Quelques jours après le « choc » du Kimi K3, Alibaba lance Qwen 3.8 : c’est le signe que les Etats-Unis ont un problème

Les entreprises chinoises d’IA le jettent. Après le lancement du prometteur Kimi K3, Alibaba vient de présenter Qwen 3.8, un modèle gigantesque qui, selon les responsables, est si puissant que seul Fable 5 parvient à le surpasser. Si cela se confirme, nous serons confrontés à un tournant potentiel dans la course à l’IA. Une situation dans laquelle la Chine ne sera plus dans des mois.

Un redoutable rival du GPT-5.6 et du Fable 5. Qwen 3.8 Mac possède 2,4 milliards de paramètres, le plaçant à peine « légèrement » derrière le également gigantesque Kimi K3 que nous avons rencontré la semaine dernière et qui possède 2,8 milliards de paramètres. Les développeurs peuvent désormais commencer à tester le modèle via la plateforme de programmation Qoder d’Alibaba, et les responsables ont annoncé qu’ils publieraient bientôt leurs pondérations. Le message d’Alibaba est tout un défi, car ils prétendent que seul Fable 5 parvient à dépasser leur capacité. Cela en dit long… ou peut-être pas.

Toutes inconnues. La vérité est qu’il s’agit d’une présentation préliminaire car la disponibilité du modèle est très limitée. En fait, l’entreprise n’a même pas publié de références internes, ce qui rend difficile la validation de telles affirmations. Certains utilisateurs ont partagé des résultats théoriques sur le comportement de Qwen 3.8 et selon ces données, il semble que nous soyons face à un modèle prodigieux, mais dont les détails comme le coût ou l’efficacité sont également inconnus.

Pendant ce temps, Kimi K3 montre déjà sa puissance. Le lancement intervient quelques jours seulement après que Kimi K3 ait réussi à surpasser Fable 5 et GPT-5.6 Sol dans certains tests spécifiques sur la plateforme de référence Arena.ai. Il a également surpassé l’Opus 4.8 dans la classification des tests de génération de texte, ce qui est tout aussi frappant, surtout si l’on tient compte du fait que le modèle chinois coûte 40 % de moins. La demande pour Kimi K3 a été si élevée que Moonshot AI a dû annoncer qu’elle doit actuellement annuler de nouveaux abonnements pour faire face à l’énorme quantité de demandes reçues par ses serveurs.

GLM 5.2 avait déjà porté son propre coup. Nous avons eu un été très chargé en termes de nouveaux modèles d’IA en provenance d’Extrême-Orient. En juin, la grande surprise a été GLM-5.2, le modèle ouvert de Zhipu AI qui, avec ses 744 milliards de paramètres, a réussi à rivaliser avec l’Opus 4.8 pour une fraction de son prix. Ce modèle distançait tous ses concurrents chinois de l’époque (MiniMax, DeepSeek V4 Pro, Kimi K2.6) et commençait à montrer clairement que la Chine avait « un mythe chez elle ».

Le motif qui commence à être dessiné. Ni GLM-5.2, ni Kimi K3 plus tard, ni maintenant Qwen 3.8 n’ont besoin d’être les meilleurs modèles du monde pour changer les règles du jeu : pour les entreprises et les développeurs, avoir accès à un modèle qui fonctionne presque comme les meilleurs, qui coûte (parfois beaucoup) moins cher et qui peut même être installé dans leurs propres systèmes car ce sont des modèles ouverts peut être plus attractif que de payer pour les très chers modèles frontière d’OpenAI ou d’Anthropic. Chaque lancement remet en réalité en question les sommes exorbitantes que ces entreprises investissent dans des centres de données toujours plus grands.

Alibaba fait de même. L’entreprise chinoise devra confirmer avec des données que Qwen 3.8 est vraiment aussi bon qu’on le dit, mais pour l’instant, elle a déjà remporté une victoire pertinente : le gouvernement de Pékin a approuvé Apple Intelligence, et permettra aux iPhone, iPad et Mac d’utiliser ladite technologie dans le géant asiatique avec un détail très particulier : les modèles d’IA utilisés proviendront d’Alibaba, pas de Google.

Je distille, vous distillez, il distille. Et pendant que tout cela se produit, Anthropic accuse Moonshot et d’autres sociétés chinoises de « distiller » leurs modèles à l’échelle industrielle pour développer leurs propres propositions. C’est-à-dire : ils prétendent que si les modèles chinois sont si bons c’est parce qu’ils font une sorte de rétro-ingénierie sur des modèles comme Claude Opus 4.8, par exemple. Mais le fait que de nombreux modèles chinois soient ouverts a également permis aux entreprises américaines de profiter de ces modèles pour tous types de projets, y compris des modèles spécifiques comme Composer 2.5 de Cursor ou le nouveau Inkling de Thinking Machines basé sur DeepSeek-V3.

L’écart disparaît. Le lancement de ces modèles démontre que l’écart entre les modèles d’IA chinois et américains s’est considérablement réduit. Il n’y a pas si longtemps, on disait qu’il fallait environ six mois à la Chine pour atteindre la capacité des modèles américains, mais ces développements montrent clairement qu’il ne faut plus que quelques semaines avant que des modèles comparables en performances apparaissent, mais avec des poids ouverts et un coût réduit. Si la course devenait déjà intéressante, elle devient désormais fascinante.

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