Catégorie : Actus Tech
DeepSeek publie le moteur d’inférence qu’il avait renoncé à ouvrir en 2025
DeepSeek a publié le 20 octobre 2026, sous licence Apache 2.0, DeepInfer, le moteur d’inférence de V4.1-Flash, pour NVIDIA SM100 et Huawei Ascend 950. La version se limite à l’inférence hors ligne : cache KV et équilibrage de charge entre réplicas restent internes, la séparation complète prefill/decode n’est pas incluse. DeepSeek indique 38 dollars de revenu par GPU-heure au tarif creux, près du triple de son revenu théorique de mars 2025, sur une base peu comparable. Il avait renoncé en avril 2025 à ouvrir son moteur interne.
Charge sans fil Qi2 15 W, écran LCD et capacité de 10 000 mAh : cette batterie Anker fait mieux que la concurrence et elle est à -31%
L’Anker MagGo est une batterie externe magnétique compatible Qi2 avec charge rapide 15 W que vous retrouvez en promo à 55,09 euros sur Amazon au lieu de 79,99 euros.
Migration du COBOL : ce que valent les 86,6 % revendiqués par OpenAI
OpenAI annonce que GPT-6.1 Sol migre 86,6 % des programmes COBOL de son test avec des sorties identiques à l’octet près, contre 5,4 % pour GPT-5.6 Sol, en effort de raisonnement faible et pour 61 % du coût d’API. Ce test, conçu et mesuré par OpenAI, n’est pas publié et ne dit ni le nombre, ni l’origine, ni la taille des programmes. Selon un calcul d’ActuIA sur les grilles officielles, l’économie tient au prix du jeton divisé par deux, le modèle consommant environ 22 % de jetons en plus. Sur le banc d’essai Code Migration de Vals AI, qui inclut dix dépôts COBOL vers Java sans score séparé, GPT-6.1 Sol est quatrième sur 26, derrière Claude Sonnet 5.5, Claude Opus 5.5 et GPT-6 Astra, pour un coût par test bien inférieur. OpenAI, comme Anthropic, laisse aux équipes la revue par des experts et la validation des règles métier.
Code PyTorch écrit pour Nvidia : ce qu’Amazon et Google font tourner sur leurs puces
TorchNeuron (Amazon) et TorchTPU (Google), publiés en open source le 20 octobre 2026, exécutent sur Trainium et sur TPU du code PyTorch écrit pour les GPU Nvidia en changeant le périphérique visé. Les noyaux CUDA et Triton écrits à la main ne sont pas pris en charge : NKI chez Amazon, Pallas et Tokamax chez Google, Helion encore expérimental. TorchNeuron est en bêta publique, exige PyTorch 2.14.0 et n’accepte pas les formes dynamiques. Chez Deepgram, les 11 à 70 % d’audio traité en plus par dollar ont demandé plusieurs mois de réécriture de noyaux ; les trois chiffres qui circulent viennent tous d’AWS ou de Deepgram. Aucune mesure indépendante n’est disponible. AMD et Intel prévoient de réunir leurs optimisations x86 dans oneDNN, sans calendrier.
Test du Narwal Freo 20 : la fiche technique de rêve tient-elle ses promesses ?
Avec son dernier-né, Narwal cherche à offrir un nettoyage complet à un tarif relativement contenu. Ses caractéristiques musclées sont-elles suffisantes pour se distinguer de la concurrence, ou la marque a-t-elle fait des concessions pour maintenir le tarif abordable ? Réponse dans ce test complet.
Un développeur réussit l’impossible : faire tourner le vrai iOS sur un Android grâce à l’IA
Un développeur a démarré iOS 16 nativement sur un Xiaomi Redmi Note 12 4G, sans thème ni émulateur. Le projet reste une démonstration technique et s’appuie sur un premier portage réalisé sur un Redmi Note 10 Pro. Il montre toutefois qu’un amateur peut faire tourner le vrai système d’Apple sur un smartphone Android vendu 200 euros à sa sortie.