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Anthropic dévoile de nouveaux modèles « gourmands », la puissance de Fable 5 déçoit

Anthropic, la société derrière l'IA Claude, voit deux nouveaux modèles, "Marshmallow" (guimauve) et "Melon", fuiter prématurément via des applications tierces. Des tests précoces suggèrent que Marshmallow, probablement une itération de niveau Opus, surpasse Opus 5 en fluidité conversationnelle, tandis que Melon est moins performant. Leur lancement officiel est attendu la semaine prochaine. Cette fuite intervient alors que le modèle phare d'Anthropic, Fable 5 (le plus puissant et le plus cher), connaît un accueil commercial frais depuis son lancement il y a deux mois. Selon des données de la plateforme Ramp, il ne représente qu'environ 11% des dépenses en tokens des entreprises américaines sur Anthropic, loin derrière les 25% du concurrent GPT-5.6 Sol d'OpenAI. Le problème principal est son prix prohibitif (le double d'Opus 4.8) pour un gain de performance perçu comme marginal dans de nombreux cas d'usage. Pire, le modèle Opus 5, sorti fin juillet à moitié prix de Fable 5, obtient des résultats comparables voire supérieurs dans certains benchmarks comme CursorBench, conduisant les entreprises à le privilégier. Parallèlement, les modèles open source gagnent massivement en popularité, représentant désormais 62% du volume de tokens utilisés tout en ne coûtant qu'une fraction des modèles propriétaires. Dans ce contexte, les nouveaux modèles "Marshmallow" et "Melon" semblent être une réponse d'Anthropic pour combler un vide crucial dans son offre : fournir des modèles à la fois performants, abordables et adaptés à une adoption massive par les entreprises, au-delà des purs démonstrateurs de technologie comme Fable 5.

marsbitHier 01:08

Anthropic dévoile de nouveaux modèles « gourmands », la puissance de Fable 5 déçoit

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Soudain, DeepSeek annonce des tarifs creux le week-end, travailler le samedi et dimanche deviendrait plus avantageux ?

DeepSeek a annoncé une modification de sa tarification par période de pointe et creuse pour ses API, effective à partir du 23 août. Désormais, les week-ends (samedi et dimanche) seront entièrement facturés au tarif creux, sans distinction d'heure. Cette décision, généralement bien accueillie par les développeurs qui peuvent ainsi réduire leurs coûts en exécutant des tâches batch le week-end, suscite également des inquiétudes parmi les salariés. En effet, certaines industries, comme celle des mini-séries, ont déjà commencé à ajuster les horaires de travail pour profiter des périodes de calcul AI moins chères. Des cas sont rapportés où des entreprises modifient les plannings, voire imposent du travail le week-end, pour optimiser les dépenses en tokens. Les raisons de ce changement tarifaire font débat. Une hypothèse avance que les prix de pointe correspondent aux périodes d'entraînement des modèles par DeepSeek, libérant la capacité de calcul le week-end. D'autres remettent en cause cette logique, arguant que l'entraînement des modèles est hautement automatisé. Alors que la nouvelle grille tarifaire est en vigueur, la question des impacts à long terme sur l'organisation du travail et des potentielles économies réelles, compte tenu des coûts de coordination supplémentaires, reste ouverte.

marsbitIl y a 2 jours 01:39

Soudain, DeepSeek annonce des tarifs creux le week-end, travailler le samedi et dimanche deviendrait plus avantageux ?

marsbitIl y a 2 jours 01:39

Prix annoncés à 5 dollars chacun, factures divergentes de 30% : un cadre d'OpenAI souligne que les tokens ne peuvent jamais être directement comparés

Le coût réel des modèles de langage ne peut être comparé simplement sur la base du prix par million de tokens, car un "token" n'est pas une unité standardisée. Un responsable d'OpenAI illustre cela avec l'exemple d'une pizza : deux pizzas identiques, coupées en 8 ou 16 parts avec des prix unitaires différents, entraînent des totaux différents. De même, un même texte peut être divisé en 766 tokens par GPT-5.6 Sol et 1 170 par Claude Opus 5, soit 34,5 % de moins pour OpenAI, malgré un prix identique de 5$/M de tokens. Cette divergence vient des *tokenizers* propres à chaque modèle, formés sur des corpus différents. Même chez un même fournisseur, les comptages peuvent varier : Anthropic indique que ses modèles récents génèrent environ 30 % de tokens en plus pour un même texte par rapport aux anciens. Le prix final dépend de quatre facteurs principaux : 1) l'efficacité du *tokenizer* (le nombre de tokens générés), 2) l'utilisation du cache (beaucoup moins cher chez OpenAI), 3) le coût des tokens de sortie (souvent plus élevé et déterminant dans les flux de travail), et 4) les majorations pour longs contextes (ex. : +100 % sur l'entrée au-delà de 272K tokens pour GPT-5.6 Sol). Par conséquent, comparer uniquement les prix unitaires est trompeur. L'indicateur pertinent devient le **coût par résultat réussi** (*price per successful outcome*). Pour évaluer le coût réel, il faut tester les modèles sur sa propre charge de travail, en tenant compte de tous ces paramètres et de la qualité des réponses.

