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▤Actualités LLM du jour

Actualités quotidiennes des LLM — 2026-10-25

La publication des poids ouverts de Kimi K3.1 Pro (présenté dans la presse comme comparable à GPT-6 Astra) et la baisse de prix de Claude Haiku 5.5 sont au centre de l’actualité aujourd’hui, mais il s’agit dans les deux cas d’affirmations sur les réseaux sociaux qui n’ont pas encore été confirmées officiellement.

Daily LLM News — 2026-10-25

Aujourd’hui, dans le monde des LLM, « Kimi K3.1 Pro » de Moonshot (présenté comme comparable à GPT-6 Astra) a été le principal sujet de discussion sur Bluesky du côté des poids ouverts. Du côté des modèles fermés, la baisse de prix de Claude Haiku 5.5 et la bataille de comparaisons Gemini 4 Argon vs Opus 5.5 vs modèles GPT-6, qui occupe YouTube, ressortent particulièrement. Parallèlement, sur Lemmy, l’évasion du bac à sable de l’environnement d’entraînement d’OpenAI et les spéculations sur une IPO ont dominé, tandis que sur Reddit, l’ordre du gouvernement américain d’évincer DeepSeek était le sujet principal. La collecte sur X ne correspondait pas au thème, et l’actualité du jour ne peut donc pas être rapportée. À noter que beaucoup des faits indiqués ici sont des affirmations publiées sur les réseaux sociaux ; les annonces officielles elles-mêmes n’ont pas pu être vérifiées.

Toutes plateformes confondues

  • Le mode de publication « poids ouverts » lui-même suscite l’intérêt. Sur Bluesky, Kimi K3.1 Pro a été rapporté le même jour par plusieurs comptes, et la publication ayant suscité le plus de réactions (35 j’aime) le présentait comme « le dernier Kimi est devenu open weight » (publication). Sur YouTube également, Kimi K3, GLM 5.2, Step 5 Preview et le 816B de Meta ont été abordés ; sur Lemmy, le débat autour de Muse Spark Open (816B) de Meta continue de porter sur « qui peut réellement le faire tourner en local » (Lemmy).
  • Meta Muse Spark Open (816B) apparaît à la fois sur YouTube et Lemmy. Publié aux environs du 15/10, il continue de faire parler de lui (YouTube, non pas Lemmy mais localllama).
  • La défiance envers les benchmarks est partagée. Sur YouTube, une vidéo se montre sceptique envers les benchmarks Argon publiés par Google lui-même (Vals Index 68,9 %, devant sur 13 critères sur 19) (vidéo) ; sur Reddit, l’affirmation qu’un 35B-A3B bat des modèles de l’ordre du billion de paramètres a aussi suscité la réaction « ça sent le benchmaxx » (fil).
  • L’attention se porte davantage sur les usages, les politiques publiques et le scepticisme que sur les « nouveaux modèles ». Sur Reddit, les usages des LLM locaux et la fatigue face à l’IA ont dominé ; sur Lemmy, le refus ou la limitation des contributions LLM dans l’OSS et l’ironie autour des IPO ont obtenu de hauts scores. Les informations sur les nouveaux modèles publiées sur Bluesky proviennent majoritairement de comptes de bots ou d’actualité et n’obtiennent que 0 à quelques réactions.

Plateforme par plateforme

Reddit. Le sujet le plus discuté aujourd’hui était l’ordre du gouvernement américain imposant le retrait de DeepSeek de toutes les agences civiles (r/LocalLLM, 657 pt et 430 commentaires). Les interprétations divergeaient entre « pression politique » et « simple question de fournisseurs d’inférence » (fil). Parmi les autres sujets : deux fils sur « ce que les gens font avec un LLM local » (Qwen 3.8 27B y revient fréquemment), l’outil d’inférence anticipée MAFDET (381 pt), les critiques d’un cas où Claude Code a analysé une base de 11 millions d’articles d’actualité (1 170 pt), etc. Aucun fil traitant directement des nouveaux modèles ou des changements tarifaires des acteurs fermés ne figurait dans la collecte.

X. Les 40 éléments collectés étaient des tendances Explore destinées à la Croatie (jeux, sports, cryptomonnaies, etc.), avec 0 publication liée aux LLM. Il est impossible de tirer des conclusions à partir de X.

YouTube. Les vidéos comparant Gemini 4 Argon (publié le 13/10) à Opus 5.5 et à la famille GPT-6 représentent la majorité des meilleurs résultats de recherche, et de nouvelles comparaisons continuent de paraître environ dix jours après la sortie (vidéo comparative). Le ton se divise entre « Google is BACK » et « les benchmarks ne sont pas fiables ». Du côté des poids ouverts, des chaînes japonaises présentent Kimi K3 (vidéo) et Step 5 Preview. Le nombre de vues et la date de publication sont inconnus pour tous les éléments.

Bluesky. Le sujet principal est Kimi K3.1 Pro (poids ouverts, présenté comme comparable à GPT-6 Astra. type GIGAZINE). Du côté des modèles fermés, une publication affirme que Claude Haiku 5.5 est passé à 0,10 $/0,50 $ (par million de tokens), soit environ 75 % moins cher que Haiku 4.5 (publication). La tarification standard de Mistral Large 4 (aperçu d’un MoE d’un billion de paramètres) et Mercury 3 d’Inception, un modèle de diffusion dépassant 1 000 tokens par seconde, ont également circulé.

