 Pro trois fois plus vite, au prix de $0.50 par million de jetons en entrée et $3 par million de jetons en sortie.

Z.ai (Zhipu AI) publie GLM-4.7, un modèle phare axé sur la programmation sous licence MIT, qui obtient 73.8 sur SWE-bench Verified et 87.4 sur τ²-Bench et se classe premier parmi les modèles ouverts sur Code Arena fin 2025.

Z.ai publie GLM-4.7-Flash, un modèle ouvert à mélange d'experts 30B-A3B qui devance gpt-oss-20b et Qwen3-30B-A3B-Thinking sur la plupart des benchmarks de programmation et d'agents, avec une offre d'API gratuite.

DeepSeek publie l'aperçu de DeepSeek-V4 en poids ouverts : V4-Pro avec 1.6 mille milliards de paramètres (49 milliards actifs) et V4-Flash avec 284 milliards (13 milliards actifs), tous deux avec une fenêtre de contexte de 1 million de tokens et des tarifs d'API de lancement à partir de $0.14 par million de tokens en entrée.

Tencent lance officiellement Hy3, la version de production de son modèle à poids ouverts Hunyuan : un mélange d'experts de 295B paramètres dont 21B actifs, avec un contexte de 256K tokens, facturé 1 yuan par million de tokens en entrée.

Z.ai (Zhipu AI) publie GLM-5.3, une évolution de GLM-5.2 obtenue uniquement par post-entraînement, qui obtient 28.3 sur Terminal Bench 3.0 et 84.5% sur le benchmark de vulnérabilités CyberGym, avec un contexte de 1M de jetons et des poids ouverts deux semaines plus tard.

IBM lance Granite 4.2, trois modèles de raisonnement ouverts sous licence Apache 2.0 (3B, 8B et 30B) avec un mode de réflexion activable ; le 8B obtient 47.67 sur SWE-bench Verified et 86.67 sur AIME25 dans les tests d'IBM.

Z.ai lance GLM-5.3-Flash, un modèle multimodal natif à poids ouverts de 320B de paramètres (18B actifs) sur une base nouvellement entraînée qui, selon l'entreprise, surpasse GLM-5.2 pour un dixième du prix, proposé à $0.15 par million de tokens en entrée.

Google lance Gemini 3.8 Flash, son meilleur modèle de raisonnement et de codage à ce jour, au tarif de lancement de 3.7 Flash, ainsi que Gemini 3.8 Flash Cyber, un modèle de détection et de correction de vulnérabilités réservé aux défenseurs gouvernementaux et d'entreprise de confiance via son nouveau programme Fairwind.

DeepSeek lance DeepSeek-V4.1-Flash, un modèle multimodal à poids ouverts de 552 milliards de paramètres, qu'elle affirme surpasser son propre modèle phare V4-Pro, et vers lequel elle redirige tout le trafic API de V4-Pro, aux tarifs de Flash.

Anthropic lance Claude Opus 5.5, premier modèle de la nouvelle famille Claude 5.5, qui égalerait Claude Fable 5.1 sur la plupart des tâches tout en coûtant 40 % moins cher à exécuter qu'Opus 5.

Xiaomi lance et publie en open source MiMo-V2.6-Pro et MiMo-V2.6-Flash, des modèles nativement omnimodaux avec un contexte de 1 million de jetons ; Pro obtient 46,32 points à l'Artificial Analysis Intelligence Index, le meilleur score de tous les modèles open source.

Google a annoncé Gemini 4 Argon le 30 septembre comme son nouveau modèle de pointe, bientôt déployé auprès des abonnés Google AI Ultra et des clients payants de l'API, au tarif de lancement de 2 $/10 $ par million de tokens, sans date de sortie ferme.

Google a commencé à déployer Gemini 4 Argon le 13 octobre auprès des clients API payants et des abonnés aux applications Pro et Ultra Gemini. Le prix de lancement de l'API est $2 par million de jetons d'entrée et $10 par million de jetons de sortie jusqu'au 30 novembre.