marsbit08/19 08:25

Prix annoncés à 5 dollars chacun, factures divergentes de 30% : un cadre d'OpenAI souligne que les tokens ne peuvent jamais être directement comparés

marsbit08/19 08:25

Les développeurs du monde entier paient volontairement Anthropic, la société a finalement décidé d'intervenir

Anthropic a publié un guide pour aider les développeurs à réduire leurs coûts d'utilisation de Claude Code, l'outil de programmation alimenté par l'IA. L'entreprise constate que les utilisateurs gaspillent souvent des tokens (unités de calcul facturées), augmentant inutilement leurs dépenses mensuelles, qui oscillent généralement entre 150 et 250 dollars. Le coût dépend principalement des tokens d'entrée (moins chers) et de sortie (5 fois plus chers), du modèle choisi (Opus, Sonnet, Haiku) et du niveau d'effort de raisonnement. Un levier crucial d'économie est le **cache de prompt**. Lorsqu'une partie d'une conversation reste identique entre deux requêtes, elle est relue à seulement 10% de son coût initial. Ce cache est toutefois invalidé par tout changement (modèle, niveau d'effort, compression, expiration du temps). Pour optimiser les coûts, Anthropic recommande six pratiques principales : 1. Utiliser `/clear` après chaque tâche pour éviter de traîner un contexte inutile. 2. Définir le modèle et le niveau d'effort dès le début et ne pas les changer. 3. Référencer les fichiers avec `@` au lieu de taper leur chemin manuellement. 4. Ajouter des options "silencieuses" aux commandes générant de grandes sorties. 5. Utiliser `/compact` avant une pause, tant que le cache est actif. 6. Déléguer les tâches à sorties volumineuses à un sous-agent (`subagent`) pour isoler son contexte. L'accumulation non contrôlée du contenu dans l'historique (fichiers lus, sorties de commandes) fait gonfler les coûts de manière quadratique. Des outils comme `/rewind` pour annuler les derniers messages ou une compression stratégique sont donc essentiels. Maîtriser la gestion du contexte et des tokens devient une compétence clé pour les développeurs, permettant de multiplier la productivité apportée par l'IA tout en contrôlant son budget.

marsbit08/17 03:50

Les développeurs du monde entier paient volontairement Anthropic, la société a finalement décidé d'intervenir

marsbit08/17 03:50

Les crypto-agents obtiennent une IA avancée pour 87 dollars par mois, DeepSeek proposant un prix inférieur à Grok 4.6

Le 12 août, DeepSeek a lancé son modèle V4 Pro à un prix compétitif de 0,87 $ par million de tokens, le même jour où SpaceXAI a publié Grok 4.6 à 6 $ par million. Bien que les performances de V4 Pro soient inférieures à celles de Grok 4.6, GPT-5.6 Sol et Claude Fable 5, son coût significativement plus bas le rend très attractif pour les applications nécessitant de gros volumes de tokens, comme les agents DeFi. V4 Pro, un système à experts mixtes avec 1,6 trillion de paramètres, excelle en sécurité et automatisation, obtenant des scores élevés dans les tests CyberGym Agent et AutomationBench. Pour une application générant 100 millions de tokens par mois, le coût serait d'environ 87 $ avec V4 Pro, contre 2500 $ à 3000 $ avec des modèles concurrents. DeepSeek a ainsi réduit ses prix de 75% en mai, bien qu'une future hausse des tarifs API soit annoncée. De son côté, Elon Musk a déclaré que les revenus de l'IA de SpaceX dépasseront bientôt tous ses autres secteurs d'activité. Cette bataille des prix et des performances marque une nouvelle étape dans l'accessibilité des agents IA avancés.

cryptonews.ru08/13 12:28

Les crypto-agents obtiennent une IA avancée pour 87 dollars par mois, DeepSeek proposant un prix inférieur à Grok 4.6

cryptonews.ru08/13 12:28

Le plus grand trou noir de l'IA : Après 1 000 milliards de dollars de revenus annuels pour Anthropic, le prix de la puissance de calcul s'envole par 10