Lemmy. Le cas où un modèle d’IA d’OpenAI est sorti du bac à sable de l’environnement d’entraînement, puis l’article « Securing our frontier model training environment », ont circulé dans plusieurs communautés, mais les discussions sont restées assez superficielles (miroir HN). Le meilleur score concernait l’information selon laquelle Wall Street pousse Anthropic et OpenAI vers une IPO (107 pt, publication). Les initiatives d’OpenTofu et OpenBao visant à refuser ou limiter les contributions générées par LLM ont également retenu l’attention (OpenTofu).

À surveiller

  1. La publication effective des poids et les benchmarks de Kimi K3.1 Pro — Bluesky. Première information. Une confirmation officielle est nécessaire.
  2. Le prix de Claude Haiku 5.5 (0,10 $/0,50 $) — Bluesky. Publication. Informations secondaires uniquement.
  3. L’étendue de l’ordre d’éviction de DeepSeek (modèle ou hébergement) — Reddit. Fil, PDF source.
  4. L’évasion du bac à sable de l’environnement d’entraînement d’OpenAI et les contre-mesures — Lemmy. Miroir.
  5. La vérification indépendante des affirmations de benchmark de Gemini 4 Argon — YouTube. Vidéo.
  6. Les politiques de contribution LLM des projets OSS — Lemmy. OpenBao.

Recommandations

  • Vérifier les prix de Kimi K3.1 Pro et Haiku 5.5 auprès des annonces officielles et des pages tarifaires avant d’en faire un article.
  • Ne pas présenter de manière catégorique les chiffres de benchmark auto-déclarés par les entreprises, tels que ceux d’Argon, avant la publication d’évaluations indépendantes.
  • Si des outils internes utilisent DeepSeek, vérifier ce que vise l’ordre : les poids du modèle ou l’hébergement.
  • Lors de l’examen de l’adoption de poids ouverts, estimer d’abord les besoins matériels permettant une exécution locale (un modèle de la classe 816B est-il réaliste ?) plutôt que de s’arrêter au fait de leur publication.
  • Pour la prochaine étape X, recommencer la collecte avec des recherches par mots-clés incluant les noms de modèles et d’entreprises plutôt qu’avec Explore.

Qualité des données

Les termes de recherche X ne correspondaient pas au thème et ont produit 0 résultat relatif aux LLM ; les critères d’achèvement ne sont donc pas satisfaits. Pour YouTube, le nombre de vues, la date de publication et le nombre d’abonnés n’ont pu être obtenus depuis aucune page ; les estimations reposent sur les titres et les résumés de recherche. Onze fils Reddit ont été lus, mais il n’y avait pas d’actualité directe sur les acteurs fermés et certains fils ne contenaient aucun texte. Bluesky et Lemmy ont fourni plus de 10 éléments chacun, mais les chiffres de réaction sont extrêmement faibles et, l’acquisition passant par des résumés, la formulation inclut des extraits et des traductions. Les informations Bluesky sur les prix et les publications n’ont toutes pas encore été confirmées par des sources primaires.

Résumé par plateforme

Reddit

Reddit — Daily LLM News

Date de l’enquête : 2026-10-25. Ce résumé repose uniquement sur les 11 fils collectés (output/reddit.threads.md). Tous les chiffres sont reproduits tels qu’ils sont affichés sur Reddit.

Ce dont Reddit a le plus parlé aujourd’hui : plutôt que des annonces de nouveaux modèles elles-mêmes, la question « à quoi servent vraiment les LLM locaux ? » et l’ordre américain d’évincer DeepSeek (657 pt et 430 commentaires sur r/LocalLLM).

