Le 5 novembre 2026, Thinking Machines Lab a présenté Inkling 2 Small, un modèle à mélange d’experts de 594 milliards de paramètres totaux et 17 milliards actifs, avec entrée d’images et effort variable, d’abord disponible en poids fermés sur Tinker. Pour les équipes qui évaluent un modèle « flash » open-weight pour le code agentique, le vrai sujet n’est pas le total de paramètres mais la fenêtre entre l’accès fermé d’aujourd’hui et les poids Apache 2.0 promis la semaine prochaine.

Le 17 octobre 2026, DeepSeek publie et ouvre les poids de V4.1 Flash 1017 sous licence MIT : 763 milliards de paramètres en MoE, un contexte d’un million de jetons et un post-entraînement par RL auto-feedback qui améliore le codage et l’usage des agents. Les utilisateurs de l’API deepseek-flash en profitent sans changer une ligne de code ni payer plus.

Le 13 août 2026, DeepSeek a fait passer V4-Pro en disponibilité générale et publié ses poids sur Hugging Face sous licence MIT. Les benchmarks indépendants le classent troisième mondial, mais à trois points seulement de son petit frère V4-Flash.

Le 28 août 2026, Tencent a déposé Hy4 preview sur Hugging Face : un modèle mixture-of-experts de 770 milliards de paramètres, dont 49 milliards seulement s’activent par requête, taillé pour l’ingénierie logicielle, la recherche et la finance. Ce n’est pas la taille qui compte, c’est le signal qu’un poids ouvert sert désormais de canal de distribution.

Le 31 juillet 2026, DeepSeek a mis à jour son modèle V4 Flash par simple re-post-entraînement, sans modifier l’architecture. Résultat : le petit modèle à 13 Md de paramètres actifs surpasse désormais le V4 Pro sur neuf benchmarks de code.