La startup chinoise Moonshot AI a dévoilé Kimi K2 Thinking, un modèle d'IA open source qui surpasse les performances de GPT-5 et Claude Sonnet 4.5 sur plusieurs benchmarks de raisonnement et de codage.

Avec un coût de développement dérisoire face aux géants américains, ce lancement remet en cause, au moins théoriquement, la suprématie des systèmes propriétaires et pourrait redéfinir l'équilibre du pouvoir dans l'industrie.

Le paysage de l'intelligence artificielle a longtemps été défini par une course aux armements entre quelques acteurs américains, principalement OpenAI, Anthropic et Google.

Leurs modèles propriétaires, fruits d'investissements se chiffrant en milliards de dollars, semblaient détenir une avance technologique insurmontable. Cependant, ce modèle économique, basé sur des dépenses massives en calcul et en infrastructures, commence à soulever des questions sur sa viabilité à long terme, comme en témoignent les récentes discussions sur le besoin potentiel d'un soutien gouvernemental pour OpenAI.

Un nouveau leader des benchmarks est né

C'est dans ce contexte que la startup chinoise Moonshot AI a officialisé le lancement de son nouveau modèle, Kimi K2 Thinking. Ce modèle open source se positionne d'emblée comme un concurrent direct des systèmes les plus avancés.

S'appuyant sur une architecture de type Mixture-of-Experts (MoE) avec la gestion de 1000 milliards de paramètres, il est spécialement conçu pour les tâches complexes exigeant des capacités de raisonnement poussées, dites "agentiques".

Les résultats publiés sont éloquents. Sur des benchmarks de référence comme Humanity's Last Exam (HLE) ou BrowseComp, qui évaluent la résolution de problèmes et la recherche d'informations, Kimi K2 Thinking obtient des scores supérieurs à ceux de GPT-5 et Claude Sonnet 4.5.

Il excelle également dans les épreuves de codage, démontrant sa capacité à générer des applications fonctionnelles à partir d'une simple instruction. Le modèle peut enchaîner jusqu'à 300 appels à des outils externes (recherche web, calculs) sans intervention humaine pour résoudre un problème.

Une efficacité qui redéfinit les règles du jeu ?

L'aspect le plus disruptif de cette annonce réside peut-être dans son coût. Selon plusieurs sources, l'entraînement de Kimi K2 Thinking n'aurait coûté que 4,6 millions de dollars.

Ce chiffre, dérisoire en comparaison des centaines de millions, voire des milliards investis par ses concurrents américains, prouve qu'il est possible d'atteindre des performances de pointe avec une approche plus optimisée et efficace.

Pour garantir un accès large, Moonshot AI distribue son modèle via Hugging Face sous une licence MIT modifiée. Celle-ci autorise une utilisation commerciale libre, à une condition : si l'application utilisant le modèle dépasse 100 millions d'utilisateurs actifs mensuels ou 20 millions de dollars de revenus mensuels, le nom "Kimi K2" doit être affiché de manière visible. Cette clause vise à assurer une attribution tout en préservant l'esprit de l'open source.

L'open source, nouvelle menace pour la suprématie américaine

Le lancement de Kimi K2 Thinking entre dans une dynamique où les modèles open source chinois, comme ceux de DeepSeek ou MiniMax, comblent rapidement leur retard sur les systèmes fermés.

Des figures de l'industrie, tel que le PDG de Nvidia Jensen Huang, ont d'ailleurs averti que la Chine pourrait bien remporter la course à l'IA, notamment grâce à des régulations plus souples et des coûts énergétiques moindres.

Cette montée en puissance met une pression considérable sur les géants américains. Pourquoi une entreprise paierait-elle pour un accès API coûteux si une alternative gratuite et open source offre des performances comparables, voire supérieures, tout en garantissant un contrôle total sur les données et le déploiement ?

Le fait que des entreprises comme Airbnb reconnaissent déjà utiliser des modèles chinois pour certaines de leurs opérations montre que ce changement est déjà en marche. La question n'est plus de savoir si les modèles propriétaires sont les plus puissants, mais s'ils peuvent encore justifier leur prix.