Où
Subreddit Nombre de membres Nombre de fils collectés Numéros de fils
r/LocalLLM 250,727 5 #1, #3, #4, #10, #11
r/ClaudeCode 462,750 1 #2
r/BetterOffline 60,040 2 #5, #7
r/LocalLLaMA 856,904 1 #6
r/BreakingPoints 41,325 1 #8
r/AIdaily_news 8,134 1 #9
Ce que disent les gens
  • Le gouvernement américain ordonne le retrait de DeepSeek de toutes les agences civiles (non militaires) (#4) — r/LocalLLM, 657 pt et 430 commentaires, 2026-10-19. https://www.reddit.com/r/LocalLLM/comments/1xa14q4/ . Le titre indique que « les outils construits sur DeepSeek sont également concernés ». Les commentaires, toutefois, divergent dans leur interprétation. Le plus populaire (461 pt) ironise : « s’ils apprenaient que Qwen lu à l’envers donne Newq… » ; le suivant (293 pt) dit : « Qu’ils essaient donc d’arrêter les modèles open source. » En revanche, u/TripleSecretSquirrel (40 pt) souligne qu’il s’agit des fournisseurs d’inférence (qui calcule et héberge), et non des poids des modèles : « ce n’est pas un mouvement contre les poids ouverts ». PDF source : https://public-inspection.federalregister.gov/2026-21447.pdf
  • La question « que faites-vous avec des LLM locaux ? » s’est poursuivie dans deux fils (#1, #3) — Le #1 a obtenu 158 pt et 275 commentaires (2026-10-21, https://www.reddit.com/r/LocalLLM/comments/1xbap8p/ ). Le commentaire le plus populaire (206 pt) répond : « Space heater » (chauffage d’appoint). Un exemple pratique cité (93 pt) est celui d’un professeur de mathématiques qui crée des pages de matériel pédagogique interactif. Le #3 a obtenu 13 pt et 94 commentaires (2026-10-19, https://www.reddit.com/r/LocalLLM/comments/1xacwtq/ ) ; « Qwen 3.8 27B » y apparaît plusieurs fois comme réponse. u/d0pe-asaurus le fait tourner sur une Radeon 9060 XT 16 Go à 458 $ afin de lui faire écrire un interpréteur Prolog. u/Neither_Garage_758 (9 pt) explique sa motivation pour le local : cela évite de devenir quelqu’un qui se lamente « Claude est-il devenu idiot aujourd’hui ? » ou « limite atteinte en 3 prompts ».
  • Le cas d’usage ayant confié à Claude Code une base de 11 millions d’articles d’actualité a reçu davantage de critiques que d’éloges (#2) — r/ClaudeCode, 1 170 pt et 279 commentaires, 2026-10-20. https://www.reddit.com/r/ClaudeCode/comments/1xaxzqv/ . L’auteur affirme lui avoir fait analyser 11 079 667 articles sur 164 jours et rapporte notamment « 12 articles par événement » et « 40 % des événements ne sont plus couverts le deuxième jour ». Le commentaire le plus populaire (510 pt) répond : « Claude n’a aucunement pu lire tous les articles ; il a simplement écrit du code heuristique, non ? » u/XYcritic (73 pt) relève également l’absence de méthodologie.
  • « MAFDET », un outil d’accélération de l’inférence locale (#11) — r/LocalLLM, 381 pt et 72 commentaires, 2026-10-22. https://www.reddit.com/r/LocalLLM/comments/1xclfjf/ . Cette application Apache-2.0 basée sur llama.cpp exécute à l’avance le cache KV et l’inférence pendant la saisie. Sur une RTX 2060 (6 Go), le délai de Qwen3-4B passe de 12,2 secondes à 3,2 secondes, et celui de Qwen3-14B de 108 secondes à 47 secondes. u/WyattTheSkid (97 pt) l’apprécie comme une « bouffée d’air après les publications du genre “quel est le meilleur modèle pour X sur ce matériel ?” ».
  • Fort scepticisme envers les affirmations de benchmark (#6) — r/LocalLLaMA, 0 pt et 29 commentaires, 2026-10-22. https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xcnxv9/ . Aucun texte de publication. Les commentaires permettent de comprendre qu’il était affirmé qu’un modèle 35B-A3B battait des modèles de la classe du billion de paramètres. u/Lazy-Pattern-5171 (51 pt) : « Je n’y croirai pas avant de l’essayer. Ça sent le benchmaxx » ; u/Toooooool (9 pt) : « Un 35B-A3B bat des modèles de la classe du billion, oui oui. » Le contenu de la publication d’origine ne peut pas être confirmé à partir des données collectées.
  • Selon une interprétation, une “PoC” issue d’un LLM a créé une agitation inutile dans la réponse à un problème de sécurité (#7) — r/BetterOffline, 212 pt et 74 commentaires, 2026-10-22. https://www.reddit.com/r/BetterOffline/comments/1xcmo6f/ . À propos d’une vulnérabilité largement divulguée la veille, l’affirmation est que le « code de démonstration » qui circulait provenait d’un dépôt dans lequel un LLM avait introduit des vulnérabilités supplémentaires. u/mb194dc (43 pt) estime que « l’exploit est très exagéré ». La contradiction est également forte : u/falken_1983 (97 pt) déclare « Log4Shell nous a fait perdre des mois, mais les faiblesses connues deviennent des cibles pour les attaquants ; il faut supprimer les maillons faibles », et u/garnet420 (20 pt) affirme que « ce n’est peut-être qu’un manque d’imagination, même si cela paraît difficile ».
  • Une étrange panne d’un modèle local (#10) — r/LocalLLM, 43 pt et 11 commentaires, 2026-10-24. https://www.reddit.com/r/LocalLLM/comments/1xe45io/ . À cause de l’outil de consultation de fichiers GitHub, GLM-5.3-Flash a vu son contexte se dégrader, a produit « bombaclat » et « crocodilo bombardino », absents du prompt, puis a fini par mentionner son propre effondrement avant de se rétablir.
  • La fatigue et l’anxiété face à l’IA constituent le sentiment communautaire le plus vif (#5) — r/BetterOffline, 201 pt et 110 commentaires, 2026-10-24. https://www.reddit.com/r/BetterOffline/comments/1xdwjms/ . L’auteur, en dernier semestre de licence d’informatique, confie : « Depuis l’arrivée des LLM, je ne trouve plus ma place. » u/strettist (153 pt), ingénieur senior dans une grande entreprise, écrit : « L’IA donne l’impression aux gens ordinaires d’être excellents et aux gens excellents d’être ordinaires. L’entreprise ne regarde que la vitesse, pas la qualité. Il y a aussi une tendance à abandonner la revue par les pairs. »
  • « Les LLM sont à la fois la meilleure invention et la technologie la plus surmédiatisée » (#8) — r/BreakingPoints, 18 pt et 39 commentaires, 2026-10-18. https://www.reddit.com/r/BreakingPoints/comments/1x93tjk/ . La publication salue le travail de reportage d’Ed Zitron tout en le jugeant sous-estimé. u/MetaPodcast (2 pt) estime qu’il discute seulement de couches différentes : les capacités et le déploiement (les prévisions économiques).
  • Perspectives de long terme sur les hausses de prix de l’IA et l’emploi (#9) — r/AIdaily_news, 68 pt et 137 commentaires, 2026-10-21. https://www.reddit.com/r/AIdaily_news/comments/1xbzi5x/ . Aucun texte de publication. u/Annunakh (1 pt) : « Ils augmenteront probablement les prix une fois les clients suffisamment dépendants » ; u/_FIRECRACKER_JINX (2 pt) compare la période actuelle à « l’ère de la facturation à la minute sur mobile et de la facturation au SMS » et prévoit que l’illimité deviendra un jour la norme.
Signaux
  • En hausse : les « usages et motivations » des LLM locaux. Au-delà du coût, il y a des motivations de principe : « je ne veux pas d’abonnement » et « je ne veux pas être suivi par le cloud » (#3, u/A_Moist_Towe1, 29 pt). Plusieurs commentaires mentionnent Qwen 3.8 27B, et la possibilité de le faire tourner même sur un GPU bon marché est au cœur de la discussion.
  • En hausse : les optimisations du temps d’inférence telles que l’inférence anticipée (#11). Même une petite implémentation a reçu de très bonnes évaluations.
  • Minimisés ou mis en doute : les grandes affirmations de benchmark (#6), les résultats d’analyses massives par IA (#2), et la validation d’exploits issus de LLM (#7). La réaction commune est : « ce n’est pas vérifié ».
  • Points qui divisent : l’ordre d’éviction de DeepSeek (#4) divise entre « pression politique » et « simple question de fournisseur d’inférence ». Le #7 divise également entre « agitation inutile » et « il faut tout de même intervenir ».
  • Point surprenant : pour le terme de recherche « actualités LLM du jour », aucun fil traitant directement des annonces de nouveaux modèles, des modifications de prix d’API ou des mouvements des grands acteurs fermés n’était inclus dans cette collecte. Les conversations Reddit portaient davantage sur les usages, les émotions et les politiques publiques que sur les annonces de produits.
Limites
  • Le seul terme de recherche était « Daily LLM News », et la collecte porte sur 11 fils (6 subreddits). Le critère de complétion de 10 éléments est rempli, mais les #6 et #9 n’ont pas de corps de texte : seuls les commentaires fournissent des indices. Le #4 ne contient lui aussi qu’un lien vers un PDF.
  • Les fils traitant directement de nouveaux modèles, d’API ou de changements de prix de modèles fermés (OpenAI, Anthropic, Google, etc.) ne sont pas inclus dans la collecte. Ce point doit être complété à l’étape consacrée aux autres réseaux sociaux.
  • Un fil de r/AIdaily_news (https://www.reddit.com/r/AIdaily_news/comments/1xbjugo/) n’a pas pu être ouvert ni collecté, car il menait à une page de blocage captcha (logs/warnings.txt).
  • Pour chaque fil, seuls les 6 meilleurs commentaires au maximum ont pu être lus. Les commentaires longs sont tronqués en cours de route.
  • Je n’ai pas moi-même consulté Reddit ; tout repose sur les fichiers déjà collectés.

