DeepSeek, le laboratoire de Hangzhou dont les modèles ouverts et bon marché ne cessent de faire baisser les prix de l'IA, a eu une semaine chargée. Le 17 octobre, il a publié une mise à jour de son modèle principal, V4.1-Flash-1017. Le 20 octobre, il a publié en open source DeepInfer, le logiciel interne qui sert ses modèles à des millions d'utilisateurs. Et le même jour, le Federal Register américain a publié un ordre demandant aux agences fédérales civiles de retirer la technologie DeepSeek de leurs systèmes, y compris dans des produits tiers.
La semaine de DeepSeek
Ordre signé
Le ministère de la Sécurité intérieure signe l'ordre d'exclusion, non publié à l'époque.
V4.1-Flash-1017
Mise à jour plus rapide, même nom d'API et même prix ; lancement des API Search et Fetch.
Databricks bascule
Databricks ajoute la version 1017 et programme le retrait du V4.1 Flash d'origine au 19 novembre.
DeepInfer en open source
Le moteur de service derrière V4.1 Flash, sur GitHub sous Apache 2.0.
Ordre publiéMaintenant
Le Federal Register publie l'ordre du DHS ; la diplomatie chinoise proteste.
V4.1-Flash-1017 : une mise à jour discrète mais utile
La version 1017 garde le même nom d'API et le même prix que le V4.1 Flash de septembre : les utilisateurs existants en profitent automatiquement. Elle répond plus vite et plus brièvement, et obtient de meilleurs scores en code de type agent. Les poids sont sur Hugging Face et ModelScope sous licence MIT, avec le même contexte d'un million de tokens.
V4.1 FlashV4.1-Flash-1017
Plus c'est haut, mieux c'est. Scores annoncés par DeepSeek.
DeepSeek a aussi rendu disponibles deux outils web, Search et Fetch, pour que ses modèles puissent chercher des informations pendant une tâche. Ils sont facturés à l'appel plutôt qu'au token, et DeepSeek en offre l'usage côté serveur dans certains outils de développement jusqu'à fin octobre.
DeepInfer : le moteur de service, offert
Entraîner un modèle fait les gros titres, mais le servir à bas coût est là où les entreprises d'IA gagnent ou perdent de l'argent, et elles gardent d'habitude ces techniques secrètes. DeepInfer est le framework que DeepSeek utilise pour faire tourner V4.1 Flash en production. Le publier signifie que les fournisseurs cloud et les entreprises qui auto-hébergent peuvent désormais utiliser les mêmes astuces.
- Ce que c'est
- Le framework d'inférence de production de DeepSeek, sur GitHub sous deepseek-ai/DeepInfer
- Licence
- Apache 2.0
- Modèles pris en charge
- DeepSeek-V4.1-Flash uniquement, pour l'instant
- Matériel
- GPU de data center Nvidia SM100 et puces Huawei Ascend 950
- Inclus
- code optimisé pour le modèle, parallélisme sur plusieurs puces, décodage spéculatif, sorties identiques d'une exécution à l'autre, sorties structurées (regex, JSON, grammaires)
- Non inclus
- système de cache, serveurs séparés pour le prompt et la génération, répartition de charge entre machines
- Construit sur
- principalement vLLM, avec des idées de SGLang et de Nvidia TensorRT-LLM
Le succès a été immédiat : le dépôt a dépassé 8 000 étoiles sur GitHub en un jour, et le projet vLLM a annoncé qu'il reprendrait des idées de DeepInfer pour améliorer sa propre prise en charge de V4.1 Flash. Le support de Huawei compte aussi. DeepSeek a dit vouloir entraîner sur des puces Huawei d'ici fin 2026, et un moteur ouvert, prêt pour la production sur matériel Ascend, rend les puces chinoises plus crédibles pour faire tourner des modèles.
