Mots-clés：grand modèle, agent intelligent, puce IA, GPT-5.6, ChatGPT Work, Muse Spark 1.1
🔥 Focus
OpenAI lance la famille GPT-5.6 et l’agent ChatGPT Work : OpenAI a officiellement lancé la famille GPT-5.6 (Sol, Terra, Luna), établissant un nouveau record avec un score de 53,6 points dans l’évaluation Agents’ Last Exam. Cette nouvelle version intègre complètement Codex dans la version de bureau de ChatGPT et introduit un tout nouvel assistant de travail, ChatGPT Work, capable de lire des fichiers à travers différentes applications, d’exécuter des tâches multi-étapes et de livrer directement des produits finis tels que des fichiers PPT ou Excel. De plus, l’API introduit un mode ultra pour l’appel d’outils programmatiques et la collaboration parallèle multi-agents, réduisant considérablement la consommation de Token et les coûts d’inférence, marquant ainsi un changement de paradigme des grands modèles, passant d’une simple boîte de dialogue à un “système d’exploitation de travail”. (Source : 机器之心 / THE DECODER)
Meta présente Muse Spark 1.1 et son API développeur : Le laboratoire de super-intelligence de Meta a publié Muse Spark 1.1, un modèle de raisonnement multimodal doté d’un contexte de 1 million de Token, axé sur la planification multi-agents et les capacités d’exploitation informatique. Pour la première fois, Meta ouvre l’accès payant à ses modèles de pointe via Model API, avec un tarif de 1,25 $/1M en entrée et 4,25 $/1M en sortie, brisant ainsi les prix planchers de l’industrie. Cela exerce une pression directe sur les modèles commerciaux à forte prime d’OpenAI et d’Anthropic, accélérant la guerre des prix sur le marché mondial de l’AI. (Source : 36kr / THE DECODER)
xAI lance Grok 4.5 et entre dans le top 3 de Code Arena : SpaceXAI a publié Grok 4.5, son premier modèle spécialement conçu pour la programmation et les agents. Entraîné en profondeur conjointement avec Cursor, ce modèle affiche une efficacité de Token extrêmement élevée dans les tâches SWE-Bench et s’est hissé en tête du classement des flux de travail automatisés AutomationBench-AA avec un score de 51 %. xAI a fixé son prix à 2 $/1M en entrée et 6 $/1M en sortie, défiant directement la domination d’OpenAI et d’Anthropic dans l’écosystème des développeurs grâce à un rapport qualité-prix et une vitesse de génération exceptionnels. (Source : 36kr / AI Business)
Meta progresse sur sa puce AI maison Iris et son cluster de calcul de 100 000 cartes : Selon un mémo interne révélé par Reuters, Meta prévoit de lancer en septembre de cette année la production de masse de sa quatrième génération de puce AI maison, baptisée “Iris”, conçue par Broadcom et fabriquée par TSMC. Cette puce viendra compléter les GPU existants de NVIDIA et AMD, soutenant le doublement de l’infrastructure de calcul de Meta, qui passera de 7 GW en 2026 à 14 GW en 2027, afin de répondre aux besoins croissants d’inférence et d’entraînement de la série de modèles Muse, et de réduire davantage sa dépendance vis-à-vis de NVIDIA. (Source : The Verge / alexandr_wang)
SpaceX prévoit de déployer 100 000 satellites Starlink de troisième génération pour construire un réseau neuronal AI : SpaceX a officiellement demandé l’autorisation de la FCC pour construire la constellation de satellites Starlink de troisième génération, prévoyant de déployer 100 000 satellites. Pesant 2 tonnes chacun, ces satellites de nouvelle génération sont conçus pour l’orbite terrestre très basse, avec des capacités de liaison montante et descendante multipliées respectivement par 10 et 22. Cette constellation vise à servir d’infrastructure mondiale à l’ère de l’AI, connectant en temps réel les grands modèles cloud de xAI, le système de conduite autonome de Tesla (FSD) et les données et la puissance de calcul en périphérie (edge) du robot humanoïde Optimus, afin de construire un réseau neuronal en boucle fermée pour le monde physique. (Source : teortaxesTex / 36kr)
