Actualités DeepSeek

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Dernières actualités

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AnalysisArticle en anglais

Qwen 4-Max-Preview Is Live Before the Full Launch. What the Early Tests Show (Nov 2026)

Alibaba announced Qwen 4 on November 11, 2026, but the full model is not out. Qwen 4-Max-Preview is live in QwenWork, Qoder, Qwen App and QwenStudio, with no release date for the stable version. The official pitch is deeper knowledge, richer world understanding, and stronger coding and agentic capabilities, aimed at complex coding, knowledge work, front-end builds and professional software workflows. Early public evidence is mixed: three working SVG animations with rough visuals, and a GameFeel RE score of 10.3 that trails Qwen3.8 Flash and Max. Qoder also says the preview changed daily during four anonymous test days, so every review is tied to a build.

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AnalysisArticle en anglais

TCSExam: What GPT-6 Astra and Kimi K3.1 Pro Can Actually Prove (Nov 2026)

TCSExam is a 100-task benchmark for theoretical computer science research, co-authored by Moonshot AI's Zhilin Yang and Turing Award winner Andrew Yao. Every task ends in an artifact that Lean or an executable checker can verify: a proof, a solver, a construction, or an answer to an open conjecture. GPT-6 Astra leads the Full set at 71.9 and Kimi K3.1 Pro is second at 57.4. The useful part is the spread: Astra solves 70.0% of the bare theorem tasks, Kimi 38.3%, and the other six agents stay at or below 11.7%. On the smaller Lite set, Opus 5.5 leads at 72.3.

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AnalysisArticle en anglais

Inside HarnessPro: The Prompt Rules That Keep a Self-Evolving Agent Honest (Nov 2026)

HarnessPro freezes the model and lets a search loop rewrite the harness around it: instructions, tools, hooks and budgets. The reusable part is the prompt contract. A test-writing agent replaced an LLM judge that caught only 41.7% of failures, and its frozen tests caught 83.3%. Three rules keep the search from grading itself into a better score. The 53% saving is a deployment cost per task on SWE-Bench Pro, not the cost of running the evolution.

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AnalysisArticle en anglais

DSH Go Put DeepSeek Harness on Android. The 20,000-Star Claim Is a Week Off

DSH Go is a solo-built, open-source Android client for DeepSeek Harness. It runs the harness inside a bundled Ubuntu environment on the phone, or connects to one already running on a desktop over SSH or WebRTC. On November 11, 2026 the repository had 18,532 stars, 814 forks and 469 open issues plus 32 open pull requests. The viral "nearly 20,000 stars in 10 days" version is about a week off: the project had roughly 8,400 stars at day 10 and would reach 20,000 around day 18 at its recent pace. Combined with the same author's earlier dsh-TUI plugin, the two projects now hold about 25,900 stars.

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Analysis

Mémoire d'agent Anthropic : 4 couches et le dreaming (nov. 2026)

Anthropic a publié The components of agent memory le 6 novembre 2026, décrivant la pile de mémoire qu'elle exploite dans Claude Code : des transcriptions brutes, des notes de mémoire, un wiki lié et un petit index injecté au début de la session. Le point contre-intuitif est le bilan des échecs : dans Pokemon Red, Sonnet 3.7 a écrit 413 fichiers dans 225 dossiers vers l'étape 10 000 et remporté un badge, tandis que Fable 5 a gardé neuf fichiers dans deux dossiers plus un global.md et en a remporté quatre. Une passe hors ligne ultérieure appelée le dreaming a repéré une note erronée qui avait envoyé trois exécutions par-dessus le même rebord à sens unique.

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Analysis

Kimi K3.1 Pro Highspeed vs Claude Fable 5.2 : lequel choisir pour le design et le code ?

Aux tarifs API publiés, chaque token d’entrée non mis en cache ou de sortie coûte deux fois moins cher avec Kimi K3.1 Pro Highspeed qu’avec Claude Fable 5.2. Essayez Kimi pour itérer sur des designs à moindre coût et Fable pour les tâches difficiles de programmation ou de recherche. Nous n’avons pas trouvé de comparaison esthétique directe entre ces versions : évaluez-les sur vos propres projets.

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Analysis

DeepSeek Harness conquiert discrètement l’Amérique latine : 16 dollars pour 2 milliards de tokens, et un vieux Motorola qui gère 47 sites (nov. 2026)

DeepSeek Harness (DSH) associé à l'API officielle DeepSeek est devenu la pile économique par défaut dans les communautés de développeurs de l'Amérique latine hispanophone. Factures réelles de la région : 1,985 milliard de tokens en un mois pour 14,25 dollars plus ¥3,89, et 3,458 milliards de tokens en 30 jours pour environ 30,50 dollars. La pile reste bon marché grâce à des taux de succès de cache supérieurs à 99 % et à une fenêtre hors pointe qui couvre pile la journée de travail latino-américaine, ce qui abaisse le coût moyen à 0,0089 dollar par million de tokens. La contrepartie mesurée par le MathArena d'ETH Zurich : le même modèle DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (Max) atteint 51,6 % de score attendu dans sa configuration de référence contre 43,4 % sous DSH, le coût par problème passant de 1,15 à 0,35 dollar.

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Guide

Lire et organiser des articles avec agentero-dsh dans DeepSeek Harness (novembre 2026)

agentero-dsh connecte un coffre-fort Agentero à DeepSeek Harness afin qu'un agent puisse rechercher vos documents, ouvrir un PDF à côté du chat et vous aider à enregistrer des notes. La configuration Web documentée nécessite Node.js 24.9 ou version ultérieure, une version DSH 0.2.x compatible, un coffre-fort Agentero et la CLI Agentero. Le référentiel de plugins ne déclare pas de licence.

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Guide

Comprendre ce qui occupe le contexte de DeepSeek Harness avec dsh-context (novembre 2026)

dsh-context est un plugin communautaire pour DeepSeek Harness qui vous permet d'inspecter ce qui occupe une session d'agent, comment le contexte change et ce que les sous-agents utilisent. Il montre les estimations des catégories ainsi que les totaux déclarés par l'hôte. Cela ne réduit pas le contexte en soi. Installez-le dans le profil Web avec une seule commande, puis ouvrez l'onglet Contexte ou tapez /context.

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Analysis

Les chatbots ont des outils. Les IDE ont eu un chat. DeepSeek Harness (DSH) a choisi une troisième voie.

Les produits des agents en 2026 ont évolué dans deux directions à la fois. Les robots axés sur le chat ont ajouté des espaces de travail et des outils. Les IDE et les ateliers de bureau ont ajouté des points d'entrée de chat et mobiles. Les deux résolvaient le même problème : un agent a besoin de contexte et d'outils pour terminer son travail réel, ainsi que d'un moyen de vous joindre pendant son exécution.

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Analysis

Kimi K3.1 Pro vs GPT-6 Astra : quatre tests de rendu Blender et une limite de quota

Dans quatre tâches Blender présentées par Xiyangshi AI Video, Kimi K3.1 Pro et GPT-6 Astra ont produit des rendus d'apparence comparable à partir des mêmes invites, avec des détails et des réparations différents. Le créateur a signalé avoir atteint une limite d'utilisation de Kimi de cinq heures au cours de la session. Il s’agit de démonstrations illustratives de tiers, et non d’une référence reproduite de manière indépendante ou d’un classement général. Par ailleurs, Artificial Analysis a obtenu la note de 55 pour Kimi K3.1 Pro lors de son instantané de lancement du 23 octobre 2026.

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