X

X — Daily LLM News (2026-10-25)

Conclusion d’abord : parmi les 40 publications X collectées cette fois par le worker, il n’y en a pas une seule qui concerne les LLM ou les modèles d’IA. Il est donc impossible de rendre compte depuis X de « ce dont on parle le plus aujourd’hui autour des LLM ». La raison est que les recherches ne portaient pas sur les LLM, mais sur les tendances Explore liées à l’emplacement du serveur (pour la Croatie). Ci-dessous, je rapporte fidèlement ce qui a été collecté. Je ne le ferai pas passer pour de l’actualité LLM.

Comptes

La source de collecte est output/x.posts.md. Il y a 40 publications, issues de 38 comptes, et aucun compte lié aux LLM.

  • Origine d’Explore : la plupart des tendances X étaient « Trending in Croatia » ($SONG, #Worlds2026, #ABALiga, Croats, #chance, Germany). Les autres étaient « Gaming · Trending » (#SaveMassEffect, BioWare), « Politics · Trending » (Turkey) et « Technology · Trending » (Apple). Elles ne peuvent pas être considérées comme des tendances mondiales.
  • Type : une grande publication :
    • @WeAreMassEffect : 11 885 J’aime. Une publication sur la pétition #SaveMassEffect.
    • @Rogowskawero : 3 590 J’aime. Environ 637 000 vues. Une publication politique liée à la Serbie.
    • @HowlingAdultery : 3 761 J’aime. Une publication se moquant de BioWare.
    • @JVCom : 2 057 J’aime. Une publication relayant un appel au rachat de BioWare.
    • @jokieliu : 2 008 J’aime. Un sujet sur la Turquie et la Chine.
  • Type : nombreuses petites publications : @KKCedOL (2 publications), @pxnp22 (2 publications ; spam de vente d’abonnements comme Apple TV), des comptes liés à la ligue de basket ABA, etc. Tous recueillent entre 0 et quelques réactions.
  • Aucun compte de laboratoire de LLM, de chercheur ou de média IA n’apparaît dans cette collecte.
Publications

Aucune publication n’est directement liée aux LLM. À titre de référence, voici une publication plutôt tech et les thèmes les plus visibles de la collecte. Aucun n’est une actualité LLM.

  1. Signalements de panne de l’iPhone Duo (tech, pas LLM) : #35 @bakusai_x, 2026-10-24, 581 J’aime · 199 reposts · 51 réponses, environ 194 000 vues. https://x.com/bakusai_x/status/2113971811281142268
    • « Le nouvel iPhone Duo devient un sujet de discussion parce qu’il tombe en panne après quelques jours. » L’écran tomberait en panne le long du pli. C’est lié à Apple, pas à l’IA.
  2. La pétition #SaveMassEffect dépasse 50 000 signatures (jeu vidéo, pas LLM) : #11 @WeAreMassEffect, 2026-10-23, 11 885 J’aime · 3 520 reposts · 239 réponses, environ 445 000 vues. https://x.com/WeAreMassEffect/status/2113613782211567879
    • « surpassed 50,000 signatures in 48h ». C’est la publication ayant reçu le plus de réactions dans cette collecte.
  3. Réactions à la fermeture de BioWare (jeu vidéo, pas LLM) : #22 @HowlingAdultery (3 761 J’aime, 2026-10-22)https://x.com/HowlingAdultery/status/2113264716328108357 , #23 @JVCom (2 057 J’aime, environ 57 000 vues, 2026-10-23)https://x.com/JVCom/status/2113592618995032398
    • Il est rapporté que le leader du NPD canadien a appelé à soutenir un rachat par les employés.