Fidji Simo démissionne de son poste de cadre clé chez OpenAI : Fidji Simo, la “numéro deux” d’OpenAI responsable des produits et des affaires, a annoncé sa démission de ses fonctions à plein temps pour devenir consultante à temps partiel. Simo a notamment dirigé la fusion architecturale de la nouvelle application de bureau ChatGPT et a encouragé la restructuration de Sora et de certaines équipes scientifiques durant son mandat. Son départ intervient à un moment où la croissance d’OpenAI ralentit et où l’entreprise fait face à une concurrence féroce de la part d’Anthropic. Ses anciennes responsabilités de gestion des produits et des affaires seront partagées par des cadres tels que Greg Brockman et Sarah Friar. (Source : The Verge / 36kr)
🎯 Développements
Ant Lingbo lance le modèle d’action du monde natif incarné LingBot-VA 2.0 : Ant Lingbo a publié le premier modèle d’action du monde pré-entraîné “natif incarné” (embodied native) de l’industrie, LingBot-VA 2.0. La base de ce modèle est pré-entraînée à partir de zéro sur une architecture autorégressive, alignant la sémantique, l’action et l’espace latent visuel. Le modèle introduit une architecture MoE et un mécanisme de raisonnement asynchrone prospectif, atteignant un contrôle en boucle fermée en temps réel à 150 Hz sur une seule carte lors de tests sur machine réelle. Il a réussi des opérations à long terme et de précision telles que le rangement de bureau et la saisie sur bande transporteuse, marquant l’entrée du cerveau robotique dans l’ère de l’intelligence native. (Source : 量子位 / 机器之心)
Yinlü Shandong lance le premier grand modèle de musique AI en chinois entièrement développé en interne, “Gege AI” : Yinlü Shandong a publié le grand modèle de musique “Gege AI”, le premier grand modèle de musique en langue chinoise à l’échelle du milliard de paramètres pré-entraîné à partir de zéro. Pour répondre aux difficultés de localisation telles que la prononciation chinoise, les limites syllabiques et l’alignement des caractères et des sons, le modèle introduit un “a priori d’alignement souple phonème-trame temporelle” et une architecture de génération indépendante à double flux, permettant un alignement rythmique en temps réel entre la voix et l’accompagnement ainsi qu’une expression émotionnelle délicate. De plus, l’entreprise a signé un accord de partage des redevances de droits d’auteur avec ByteDance, bouclant ainsi le cycle commercial de la génération à la monétisation. (Source : 量子位 / 机器之心)
L’agent universel de Baidu “Baidu Dazi” met à niveau sa version personnelle et lance sa version entreprise : Baidu a annoncé lors de l’AIDAY que le nombre moyen de questions quotidiennes sur “Baidu Dazi” a grimpé en flèche de 20 fois. La version personnelle a bénéficié d’une mise à niveau majeure de ses capacités de routage intelligent, de mémoire partagée multi-terminaux, d’opérations sur navigateur cloud et de génération de PPT, tout en lançant une suite professionnelle pour les créateurs de contenu (we-media). Parallèlement, la version entreprise a été publiée, offrant des fonctionnalités telles que la collaboration d’équipe, la capitalisation des actifs, l’intégration des processus et la gouvernance de la sécurité. Elle permet de transformer les réalisations des employés en actifs organisationnels et publie une norme d’accès Skill de niveau entreprise, accélérant le déploiement à grande échelle des agents dans les flux de travail des entreprises. (Source : 量子位 / 机器之心)
1X Technologies présente la main actionnée par tendons à 25 degrés de liberté du robot humanoïde NEO : 1X Technologies a présenté la dernière génération de main robotique équipant son robot humanoïde NEO. Cette main possède 25 degrés de liberté, utilise une transmission par tendons quasi-directe, et dispose d’une perception tactile haute résolution sur l’ensemble des doigts, ainsi que de caractéristiques de transparence de force et de réversibilité. Lors des démonstrations, la main a pu réaliser des opérations de haute précision telles que visser une ampoule, fermer une fermeture éclair, trier des pièces de monnaie et brancher un câble de charge. Le produit est entré en phase de production de masse, avec un objectif de capacité de production de 10 000 unités cette année. (Source : 36kr / nptacek)
