D’après le suivi Beating d’ Observations, les associés de Sequoia, Dean Meyer et Konstantine Buhler, ont publié un billet affirmant que les États-Unis disposent de modèles propriétaires de pointe, tandis que les entreprises occidentales dépendent de plus en plus des modèles de poids ouverts chinois. Qwen, Kimi, GLM et DeepSeek sont utilisés comme socle produit, pour former des enseignants et comme sources de données synthétiques.

Le rapport ATOM indique que la part de Qwen dans les nouveaux modèles de micro-optimisation et d’adaptation mensuels est passée de 1 % en janvier 2024 à 69 % en février 2026. Inkling de Thinking Machines a aussi, lors de la phase initiale de post-formation, utilisé des données synthétiques générées à partir de modèles de poids ouverts comme Kimi K2.5. Toutefois, cette composante ne représente qu’une faible part des ressources de calcul d’entraînement.

L’article estime que le problème vient des règles de « distillation ». La distillation consiste à utiliser un modèle puissant pour produire les données d’entraînement d’un autre modèle. OpenAI et Anthropic restreignent l’utilisation des sorties de leurs modèles pour entraîner des produits concurrents, alors que les entreprises américaines peuvent légalement apprendre à partir des modèles ouverts chinois.

Les deux personnes suggèrent que les laboratoires de pointe américains vendent aux entreprises qualifiées des droits d’entraînement contrôlés, avec délais et auditables. Sinon, les États-Unis pourraient continuer à devancer les modèles propriétaires, tout en confiant le socle des modèles ouverts à la Chine.

La Chine a récemment discuté de la limitation de l’accès à certains modèles avancés depuis l’étranger, mais aucune politique finale n’a encore été formée. L’article avertit qu’en dépit de la possibilité de télécharger et d’utiliser les modèles existants, les entreprises occidentales pourraient prendre du retard progressivement si elles n’obtiennent pas les versions suivantes.

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