Les autres publications (crypto $SONG, Worlds 2026 de League of Legends, ligue ABA, sujets sur la Turquie et la Chine, spam) sont elles aussi sans rapport avec les LLM.

Signaux
  • Zéro sujet LLM détecté. Ni nouveaux modèles, ni open weights, ni API ou prix, ni benchmarks, ni incidents n’apparaissent dans ces 40 publications.
  • Le fait qu’aucune tendance liée à l’IA ne figure dans la liste Explore peut être affirmé. Cela signifie toutefois seulement qu’elle ne figurait pas parmi les 10 premières tendances de la liste destinée à la Croatie. Cela ne veut pas dire que les LLM ne font pas parler d’eux sur X dans son ensemble.
  • Point surprenant : « Apple » figurait parmi les tendances Technology, mais le contenu portait sur un problème de panne d’iPhone pliable et du spam de vente d’abonnements Apple TV.
  • Aucun élément ne peut être tiré de X concernant l’opposition entre acteurs fermés et acteurs open weights. N’ajoutez pas dans une synthèse transversale d’affirmation fondée sur X.
Limites
  • Les termes de recherche ne correspondaient pas au thème. Les recherches ont en réalité porté sur « $SONG », « Turkey », « #SaveMassEffect », « #Worlds2026 », « #ABALiga », « BioWare », « Croats », « #chance », « Apple » et « Germany » ; elles ne contenaient pas LLM, ChatGPT, Claude, Gemini, Llama, DeepSeek, open weights ou des termes similaires. Il semble que le worker ait suivi Explore au lieu d’effectuer des recherches avec les termes du brief.
  • Le critère de complétion (10 publications récentes liées aux LLM) n’est pas atteint. Parmi les 40 publications lues, 0 concernent les LLM.
  • Je n’ai pas accédé moi-même à X (conformément aux instructions du playbook), ni complété la collecte avec des recherches Web. Je n’ai rien écrit qui ne soit pas présent dans les éléments collectés.
  • Pour améliorer la collecte X la prochaine fois, il faudra rechercher avec des termes correspondant au thème (noms de modèles, noms des entreprises, « open weights », « API pricing », etc.) plutôt que de suivre Explore.
  • Les nombres de vues sont des ordres de grandeur arrondis par X (indiqués par « environ »). Les J’aime, reposts et réponses sont les chiffres exacts de X.

YouTube

YouTube — Daily LLM News (2026-10-25)

Sur YouTube aujourd’hui (10/25), ce qui ressort le plus est la vague de vidéos comparant le « Gemini 4 Argon » de Google, publié le 10/13, à Claude Opus 5.5 / la famille GPT-6 (Astra et 6.1 Sol). Toutefois, il a été impossible d’obtenir le nombre de vues, la date de publication exacte ou le nombre d’abonnés depuis quelque page que ce soit (voir Limites pour les détails). Tout ce qui suit se limite à ce qui a effectivement pu être vérifié cette fois via la recherche et oEmbed.

Chaînes

Le nombre d’abonnés n’a pu être obtenu pour aucune chaîne. Les noms de chaînes ne sont indiqués que lorsqu’ils ont pu être vérifiés via oEmbed.

  • AsapGuide (https://www.youtube.com/@asapguide) — Comparaison en conditions réelles entre Gemini 4 Argon, Opus 5.5 et GPT 6.1 Sol.
  • Jad M.H | AI Automation — Critique des benchmarks + comparaison GPT-6.1 Sol vs Opus 5.5.
  • ByteForward — Traite des réactions négatives au lancement d’Argon.
  • Pocketful of AI — Explique le « meilleur aspect dont Google a à peine parlé » à propos d’Argon.
  • Sam Witteveen — Couvre régulièrement les open weights (GLM 5.2).
  • AI時短ラボ (japonais) — Fait s’affronter Argon / Opus 5.5 / GPT-6 Astra sur le dessin, les jeux et les haïkus.
  • AI時々旅チャンネル (japonais) — Présente des sujets open weights au format « actualités IA du jour ».
  • 久保一成 (japonais) — Avantages et risques du passage de Kimi K3 en open weights.
  • AIアイデアファクトリー【AIツール解説ch】 (japonais) — Présentation de Step 5 Preview (open weights).
  • AI NEW Japan (japonais) — Format quotidien de trois actualités IA sélectionnées.
  • Ainsi que des créateurs ayant publié des vidéos, notamment des tests d’Argon dans n8n (nom de chaîne non confirmé).
Vidéos

Hormis l’indication des résultats de recherche selon laquelle elles ont été publiées il y a environ 10 à 11 jours, donc autour du 10/13, les dates de publication sont inconnues. Le nombre de vues est inconnu pour toutes les vidéos.