Sugon inaugure le premier super-cluster AI de 100 000 cartes entièrement fabriqué en Chine, “Sugon 8000” : Sugon a annoncé l’inauguration officielle de “Sugon 8000 (Dengfeng)”, un super-cluster AI de 100 000 cartes entièrement fabriqué en Chine et basé sur une feuille de route technologique d’intégration native super-intelligente. Le cluster prend en charge l’ensemble du spectre de calcul, de la double précision à la basse précision, et a réalisé des percées d’ingénierie au niveau du système dans quatre dimensions : réseau, refroidissement liquide, stockage et planification. Il a déjà finalisé plus de 300 optimisations d’applications industrielles. Parallèlement, l’Institut de recherche sur l’intelligence scientifique de Pékin a signé un accord de coopération stratégique avec Sugon pour lancer le développement d’un second système, marquant le passage des clusters de 100 000 cartes à une phase d’application à grande échelle. (Source : 机器之心)
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🧰 Outils
Unsloth AI lance la version quantifiée accélérée NVFP4 de Qwen3.6 : Unsloth AI a publié les modèles quantifiés au format NVFP4 pour Qwen3.6 27B et 35B-A3B. En appliquant des méthodes dynamiques au format W4A4, la vitesse d’exécution du modèle sur GPU a été multipliée par 1,56 à 2,5, sans aucune dégradation de la précision. De plus, cette version quantifiée propose un étalonnage du cache KV en FP8, prenant automatiquement en charge un contexte 2 fois plus long, ce qui optimise considérablement l’efficacité d’inférence des grands modèles locaux sur les cartes graphiques grand public. (Source : ClementDelangue / Reddit)
Google Cloud lance AlphaEvolve, un outil d’optimisation de code propulsé par Gemini : Google Cloud a annoncé la commercialisation officielle d’AlphaEvolve, un outil d’agent développé conjointement avec Google DeepMind. Propulsé par Gemini, cet outil est capable de concevoir, découvrir et optimiser de manière autonome du code algorithmique afin de résoudre des goulots d’étranglement d’ingénierie complexes. Il a déjà généré des noyaux (kernels) GPU sur le supercalculateur Frontier et a aidé des chercheurs à découvrir de nouveaux schémas de correction d’erreurs quantiques, multipliant par 4 la vitesse de simulation moléculaire dans la recherche de médicaments. (Source : GoogleDeepMind / algo_diver)
La communauté Open WebUI lance generate_documents, un outil de génération de documents Word : Le développeur Thomas a publié l’outil open-source generate_documents, qui peut être glissé directement comme plugin dans Open WebUI. Cet outil prend en charge les entrées Markdown ou JSON pour générer directement des fichiers .docx natifs, éditables et joliment mis en page. Il intègre 7 modèles thématiques (rapports, livres blancs, propositions, etc.) et prend en charge la génération automatique de couvertures, de tables des matières, de numéros de page, de graphiques et de citations en surbrillance, simplifiant considérablement le processus de génération et de mise en page des documents de bureau. (Source : Reddit)
OpenFox présente Speculative Cache Warming, un outil de débogage AI local : Le framework de codage AI local open-source OpenFox a introduit la fonctionnalité “Speculative Cache Warming” (préchauffage spéculatif du cache). Cette technologie tire parti du délai de frappe de l’utilisateur lors de la saisie des prompts pour préchauffer et traiter à l’avance sur le GPU local les prompts système (tels que AGENTS.md, les préférences) et les tableaux d’outils. Avec une vitesse de traitement des prompts de 500 tps, cette fonctionnalité permet d’économiser 10 à 20 secondes d’attente pour chaque nouvelle session, améliorant considérablement l’instantanéité des interactions avec les grands modèles locaux. (Source : Reddit)
Nous Research lance le service de déploiement cloud Hermes Agent : Nous Research a annoncé le lancement officiel de son service cloud Hermes Agent, gérable via le Nous Portal. Ce service permet aux développeurs de déployer rapidement des agents en ligne en moins de 60 secondes grâce à une configuration simple du modèle et des spécifications du serveur. La plateforme propose également un contrôle d’accès granulaire pour la collaboration d’équipe et une gestion unifiée de la facturation, réduisant ainsi davantage la barrière à l’entrée pour le déploiement d’agents de niveau entreprise. (Source : Teknium)
