AWS · 11 novembre 2026 · Data & AI
Trois modèles DeepSeek disponibles sur Amazon SageMaker JumpStart
DeepSeek-V4-Pro, DeepSeek-V4-Flash et DeepSeek-V4.1-Flash sont disponibles sur Amazon SageMaker JumpStart, avec des poids ouverts sous licence MIT. DeepSeek-V4-Pro cible le raisonnement complexe et la génération de texte, tandis que DeepSeek-V4-Flash réduit les besoins de calcul, tous deux avec une fenêtre de contexte d’un million de tokens. DeepSeek-V4.1-Flash apporte une prise en charge multimodale native et une architecture Causal Encoder-Decoder orientée vers l’efficacité agentique.
Ce qui est annoncé
AWS enrichit le catalogue Amazon SageMaker JumpStart avec DeepSeek-V4-Pro, DeepSeek-V4-Flash et DeepSeek-V4.1-Flash. Ces modèles de langage à poids ouverts, distribués sous licence MIT, reposent sur une architecture Mixture-of-Experts (MoE) : seule une partie des paramètres est activée pour chaque token traité. Tous acceptent une fenêtre de contexte d’un million de tokens. Leur déploiement dans un compte AWS est accessible depuis le catalogue SageMaker JumpStart de la console SageMaker ou au moyen du SageMaker Python SDK.
Les trois variantes répondent à des priorités distinctes. DeepSeek-V4-Pro vise le raisonnement complexe, l’analyse de documents longs et la génération de texte exigeante. DeepSeek-V4-Flash privilégie un coût de calcul inférieur, notamment pour les déploiements sensibles à la latence. DeepSeek-V4.1-Flash ajoute une prise en charge multimodale native et cible les usages agentiques, le code et la vision. Son architecture Causal Encoder-Decoder (CED), associée à Compressed Sparse Attention 2 (CSA2) et au FP4 KV caching, réduit selon l’annonce l’empreinte du cache KV à environ un quart de celle de DeepSeek-V4-Flash.
Ce que ça change pour les entreprises
Pour les DSI et les équipes IT, cette disponibilité élargit les options à évaluer dans Amazon SageMaker JumpStart. Le choix ne se résume pas à retenir le modèle le plus volumineux : la complexité des tâches, les contraintes de latence et le budget de calcul peuvent orienter vers des variantes différentes. La capacité de contexte commune permet d’envisager le traitement de documents longs, sans suffire à déterminer la qualité obtenue sur les contenus d’une entreprise.
Les gains d’efficacité présentés pour DeepSeek-V4.1-Flash constituent une piste à examiner pour les applications agentiques ou multimodales. Ils restent à confronter aux charges réelles avant de conclure sur les coûts et les performances en production. De même, la simplicité du déploiement annoncée ne dispense pas d’évaluer les résultats, les conditions d’intégration et les exigences de sécurisation propres au projet.
Comment UNEETY peut vous accompagner
Une ESN comme UNEETY peut accompagner le cadrage des usages, la comparaison des modèles et la définition de critères d’évaluation. Cet appui peut aussi couvrir l’intégration au système d’information, la sécurisation des échanges et l’adoption par les équipes, afin d’éclairer les décisions avant une mise en production.
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Source : annonce AWS du 11 novembre 2026.
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