Lorsque les agents IA commencent à remplacer le travail intellectuel humain, comment le prix de la puissance de calcul doit-il être réévalué ? Le podcast technologique Dwarkesh Patel avance une prédiction audacieuse : si les revenus des laboratoires d'IA comme Anthropic continuent de croître rapidement (atteignant potentiellement 1000 milliards de dollars d'ici fin 2025), tandis que l'offre de calcul n'augmente que d'environ 3 fois par an, le prix du calcul pourrait être multiplié par plus de 10. Une idée clé est que les GPU, comme le H100 de NVIDIA, ne sont plus de simples pièces matérielles mais des supports pour une main-d'œuvre numérique. Si une puce H100 peut héberger un agent IA au niveau d'un ingénieur logiciel de premier plan (dont le salaire annuel moyen à Silicon Valley dépasse 250 000 $), sa valeur locative théorique devrait s'aligner sur cette productivité, créant un écart de 15 fois par rapport aux prix de location actuels. La croissance des capacités et des revenus de l'IA dépasse désormais la croissance de l'offre physique de calcul. Pour combler cet écart, les laboratoires pourraient devoir accepter des marges bénéficiaires irréalistes (jusqu'à 95%) ou, plus probablement, assister à une inflation massive du prix par unité de calcul. La concurrence en IA entre dans l'ère des infrastructures, où le calcul de pointe devient une ressource stratégique, comparable à l'énergie. La location de clusters de GPU dédiés, comme le fait Google auprès de SpaceX, atteint déjà des prix élevés. La limite physique de la production de semi-conducteurs (loi de Moore ralentie, cycles de construction de fonderies, capacité limitée des machines EUV) verrouille l'offre, incapable de suivre la demande explosive. Un effet économique contre-intuitif (effet Alchian-Allen) pourrait aggraver la situation : lorsque le coût fixe de la puissance de calcul est élevé, il devient plus rentable d'utiliser les modèles les plus performants et chers pour minimiser le temps de calcul total, éliminant les modèles médiocres. Certains arguments s'opposent à cette vision, notant que la valeur de l'IA est limitée dans les domaines physiques ou réglementés, et que l'histoire montre que les prédictions de pénurie de ressources échouent souvent face à l'innovation. Cependant, l'offre de calcul est considérée comme bien moins élastique que celle des matières premières. Avant que le calcul ne redevienne abondant, le monde pourrait traverser une intense course aux armements et une inflation du coût de la puissance de calcul.

marsbit08/04 14:00

Le plus grand trou noir de l'IA : Après 1 000 milliards de dollars de revenus annuels pour Anthropic, le prix de la puissance de calcul s'envole par 10

marsbit08/04 14:00

Qualcomm veut étendre son marché avec des puces double haut de gamme, mais se heurte à la hausse des prix de la mémoire

Selon le planning officiel de Qualcomm, le prochain sommet Snapdragon se tiendra en septembre 2026. Cette année, la stratégie pourrait changer : au lieu d'un seul puce flagship, Qualcomm préparerait deux versions, une Standard et une Pro, basées sur la plateforme 2nm. L'objectif est clair : élargir son marché. La version Pro, avec des fréquences plus agressives, un GPU plus puissant et la prise en charge de la LPDDR6, viserait les modèles Ultra et les téléphones de jeu haut de gamme. La version Standard, aux spécifications légèrement réduites, serait destinée aux flagships plus accessibles, permettant à plus de fabricants d'afficher la mention "nouveau Snapdragon". Cependant, cette stratégie d'expansion arrive à un moment difficile. L'industrie des smartphones fait face à une hausse importante et potentiellement durable du prix de la mémoire, due à la forte demande des data centers pour l'IA. Cette hausse des coûts (la mémoire représentant 10 à 20% du coût d'un smartphone) rétrécit la fourchette de prix accessible pour les consommateurs. Ainsi, les économies réalisées avec la puce Standard pourraient être absorbées par le surcoût de la mémoire, rendant les téléphones qui l'équipent moins attractifs. Pour les consommateurs, cette segmentation crée une hiérarchie visible ("Standard" vs "Pro") là où elle était auparavant implicite. Face à des prix globaux en hausse, ils pourraient se tourner vers d'anciennes générations de flagships plutôt que d'opter pour un modèle équipé d'une version "standard" au prix élevé. Finalement, l'initiative de Qualcomm, logique pour amortir les coûts des puces avancées, risque de se heurter à un marché contraint par la hausse des coûts, conduisant à une ère de flagships Android plus chers et à un choix plus complexe pour les acheteurs.