📚 Apprentissage
Samaya AI publie FrontierFinance, un benchmark d’évaluation pour les agents financiers : Samaya AI a rendu open-source FrontierFinance, un benchmark d’évaluation d’agents dans le domaine financier. Conçu pour des scénarios complexes dans les flux de travail d’investissement tels que l’extraction d’informations, la recherche sectorielle, l’analyse macroéconomique et la surveillance des catalyseurs, il comprend 220 cas réels et 11 543 règles d’évaluation formulées par des experts. Les tests montrent que les grands modèles actuels sont confrontés à des défis majeurs en matière de raisonnement financier ; le système AI de Samaya s’est hissé à la première place avec un taux de précision de 50,8 %, surpassant Claude Fable 5 et GPT-5.5. (Source : JeffDean / maithra_raghu)
AI Futures Project publie le rapport de prévision future “AI 2040: Plan A” : L’équipe de prévision de l’AI a publié son dernier rapport intitulé “AI 2040: Plan A”, qui expose systématiquement une vision positive de la coordination internationale et de la construction sécurisée de l’intelligence artificielle générale (AGI). Le rapport prévoit en détail la taille des futurs clusters de calcul, l’évolution des algorithmes et des solutions de désescalade des conflits sous l’angle géopolitique. Il anticipe l’apparition de modèles géants de 100T paramètres vers 2028 et appelle à l’établissement d’un mécanisme mondial de divulgation transparente et de surveillance des ressources de calcul afin d’éviter les risques de perte de contrôle. (Source : scaling01 / RyanGreenblatt)
Une équipe de Stanford publie un article explorant la diversité et les biais dans la recherche scientifique par des agents AI : L’équipe RegLab de l’Université de Stanford a publié un article intitulé “The Agentic Garden of Forking Paths”. L’étude révèle que, face à des ensembles de données scientifiques strictement identiques, des “agents de recherche” AI dotés de rôles et de contextes différents ont tendance à choisir des voies d’analyse conformes aux biais de leur configuration, aboutissant à des conclusions totalement différentes. Cela reproduit les biais idéologiques observés au sein des équipes de recherche humaines. Cela montre que la recherche scientifique assistée par l’AI doit non seulement se concentrer sur la justesse de la méthode, mais aussi se prémunir contre les biais de sélection cachés. (Source : TheTuringPost)
Des équipes de l’Université de Pékin et de l’Université de Fuzhou proposent LIMSSR, un cadre d’évaluation de la qualité des actions multimodales incomplètes : L’équipe de Peng Yuxin de l’Université de Pékin, en collaboration avec l’équipe de Ke Xiao de l’Université de Fuzhou, a proposé le cadre LIMSSR, dont l’article a été sélectionné pour un Spotlight à l’ICML 2026. Cette recherche s’attaque directement au défi de la perte systématique de données multimodales pendant la phase d’entraînement. Elle reformule l’évaluation de la qualité des actions multimodales incomplètes en un problème de raisonnement conditionnel de séquence à score. En s’appuyant sur la capacité d’inférence sémantique des grands modèles de langage dans des contextes incomplets, combinée à un mécanisme d’agrégation à double voie, elle permet une notation plus précise et fine des actions sur des benchmarks tels que FS1000. (Source : 机器之心)
Une équipe de l’Université de Pékin propose le benchmark d’édition d’images d’interaction humain-objet HOI-Edit et le cadre d’auto-correction SCPE : L’article de l’équipe de Liu Yang de l’Université de Pékin a été sélectionné pour l’ICML 2026. Pour surmonter les goulots d’étranglement tels que le manque de clarté des références spatiales et l’incohérence de la causalité physique dans l’édition d’images d’interaction humain-objet (HOI) complexes, l’étude propose le benchmark d’évaluation cognitive hiérarchique HOI-Edit ainsi que le protocole d’évaluation automatique HOI-Eval. Parallèlement, l’équipe a présenté le cadre SCPE, qui utilise le processus d’interaction dynamique d’image-vers-vidéo (I2V) pour diagnostiquer les causes d’échec. Grâce à la réflexion multi-agents et à l’itération de guides de référence, il améliore considérablement la précision de l’édition interactive. (Source : 机器之心)