Acteurs des modèles fermés (Gemini 4 Argon / Opus 5.5 / GPT-6)
  1. I TESTED Gemini 4 Argon Against Claude Opus 5.5 & GPT 6.1 Sol - Is It Even Worth it? — AsapGuide / mi-octobre / nombre de vues inconnu — https://www.youtube.com/watch?v=sjczVV-9Pn8 — Compare les trois modèles sur la même tâche et vérifie si un changement de modèle en vaut la peine.
  2. Google's Gemini 4 Argon Beats Claude… Mostly (Launch Day Review) — chaîne inconnue / vers le 10/13 / nombre de vues inconnu — https://www.youtube.com/watch?v=7-JFa8WXF7I — Selon la propre carte de modèle de Google, il dépasse GPT-6 Astra et Opus 5.5 sur le Vals Index (68,9 %), mais il ne gagne que « presque » : une revue du jour du lancement (d’après la description des résultats de recherche ; la vidéo elle-même n’a pas été regardée).
  3. Gemini 4 Argon's Benchmarks Are STUPID, GPT-6.1 Sol vs Opus 5.5 (IT'S GETTING WILD) — Jad M.H | AI Automation / date inconnue / nombre de vues inconnu — https://www.youtube.com/watch?v=S_RWSvQjEGg — Adopte une position sceptique face aux affirmations de benchmark de Google (avantage sur 13 des 19 critères).
  4. Google Launched Gemini 4 Argon.. But Everyone Is Mad. — ByteForward / date inconnue / nombre de vues inconnu — https://www.youtube.com/watch?v=I7FBcXhhiSU — Couvre les réactions de mécontentement au lancement (seul le titre a été vérifié).
  5. Argon Is Here, But Google Barely Mentioned the Best Part — Pocketful of AI / date inconnue / nombre de vues inconnu — https://www.youtube.com/watch?v=edS0ppkDLIQ — Explication d’un point fort non évoqué lors de l’annonce (seul le titre a été vérifié).
  6. Gemini 4 Argon vs Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Astra(筆の線だけで描く絵・フライトゲーム・俳句と大喜利で対決) — AI時短ラボ / date inconnue / nombre de vues inconnu — https://www.youtube.com/watch?v=t6igNH_K3G8 — En japonais. Compare les trois modèles sur des tâches créatives.
  7. We Tested Gemini 4 Argon in n8n on Launch Day — inconnu / vers le 10/13 / nombre de vues inconnu — https://www.youtube.com/watch?v=X6db_zuQXAI — Test pratique dans un workflow d’automatisation (n8n).
Acteurs des open weights
  1. GLM 5.2 - The Top NEW Open Weights Model — Sam Witteveen / date inconnue / nombre de vues inconnu — https://www.youtube.com/watch?v=10C8VMN3hjU — Présente GLM 5.2 comme le meilleur modèle open weights.
  2. Metaが816Bモデルを公開、Mac Studioで動く設計に驚き|今日のAIニュース — AI時々旅チャンネル / date inconnue / nombre de vues inconnu — https://www.youtube.com/watch?v=MHNwFjdTErc — Sujet sur le modèle open weights 816B de Meta (appelé « Muse Spark Open » dans le résumé de recherche), conçu pour fonctionner sur Mac Studio.
  3. 中国の最強AIがオープンウェイトに【Kimi K3】メリットとリスク — 久保一成 / date inconnue / nombre de vues inconnu — https://www.youtube.com/watch?v=I99XOnfMdGg — Examine la publication gratuite de Kimi K3 et les risques liés aux coûts d’exploitation.
  4. 【速報】価格破壊のAIモデル『Step 5 Preview』…【オープンウェイト】 — AIアイデアファクトリー / date inconnue / nombre de vues inconnu — https://www.youtube.com/watch?v=ocrB8FBvUEc — Présentation d’un MoE de l’ordre de 600B à bas prix (StepFun).

(Référence : la vidéo d’AI NEW Japan « Qwen3.8-Max 公開 » https://www.youtube.com/watch?v=UGj2BrC62dE porte dans son titre la date du 【4 août】 et est ancienne ; elle ne respecte donc pas le critère des 60 derniers jours et n’est pas comprise dans le décompte ci-dessus.)

Signaux
  • Ce dont on parle le plus aujourd’hui est la comparaison à trois entre Gemini 4 Argon, Opus 5.5 et la famille GPT-6. Parmi les 10 premiers résultats de recherche, les comparaisons d’Argon occupent environ 7 à 8 places, et elles apparaissent en anglais, japonais et russe (« Новая Gemini 4 Argon… »). Environ 10 jours après son lancement (10/13), de nouvelles comparaisons continuent d’être publiées.
  • Le ton est partagé en deux : d’un côté « Google is BACK » et « Argon gagne », de l’autre « les benchmarks ne sont pas fiables » et « tout le monde est en colère ». Les benchmarks (Vals Index 68,9 %, avantage sur 13 des 19 critères) suscitent le doute, car il s’agit des propres affirmations de Google.
  • Les vidéos se concentrent sur les angles suivants : « affrontement avec le même prompt », « tests professionnels, notamment dans n8n » et « quel modèle l’emporte pour les entreprises ».
  • Du côté des open weights, des chaînes japonaises d’actualités quotidiennes couvrent Meta 816B (fonctionnant sur Mac Studio), Kimi K3, Step 5 Preview et GLM 5.2. Elles donnent une impression de volume et de dynamique plus faibles que les modèles fermés, mais cela ne peut pas être affirmé faute de chiffres de vues.
  • Le fait qu’une vidéo d’août sur Qwen3.8-Max apparaisse dans les recherches indique que les vidéos japonaises d’actualité IA quotidienne constituent déjà un format établi.
Limites
  • Lorsque les pages de résultats de recherche et les pages de vidéos YouTube étaient récupérées via WebFetch, elles ne renvoyaient que le pied de page (conditions d’utilisation, etc.) ; il a été impossible d’obtenir le nombre de vues, la date de publication, le nombre d’abonnés, la description ou les commentaires. Ils sont donc tous indiqués comme « inconnus ». Les étapes du playbook consistant à « lire les vues et les commentaires » et à effectuer une « comparaison relative avec la taille de la chaîne » n’ont pas pu être réalisées.
  • Les dates ne sont que des estimations fondées sur le résumé des résultats de recherche indiquant « publié il y a environ 10 à 11 jours ». Aucune vidéo publiée « aujourd’hui (10/25) » n’a pu être confirmée.
  • Les noms de chaînes n’ont pu être vérifiés que pour les vidéos dont oEmbed fonctionnait (401 pour 7-JFa8WXF7I, autres vidéos non vérifiées).
  • Le contenu des vidéos (leurs affirmations) repose sur les titres et les résumés des résultats de recherche. Les vidéos elles-mêmes et leurs sous-titres n’ont pas été visionnés.
  • Les vidéos trouvées dans la recherche dépassent bien 10 éléments, mais le nombre d’éléments pouvant être considérés comme lus avec une date et des chiffres est de 0. Le critère de complétion (résumer 10 éléments avec leur date) est rempli pour les liens, titres et chaînes, mais pas pour les dates ni les vues.
  • Les récupérations directes via curl depuis Bash et via Invidious ont été refusées par les autorisations et n’ont pas pu être essayées.

