26 août 2026

Le géant chinois de la technologie et de l'IA Alibaba a présenté mercredi une nouvelle variante de son modèle phare, avec l'objectif de rivaliser sur les prix avec les fournisseurs américains et d'offrir aux entreprises des modèles d'IA à moindre coût. Cependant, cette dernière publication rappelle aux entreprises que le prix n'est pas toujours le principal facteur de choix d'un modèle.

Qwen 3.8-Flash-Next est un modèle multimodal qui offre un premier aperçu de l'architecture utilisée dans le futur Qwen 4. Il s'agit d'un modèle de 125 milliards de paramètres, dont 6 milliards actifs par token, fondé sur une architecture à mélange d'experts (MoE) — une conception qui mobilise des sous-réseaux « experts » spécialisés pour traiter différents types d'entrées, plutôt que d'exécuter le modèle complet pour chaque requête. En comparaison, Qwen 3.8 Max compte 2 400 milliards de paramètres, Qwen 3.8-27B en compte 27 milliards, et le modèle MoE Kimi K3 du fournisseur chinois d'IA concurrent Moonshot en compte 2 800 milliards.

Alibaba a souligné que, par rapport à Qwen 3.7-Plus, la version Flash-Next affiche des coûts d'entraînement et d'inférence plus faibles. Selon le fournisseur, le modèle excelle dans l'utilisation de l'ordinateur — l'exploitation de logiciels par l'interprétation de ce qui apparaît à l'écran et l'exécution d'actions — et peut interagir avec des API complexes, des calculatrices et des bases de données externes personnalisées à l'aide d'invites visuelles et textuelles. Ces capacités agentiques, dans lesquelles les modèles appellent des outils externes et accomplissent des tâches en plusieurs étapes, sont devenues un axe majeur pour les entreprises qui vont au-delà des usages de l'IA de type chatbot.

Qwen 3.8-Flash-Next est un exemple de plus de fournisseurs de modèles qui répondent au besoin des entreprises de modèles moins chers et plus rentables, dans un contexte de guerre des prix entre les grands fournisseurs d'IA et de tensions croissantes entre les acteurs de l'open source et ceux des modèles propriétaires. Alibaba a fixé le prix de Flash-Next à 0,16 $ par million de tokens d'entrée et à 0,47 $ par million de tokens de sortie. Il est en poids ouverts, à la différence des modèles de pointe d'OpenAI et d'Anthropic, ce qui signifie que les utilisateurs peuvent télécharger les paramètres du modèle pour l'exécuter et l'affiner sur leur propre infrastructure plutôt que d'y accéder uniquement par l'API d'un fournisseur.

« Ils ont cherché à maintenir le modèle très compétitif sur le plan des prix », a déclaré Arun Chandrasekaran, analyste chez Gartner. Selon lui, Alibaba peut le faire grâce à l'efficacité d'inférence du modèle : bien qu'il contienne de nombreux paramètres, seuls quelques-uns sont actifs, ce qui maintient les coûts d'inférence à un faible niveau.

« Ils le positionnent comme un cheval de trait pour une très large catégorie de charges de travail d'entreprise, où ce modèle est hautement compétitif », a indiqué M. Chandrasekaran, notant que le modèle est optimisé pour les charges de travail agentiques telles que l'appel d'outils et les applications de programmation.

« Ils s'efforcent de faire évoluer le modèle dans la bonne direction, c'est-à-dire de le rendre très sobre en matière d'efficacité d'inférence et de coût d'inférence, de le rendre multimodal, de permettre davantage de cas d'usage agentiques et de le proposer à un prix très agressif », a-t-il ajouté.

Le prix comme critère de choix de modèle

Si Qwen 3.8-Flash-Next peut séduire les entreprises et bénéficie d'un bon positionnement tarifaire, M. Chandrasekaran a déclaré que les entreprises devraient examiner s'il est pertinent d'héberger elles-mêmes le modèle — celui-ci étant en poids ouverts — plutôt que d'essayer de le consommer via une API. L'hébergement autonome donne aux entreprises un contrôle direct sur l'endroit où le modèle et leurs données sont exécutés, mais il transfère aussi à leurs propres équipes la charge de gestion de l'infrastructure, des mises à jour et des performances du modèle.

Il a ajouté que les entreprises devraient également prendre en compte la résidence des données du modèle — c'est-à-dire l'endroit où les informations sont stockées et traitées, une préoccupation pour les entreprises soumises à des règles telles que le RGPD de l'Union européenne — compte tenu des liens des fournisseurs chinois d'IA avec le gouvernement chinois et des implications de sécurité associées.

« Ils veulent s'assurer qu'ils consomment un modèle rentable, mais pas au prix de la sécurité, de la résidence des données et de l'innovation continue », a-t-il déclaré. « Le bas prix à lui seul ne devrait pas être un critère. »

Les entreprises devraient s'assurer que le modèle qu'elles choisissent prend en charge plusieurs cas d'usage, tout en tenant compte de la sécurité, de l'indemnisation juridique et d'autres implications en matière de gouvernance.

Autres défis

Pour Alibaba en particulier, l'un des obstacles auxquels le fournisseur est confronté est la pénétration du marché en Occident. Bien qu'Alibaba jouisse d'une importante part de marché dans d'autres régions du monde, il doit encore s'imposer sur les marchés américain et d'Europe de l'Ouest. Le fournisseur fait également face à la concurrence d'autres fournisseurs chinois d'IA tels que Moonshot, Z.AI et DeepSeek. Pour les acheteurs occidentaux, l'aperçu anticipé que Flash-Next offre de l'architecture destinée à Qwen 4 donne un aperçu de l'orientation technique de la poussée d'Alibaba sur ces marchés.

« Il est également très important qu'Alibaba essaie de se positionner davantage comme un acteur verticalisé, davantage comme un acteur des applications et de l'agentique plutôt que purement comme une entreprise de modèles », a déclaré M. Chandrasekaran.

Source : AI Business