💼 Business
Ollama boucle une levée de fonds de série B et annonce un écosystème de 9 millions de développeurs : Ollama, la plateforme d’exécution de grands modèles locaux, a annoncé la clôture d’un tour de table de série B mené par Benchmark, portant le total des fonds levés à 88 millions de dollars. Les fondateurs Jeff et Michael ont indiqué qu’Ollama compte désormais plus de 9 millions d’utilisateurs développeurs actifs, couvrant 85 % des entreprises du Fortune 500. Les fonds de ce tour seront utilisés pour accélérer la R&D sur les technologies d’inférence hybride, prendre en charge davantage de modèles open-source et étendre les services d’hébergement cloud. (Source : ollama / 36kr)
Tencent et d’autres institutions envisagent de racheter les parts de la maison mère de Manus sur la base d’une valorisation de 2 milliards de dollars : Selon le Financial Times, Tencent, ZhenFund et Sequoia China discutent du rachat, auprès de Meta, des parts de “Butterfly Effect” (蝴蝶效应), la société mère de l’agent AI universel Manus, sur la base d’une valorisation de 2 milliards de dollars. Une fois le rachat finalisé, Manus continuera d’opérer de manière indépendante à Singapour. Tencent devrait détenir la part la plus importante tout en restant un actionnaire minoritaire, une initiative visant à contourner les restrictions réglementaires américaines sur les technologies d’AI de pointe. (Source : 36kr)
MiniMax obtient un nouveau financement de 16 milliards de HKD, le CEO s’engage à ne pas percevoir de salaire avant d’avoir atteint l’AGI : La société de grands modèles MiniMax a annoncé la clôture d’un nouveau tour de financement de 16 milliards de dollars de Hong Kong, souscrit par plusieurs fonds souverains et fonds à long terme de premier plan. Face aux fluctuations du cours de l’action le premier jour de la levée de la période de blocage, le CEO Yan Junjie a publié une lettre interne s’engageant à ne plus percevoir de salaire jusqu’à ce que l’AGI soit réalisée, et à allouer 4 % de ses actions personnelles pour l’intéressement à long terme de l’équipe. De plus, plus de 80 % des actionnaires pré-IPO et de référence ont déclaré qu’ils bloqueraient leurs positions à long terme. (Source : 36kr / MiniMax_AI)
🌟 Communauté
L’adoption du projet de loi “Chat Control” par l’UE déclenche un conflit majeur sur la vie privée et la réglementation : L’Union européenne a adopté le projet de loi controversé “Chat Control”, permettant aux forces de l’ordre de scanner légalement les messages de chat cryptés, les e-mails et les photos des citoyens européens sans mandat de perquisition. Adopté pendant les vacances de la majorité des députés, ce projet de loi a été vivement critiqué par la communauté comme une “surveillance autoritaire sous couvert de sécurité”, déclenchant de vastes débats sur la vie privée, les technologies de chiffrement et la légitimité démocratique. (Source : nptacek / 36kr)
L’addiction aux compagnons AI et aux produits sociaux d’humains virtuels suscite des débats sur la conformité et l’éthique : À l’approche de la mise en œuvre des “Mesures administratives provisoires pour les services d’interaction anthropomorphique de l’intelligence artificielle” en Chine, Doubao et Qianwen ont volontairement désactivé les fonctionnalités d’agents sur leurs plateformes, provoquant des protestations de nombreux utilisateurs face à la perte de leurs actifs émotionnels AI personnels. La communauté souligne que les compagnons AI créent une dépendance physiologique via des “dark patterns conversationnels” et des retours positifs inconditionnels. Les limites éthiques et la protection des mineurs qui en découlent sont devenues des priorités absolues pour la réglementation du secteur. (Source : 36kr / 36kr)