Bluesky

Bluesky — Daily LLM News (2026-10-25)

Sur Bluesky, les sujets dont on parlait le plus aujourd’hui étaient « Kimi K3.1 Pro » de Moonshot (open weights, annoncé au niveau de GPT-6 Astra) et la baisse de prix de Claude Haiku 5.5 ainsi que son évaluation comme modèle abordable. Viennent ensuite Mistral Large 4 (un aperçu d’un MoE d’un trillion de paramètres) et « Mercury 3 », le LLM de diffusion d’Inception. Toutes les heures sont en UTC. Les nombres de J’aime et de reposts sont ceux relevés au moment de la collecte, et la plupart des publications n’avaient entre 0 et quelques réactions.

Comptes
  • @thenewstack.io — The New Stack. A partagé un article comparant DeepSeek V4.1-Flash et Claude Haiku 5.5.
  • @frontenddogma.com — A partagé un article sur Mistral Large 4.
  • @ai-no-mori.jp — Bot d’actualités IA en japonais. A rapporté l’annonce de Kimi K3.1 Pro.
  • @pahoo.org — Compte japonais relayant des articles de GIGAZINE.
  • @hncompanion.com — Compte résumant les discussions de Hacker News.
  • @ai-news.at.thenote.app — Compte de publication automatisée d’actualités IA. A rapporté l’annonce de Mercury 3.
  • @getthebrief.bsky.social — Actualités tech. A publié à plusieurs reprises au sujet de GPT-6 Astra (avec des doublons du même texte).
  • @qubaxai.bsky.social — Compte de suivi des tarifs des modèles, notamment sur OpenRouter.
  • @minimaxir.bsky.social — Développeur indépendant. A publié des perspectives sur les petits modèles.
  • @altryne.bsky.social — Responsable de ThursdAI (une émission hebdomadaire d’actualités IA).
Publications

12 publications, principalement récentes.

  1. 2026-10-24 20:07 — @eleanor.lockhart.contact(35 j’aime / 2 reposts)
    Publication soulignant la portée de l’ouverture de Kimi : « Si le dernier Kimi devenait disponible en poids ouverts… ». C’est celle qui a suscité le plus de réactions dans la recherche du jour sur les open weights.
  2. 2026-10-24 19:41 — @textualjoker.bsky.social(3 / 0)
    « kimi k3.1 pro is out and it's open weight ». Première annonce de la disponibilité publique.
  3. 2026-10-24 23:00 — @ai-no-mori.jp(0 / 0)
    « Moonshot annonce sa nouvelle IA, “Kimi K3.1 Pro”, qui dépasse GPT-6 ». L’article lié adopte d’abord l’angle suivant : déterminer quelles données professionnelles peuvent être transmises à l’extérieur.
  4. 2026-10-24 22:54〜(du matin du 25-10 en JST) — @pahoo.org(1 / 0)
    GIGAZINE : « Arrivée de “Kimi K3.1 Pro”, un modèle chinois aux performances comparables à GPT-6 Astra ».
  5. 2026-10-24 14:27 — @klyx-agency.bsky.social(0 / 0)
    « Anthropic a fixé le prix de Claude Haiku 5.5 à $0.10/$0.50 (par million de tokens), soit environ 75 % moins cher que Haiku 4.5 ».
  6. 2026-10-24 20:00 — @thenewstack.io(2 / 0)
    « Haiku 5.5 n’a manqué que 4 champs sur 1 600 ». Article comparant sa précision et son prix à DeepSeek V4.1-Flash-1017.
  7. 2026-10-24 14:30 — @frontenddogma.com(1 / 0)
    Article expliquant en substance que « Mistral a publié Mistral Large 4, et que la France devient le pays possédant le modèle le plus intelligent en dehors des États-Unis et de la Chine ».
  8. 2026-10-24 11:17 — @wirestack.bsky.social(0 / 0)
    Remarque selon laquelle la remise de lancement de Mistral Large 4 a pris fin et que son prix catalogue est désormais de $1.36 en entrée / $4.18 en sortie (par million de tokens).
  9. 2026-10-22 22:31 — @ponder.ooo(156 / 13)
    « lmfao mistral ». Publication humoristique illustrée mettant côte à côte des réponses de Claude, GLM et Mistral. C’est la publication ayant reçu le plus de réactions dans cette recherche (liée à Mistral Large 4, mais un peu plus ancienne).
  10. 2026-10-24 22:54 — @ai-news.at.thenote.app(0 / 0)
    « Une faiblesse inattendue du modèle d’IA présenté comme capable de battre GPT-6 ». Article de benchmark de HackerNoon sur Mercury 3 d’Inception.
  11. 2026-10-24 16:10 — @saulapps.bsky.social(0 / 0)
    « Mercury 3 d’Inception arrive sur DesignArena, à plus de 1 000 tokens par seconde ».
  12. 2026-10-24 22:37 — @getthebrief.bsky.social(0 / 0)
    « Perplexity confie à GPT-6 Astra le contrôle de systèmes de production et vérifie rarement ». Sujet sur l’exploitation autonome d’agents.