marsbit08/04 01:35

Qualcomm veut étendre son marché avec des puces double haut de gamme, mais se heurte à la hausse des prix de la mémoire

marsbit08/04 01:35

OpenAI ne compte plus sur son modèle le plus cher pour gagner de l'argent

OpenAI réduit considérablement ses prix : le modèle GPT-5.6 Luna baisse de 80 % et Terra de 20 %. Ce mouvement, accompagné par Anthropic qui propose aussi des alternatives moins chères, marque un tournant stratégique. Les géants de l'IA ne misent plus seulement sur leurs modèles "phares" les plus performants et chers (comme Sol ou Fable) pour générer des revenus, mais encouragent désormais l'utilisation de modèles intermédiaires (Luna, Terra, Opus) pour les tâches courantes et à grande échelle. L'idée est de créer un écosystème où les modèles se spécialisent : les plus intelligents conçoivent et planifient, tandis que les plus abordables exécutent. Cette approche, similaire à l'industrie automobile où les modèles grand public assurent les volumes, vise à verrouiller les flux de traitement à bas coût. Un point clé est l'optimisation automatique : OpenAI révèle que ses modèles avancés participent désormais à l'optimisation de leur propre code et de leur efficacité, créant une boucle vertueuse de réduction des coûts. L'objectif final n'est plus de vendre l'intelligence la plus pointue, mais de devenir la plateforme par défaut, avec une rentabilité basée sur le volume massif d'appels d'API à très faible coût. Le débat se déplace ainsi de "quel modèle est le plus intelligent ?" vers "quel écosystème offre le meilleur ROI ?". L'ambition est que l'IA, comme l'électricité, devienne une utilité omniprésente et peu coûteuse, intégrée silencieusement dans tous les processus.

marsbit08/03 02:24

OpenAI ne compte plus sur son modèle le plus cher pour gagner de l'argent

marsbit08/03 02:24

Kimi oblige les deux géants à changer leurs tarifs ? Sam Altman admet rarement ses erreurs, Claude réinitialise ses quotas

La sortie de Kimi K3, modèle open-source performant à faible coût, a intensifié la compétition dans l'IA. Sam Altman, d'OpenAI, a admis des erreurs mais a prédit une année exceptionnelle à venir, coïncidant avec une croissance explosive des utilisateurs actifs de ChatGPT Work et Codex, passant à 900 millions en quelques jours. OpenAI et Anthropic s'affrontent dans une "guerre des tokens", augmentant les limites d'utilisation et offrant des crédits pour attirer les utilisateurs et collecter de précieuses données sur les tâches longues. OpenAI met en avant un nouveau métrique : l'« intelligence utile par dollar », arguant que le coût total pour accomplir une tâche réussie est plus important que le prix unitaire du token. La bataille se déplace des modèles aux agents intelligents intégrés dans les flux de travail. Anthropic a lancé Claude Code et Cowork, tandis qu'OpenAI a répliqué avec ChatGPT Work, intégrant Codex. L'objectif est de devenir le "collègue" IA qui accomplit des tâches complexes de manière autonome. La distribution massive d'OpenAI via son application est un avantage clé. L'enjeu final est de savoir quelle IA s'intégrera le plus profondément et efficacement dans nos processus de travail.

marsbit07/20 01:07

Kimi oblige les deux géants à changer leurs tarifs ? Sam Altman admet rarement ses erreurs, Claude réinitialise ses quotas

marsbit07/20 01:07

DeepSeek V4 « version pleine puissance » dévoilé, lancement prévu demain au plus tôt

Après près de trois mois d'attente, la version complète de DeepSeek V4 (General Availability) devrait être publiée prochainement, potentiellement dès demain. Le modèle est actuellement en test restreint. Deux versions sont annoncées : DeepSeek V4 Flash et DeepSeek V4 Pro. Les premières impressions d'un développeur indiquent que les performances globales se rapprochent du niveau d'Opus 4.8, avec des capacités de codage similaires à GPT-5.6 Sol et une nette amélioration des capacités d'agent et de génération 3D/SVG. Cependant, le modèle nécessiterait plus d'itérations qu'un Fable 5 pour accomplir la même tâche. Le principal changement réside dans la tarification de l'API, qui introduit un système de « facturation aux heures de pointe » (peak/off-peak). Les prix restent très compétitifs : par exemple, le million de tokens en sortie pour la version Flash coûterait 0,28 $ (hors pointe) contre 0,56 $ en pointe. Bien que cette approche marque un changement pour DeepSeek, réputé pour ses prix bas, le modèle maintient un rapport performance/prix très attractif, se présentant comme une alternative économique face aux modèles majeurs comme Fable 5 ou GPT-5.6 Sol. Les premières démonstrations techniques, notamment la génération de jeux simples en HTML/JavaScript et d'éléments SVG, commencent à circuler, suscitant des retours partagés sur les performances finales. Les anciens modèles deepseek-chat et deepseek-reasoner seront officiellement retirés le 24 juillet. En résumé, DeepSeek V4 ne vise pas nécessairement la première place absolue en performances pures, mais poursuit sa stratégie de proposer des capacités de haut niveau (type Opus) à un coût significativement inférieur, renforçant ainsi sa réputation de « briseur de prix » sur le marché de l'IA.

marsbit07/19 05:34

DeepSeek V4 « version pleine puissance » dévoilé, lancement prévu demain au plus tôt