Amazon Web Services a annoncé que trois modèles de langage DeepSeek sont désormais répertoriés dans SageMaker JumpStart. Les modèles – DeepSeek‑V4‑Pro, DeepSeek‑V4‑Flash et DeepSeek‑V4.1‑Flash – sont à poids ouverts : leur code et leurs poids sont librement accessibles sous licence MIT. Les clients peuvent les ajouter à leur compte AWS en quelques clics dans la console ou à l’aide du SDK Python de SageMaker. L’annonce a été faite le 12 novembre 2026.
DeepSeek‑V4‑Pro est le plus grand des trois modèles. Il compte 1,6 billion de paramètres dans une architecture à mélange d’experts (MoE), mais seuls 49 milliards sont actifs pour chaque jeton. Il prend également en charge une fenêtre de contexte de 1 million de jetons, ce qui lui permet de lire et d’analyser de très longs documents. Il convient ainsi à des tâches comme la résolution de problèmes en plusieurs étapes, la rédaction de rapports détaillés ou toute application nécessitant des capacités linguistiques maximales.
DeepSeek‑V4‑Flash est une solution plus petite et moins coûteuse. Avec 284 milliards de paramètres au total et 13 milliards actifs par jeton, il conserve la même fenêtre de 1 million de jetons tout en nécessitant beaucoup moins de puissance de calcul. AWS le destine aux services de production sensibles à la latence et soucieux des coûts, comme les chatbots ou la synthèse en temps réel.
Le modèle le plus récent, DeepSeek‑V4.1‑Flash, ajoute la prise en charge du multimodal et une nouvelle architecture encodeur-décodeur causal. Son architecture de base compte 552 milliards de paramètres, mais seuls 8 milliards sont utilisés lors du préremplissage initial et 16 milliards pendant la génération de texte. Il peut produire jusqu’à 384 k jetons et utilise Compressed Sparse Attention 2 (CSA2) ainsi qu’une mise en cache KV en FP4 pour réduire l’utilisation de la mémoire à environ un quart de celle de V4‑Flash. Ces techniques visent les charges de travail agentiques combinant texte et vision, comme les assistants de programmation capables aussi de lire des captures d’écran.
Pourquoi ajouter ces modèles maintenant ?
AWS étoffe son catalogue de modèles de fondation afin d’offrir davantage de choix aux développeurs entre puissance brute et efficacité. En proposant à la fois un modèle phare de grande envergure (V4‑Pro) et deux variantes axées sur les coûts (V4‑Flash et V4.1‑Flash), les clients peuvent trouver le bon équilibre entre leur budget et leurs exigences de latence sans quitter l’écosystème AWS. La licence à poids ouverts permet également aux petites équipes d’affiner les modèles ou de les intégrer à des pipelines propriétaires.
Pourquoi c'est important
Les développeurs peuvent désormais exécuter de grands modèles de langage sur AWS sans bâtir leur propre infrastructure et choisir une version adaptée à leurs besoins en matière de coût ou de rapidité. La licence à poids ouverts permet aussi aux petites entreprises de personnaliser les modèles pour des applications de niche, même si elles doivent toujours disposer de crédits AWS ou d’un compte payant pour les déployer.
