Cogito v2 : une ia open source qui révolutionne le raisonnement

Deep Cogito v2 : L'IA open source qui perfectionne son raisonnement

Deep Cogito lance Cogito v2, une IA open source axée sur le raisonnement

Deep Cogito vient de dévoiler la version 2 de ses modèles d’intelligence artificielle open source : Cogito v2. Cette nouvelle génération de modèles se distingue par sa capacité unique à affiner ses propres facultés de raisonnement.

Une gamme de modèles hybrides puissants

Cogito v2 se décline en quatre modèles hybrides open source :

• Deux modèles de taille moyenne avec 70 milliards et 109 milliards de paramètres
• Deux modèles à grande échelle allant jusqu’à 405 milliards et 671 milliards de paramètres

Le plus imposant, un modèle Mixture-of-Experts (MoE) de 671 milliards de paramètres, est déjà considéré comme l’un des modèles d’IA open source les plus puissants du marché. Il rivalise directement avec les dernières innovations de DeepSeek, et se rapproche des performances des modèles propriétaires comme O3 et Claude 4 Opus.

Un changement de paradigme dans l’apprentissage IA

Cependant, la véritable innovation ne réside pas uniquement dans la taille. Cogito v2 marque une évolution radicale dans la manière dont l’IA apprend. Plutôt que d’allonger son processus de réflexion au moment de l’inférence, Cogito v2 est conçu pour intégrer et optimiser ses propres processus de raisonnement.

Cette amélioration repose sur une méthode nommée Distillation et Amplification Itératives (IDA). Cette technique permet de distiller les résultats de recherches internes pour les intégrer directement dans les paramètres fondamentaux du modèle, créant ainsi une intuition sophistiquée. L’objectif : anticiper les résultats d’un raisonnement sans devoir dérouler toute la chaîne logique à chaque fois.

Des chaînes de raisonnement plus courtes et plus efficaces

Grâce à cet apprentissage interne, les modèles Cogito v2 produisent des chaînes de raisonnement jusqu’à 60 % plus courtes que les modèles concurrents comme DeepSeek R1. Ce gain d'efficacité se traduit également par une réduction significative des coûts de développement.

Deep Cogito affirme avoir conçu et entraîné l’ensemble de ses modèles, de l’expérimentation à la production finale, pour un budget total inférieur à 3,5 millions de dollars — un montant bien inférieur à celui de bien d'autres laboratoires d'IA de pointe.

Un modèle focalisé sur la qualité du raisonnement

Le modèle phare de 671B a bénéficié d’un entraînement spécifique, non seulement pour améliorer les réponses produites, mais également pour optimiser le cheminement intellectuel menant à ces réponses. Cette méthode décourage les détours inutiles dans le raisonnement, favorisant des solutions plus directes et pertinentes.

Les résultats sont probants : le modèle égalise ou surpasse les dernières versions de DeepSeek dans plusieurs benchmarks, et se rapproche fortement des systèmes fermés les plus performants.

Une capacité inattendue de raisonnement visuel

Fait surprenant, les modèles Cogito v2 démontrent une capacité à raisonner sur des images — sans avoir été formellement entraînés pour cela. Deep Cogito a partagé un exemple où le modèle analyse deux images (un canard et un lion) en déduisant des informations sur leur habitat, leurs couleurs et leur composition, simplement via l’apprentissage transféré.

Ces capacités émergentes pourraient, selon l’équipe, constituer une base prometteuse pour l’entraînement de futurs modèles d’IA multimodaux.

Un avenir guidé par l’amélioration continue et l’open source

Deep Cogito prévoit de poursuivre son approche de “montée en puissance par amélioration itérative” dans sa quête vers une super-intelligence artificielle. L’équipe renouvelle également son engagement : tous leurs modèles resteront 100 % open source.

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Voir aussi : Une fuite suggère que le modèle open source d'OpenAI pourrait sortir très bientôt

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