L'ordre américain : ce qu'il couvre
L'ordre s'appuie sur le Federal Acquisition Supply Chain Security Act de 2018, une loi utilisée pour la première fois en 2025. Il a été signé par le secrétaire à la Sécurité intérieure Markwayne Mullin le 24 juillet, déposé pour consultation publique le 19 octobre et publié le 20 octobre. L'avis publié ne donne pas de motifs ; la politique de confidentialité de DeepSeek indique que les données personnelles des utilisateurs sont stockées en Chine, la principale inquiétude derrière les précédentes interdictions sur les appareils.
Concernés
agences fédérales civiles- Exceptions
- possibles, sur demande écrite avec une justification impérieuse
- Retirer les produits DeepSeek de leurs systèmes informatiques
- Retirer les produits ou services tiers « développés à partir d'implémentations DeepSeek »
- Aucun nouvel achat auprès de DeepSeek ou de ses filiales
Sous-traitants fédéraux
via la clause FAR 52.204-30- Ne peuvent pas fournir ni utiliser de produits concernés dans un contrat fédéral sans dérogation
- Doivent consulter SAM.gov pour les nouveaux ordres au moins tous les trois mois
- Doivent signaler les produits concernés sous 3 jours ouvrés, puis les mesures correctives sous 10
Non concernés
entreprises et public- L'usage privé de DeepSeek n'est pas limité par cet ordre
- La défense et le renseignement relèvent d'ordres distincts
L'expression « implémentations DeepSeek » n'est pas définie, et c'est ce qui inquiète les éditeurs de logiciels : un produit qui envoie discrètement certaines requêtes à un modèle DeepSeek, ou qui utilise un modèle dérivé des poids DeepSeek, pourrait être concerné. Le ministère chinois des Affaires étrangères a dit que Pékin s'oppose à « l'extension abusive de la sécurité nationale » et défendra les droits des entreprises chinoises.
Ce que cela signifie pour votre équipe
- 1
Listez les modèles de votre stack
Incluez ceux de vos fournisseurs et les fonctions d'IA intégrées aux outils SaaS, pas seulement ceux que vous appelez directement.
- 2
Pensez à vos clients
Si vous vendez à des agences fédérales américaines, attendez-vous à des questions sur la présence de DeepSeek dans votre produit.
- 3
Gardez une solution de repli
Concevez vos fonctions d'IA pour pouvoir changer de modèle, via une passerelle ou un réglage, sans réécrire le code.
- 4
Évaluez l'auto-hébergement
Si le prix et la qualité de DeepSeek vous conviennent et que vos règles le permettent, poids ouverts et DeepInfer rendent son exécution dans votre cloud plus réaliste.
Testez vos connaissances
1/3Sous quelle licence DeepSeek a-t-il publié DeepInfer ?
Les poids du modèle sont sous MIT ; le moteur DeepInfer sous Apache 2.0.
2/3Qui doit respecter l'ordre américain ?
Il ne restreint ni les entreprises ni le public.
3/3Qu'est-ce qui a changé avec V4.1-Flash-1017 pour les utilisateurs de l'API ?
Le nom d'API et les prix n'ont pas changé.
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D'autres modèles ouverts ce mois-ci : Nvidia Nemotron 3.5 et Reflection Beam et les meilleurs modèles d'IA d'octobre 2026. Pour le contexte réglementaire, lisez les règles sur l'IA ce mois-ci.
Sources : The Next Web et AI Weekly sur DeepInfer (20 octobre 2026) ; le dépôt GitHub deepseek-ai/DeepInfer ; la couverture de la sortie de DeepSeek V4.1-Flash-1017 (17 octobre 2026) ; les notes de version de Databricks (19 octobre 2026) ; The Hacker News sur l'ordre FASCSA du DHS et l'avis au Federal Register (20 octobre 2026). Les benchmarks sont ceux de DeepSeek. Ceci n'est pas un conseil juridique.
Alessandro Ecclesie AgazziÉcrit par Alessandro Ecclesie Agazzi, analytics engineer à Londres. Mis à jour le 21 octobre 2026. À propos