L’hégémonie de calcul des GPU de NVIDIA menacée par la “trahison” collective des puces maison des fabricants de grands modèles : Des fabricants de grands modèles tels que Meta, OpenAI, DeepSeek et Zhipu lancent tour à tour des projets de puces d’inférence AI maison afin de réduire leur dépendance vis-à-vis des GPU de NVIDIA et de contrôler les coûts élevés des Token. Par ailleurs, alors que le goulot d’étranglement de la puissance de calcul se déplace des unités de calcul vers la mémoire, les prix de la mémoire à large bande passante (HBM) et de la DRAM s’envolent, faisant grimper en flèche la capitalisation boursière de fabricants de mémoire comme Micron. La concurrence pour la puissance de calcul AI évolue ainsi d’une “guerre des puces” vers une “guerre de souveraineté de calcul full-stack”. (Source : 36kr / TechCrunch)
Le New York Times accuse OpenAI d’avoir dissimulé et supprimé des preuves clés dans le procès pour violation de droits d’auteur de ChatGPT : Dans le cadre du procès pour violation de droits d’auteur devant le tribunal fédéral de New York, des médias, dont le New York Times, accusent OpenAI de dissimuler des preuves. Les plaignants ont révélé qu’OpenAI avait établi depuis longtemps en interne une base de données anonymisée contenant 78 millions de conversations et déployé des filtres tels que “Project Giraffe” pour enregistrer les plagiats de sortie, tout en affirmant faussement devant le tribunal qu’elle ne pouvait pas récupérer les données d’entraînement. Les plaignants ont demandé au tribunal d’imposer des sanctions sévères à l’encontre d’OpenAI. (Source : TechCrunch / 0xkato)
La communauté des développeurs de grands modèles débat vivement du “Vibe Coding” et de la dette technique sous l’architecture Agentic : Après que Claude Fable 5 a entièrement réécrit le runtime Bun de Zig vers Rust en seulement 11 jours et pour un coût d’API de 165 000 dollars, la communauté des développeurs a entamé une discussion animée sur le “Vibe Coding” (programmation à l’ambiance). De nombreux ingénieurs chevronnés craignent que le code généré par les grands modèles, bien que fonctionnel, contienne souvent des abstractions excessivement complexes et une logique difficile à comprendre pour les humains, accumulant ainsi de manière invisible une lourde “dette technique d’agent”. (Source : TheZachMueller / 36kr)
💡 Divers
La Réserve fédérale invite le capital-risqueur Marc Andreessen à évaluer l’impact de l’AI sur l’inflation et l’emploi : Le président de la Fed, Kevin Warsh, a annoncé la création de cinq groupes de travail et a nommé Marc Andreessen, investisseur dans l’écosystème des systèmes d’exploitation utilisés par 1,6 milliard d’utilisateurs de PC, co-président du groupe de travail “Productivité et Emploi”. Ce groupe se concentrera sur l’étude de la manière dont l’AI, en tant que “force désinflationniste”, pourrait influencer les futures décisions sur les taux d’intérêt en augmentant la productivité sociale, ce qui suscite toutefois des controverses concernant les conflits d’intérêts des capitaux technologiques. (Source : THE DECODER / riemannzeta)
Les universités et le monde académique américains s’inquiètent de la fin de l’era de la lecture due à l’abus de l’AI : Une récente enquête de l’Université Harvard et de The Atlantic a déclenché des discussions sur l’ère “post-alphabétisation”. Le rapport souligne qu’avec l’utilisation généralisée des grands modèles pour condenser et résumer les textes, de plus en plus d’étudiants considèrent la lecture comme un fardeau inutile, allant jusqu’à utiliser l’AI pour “traduire” des chefs-d’œuvre littéraires en un langage parlé moderne minimaliste. Cela entraîne une dégradation rapide de la lecture approfondie et de la capacité de compréhension des textes longs chez la jeune génération. (Source : jon_stokes / jpt401)
Première mondiale : des chirurgiens contrôlent à distance un robot humanoïde généraliste pour réaliser une opération sur un porc vivant : Une équipe de recherche de l’Université de Californie à San Diego a publié un article dans Nature, démontrant une expérience réussie où des chirurgiens ont contrôlé à distance un robot humanoïde généraliste (Unitree G1) pour réaliser l’ablation de la vésicule biliaire d’un porc vivant. Le robot a utilisé directement des instruments chirurgicaux ordinaires grâce à des pinces personnalisées, réalisant cette chirurgie mini-invasive de précision en 30 minutes. Cela prouve la faisabilité du matériel humanoïde généraliste pour des déploiements de télémédecine à faible coût et de haute précision. (Source : Ars Technica / 36kr)