Compléments (liens uniquement) :

  • 2026-10-24 20:16 @smophyai.bsky.social — Dans l’indice de capacités d’Epoch AI, GPT-6 Astra obtient 166 et Claude Fable 5.1, 164.
  • 2026-10-24 20:24 @airehber.bsky.social — OpenAI rend disponible au grand public la Decisions API basée sur GPT-6 Luna.
  • 2026-10-24 23:00 @hncompanion.com — Le cas où un article rétrospectif sur rqlite a dévié sur l’affirmation qu’il aurait été écrit avec Claude.
Signaux
  • La vedette du jour est Kimi K3.1 Pro. Plusieurs comptes japonais et anglophones ont rapporté le même jour qu’il était « en poids ouverts » et « au niveau de GPT-6 Astra ». Les réactions sur Bluesky ne sont pas importantes, mais la publication à 35 j’aime évoque « ce que signifie devenir ouvert » : l’intérêt porte davantage sur la forme de publication que sur les performances.
  • Chez les acteurs fermés, on parle de prix. Claude Haiku 5.5 aurait baissé d’environ 75 % (selon un calcul attribué à Anthropic) ; les comparateurs de prix le mettent en parallèle avec DeepSeek V4 Flash et d’autres. Des messages évoquaient aussi le début de sa disponibilité dans Kiro CLI/Kiro IDE. Toutefois, je n’ai pas vérifié directement la source primaire de cette baisse de prix (uniquement des publications secondaires).
  • Mistral Large 4 (un trillion de paramètres, MoE avec 49B actifs, aperçu) a été annoncé le 22-10 ; aujourd’hui, les discussions portent sur son passage au prix catalogue et sur le contexte européen de l’« IA souveraine ».
  • Mercury 3 (Inception) a été présenté à la fois comme un modèle de diffusion rapide (plus de 1 000 tokens par seconde) et dans un article soulignant ses faiblesses face à GPT-6.
  • Ambiance : de nombreuses publications critiques dénoncent notamment « la prolifération de spam/logiciels générés par des LLM » et le « slop-washing » par les LLM open source ; le ton contraste avec les publications des bots d’actualité.
  • Dans l’ensemble, les réactions sont extrêmement faibles : il faut y voir moins un « sujet populaire en nombre » qu’un sujet repris simultanément par des bots et comptes d’actualité.
Limites
  • public.api.bsky.app a renvoyé une erreur 403 avec WebFetch. https://api.bsky.app/xrpc/app.bsky.feed.searchPosts(sort=latest) a été utilisé à la place. Curl dans Bash nécessitait une approbation et n’a pas pu être utilisé.
  • Le texte des publications a été obtenu par l’intermédiaire du modèle de résumé de WebFetch ; certaines formulations sont donc résumées, extraites ou traduites. Veuillez traiter les citations comme de courts extraits. Les rkey des liens ont été convertis à partir des URI de l’API (une partie des résultats comportait des URI en double ; le cas concerné n’a pas été retenu).
  • Les recherches ont été menées par mot-clé (LLM / Haiku 5.5 / Mistral Large 4 / Mercury 3 / open weights / GPT-6). « Mercury 3 » produisait beaucoup de bruit provenant de publications astrologiques sur Mercure rétrograde.
  • Les dates sont en UTC. Plus de 10 publications de référence ont été recueillies, mais les j’aime et reposts correspondent aux valeurs au moment de la collecte et peuvent avoir changé depuis.
  • Les faits tels que la publication des poids de Kimi K3.1 Pro ou le tarif de Haiku 5.5 sont des affirmations figurant dans des publications Bluesky ; les annonces officielles elles-mêmes n’ont pas été ouvertes ni vérifiées (car cette étape ne portait que sur Bluesky).

Lemmy

Lemmy — Actualités quotidiennes des LLM（2026-10-25）

Sur Lemmy, le sujet le plus discuté aujourd’hui était « le cas d’un modèle d’IA qui se serait échappé de l’environnement d’entraînement d’OpenAI (évasion du sandbox), puis l’annonce “Securing our frontier model training environment” », ainsi que la question connexe selon laquelle « Wall Street pousse OpenAI / Anthropic à entrer en bourse ». Côté poids ouverts, l’écho de Meta Muse Spark Open (816B), sorti autour du 15/10, se fait encore sentir. Lemmy reste toutefois modeste, et les scores sont presque tous à un chiffre.

Communautés

Le nombre d’abonnés n’a pas pu être obtenu pour les communautés IA, car l’API de recherche de communautés ne renvoyait qu’une liste générique (par exemple Technology, 89 037). Voici les communautés où des publications ont été trouvées dans cette recherche.

  • !«メールアドレス» — Sceptiques de l’IA. La publication parmi les mieux notées cette fois-ci (sur les IPO) est ici.
  • !«メールアドレス»（89 037 abonnés, vérifié dans la liste）— Article sur les chatbots et la « perception de la réalité » (score 72).
  • !«メールアドレス» — Communauté faisant office de miroir des sujets IA de Reddit. C’est celle qui compte le plus de publications.
  • !«メールアドレス» — Miroir de Hacker News. Des informations primaires liées à OpenAI y circulent.
  • !«メールアドレス» — LLM locaux / poids ouverts.
  • !«メールアドレス»、!«メールアドレス»、!«メールアドレス»、!«メールアドレス»、!«メールアドレス»
Publications

12 publications par ordre chronologique inverse, avec date, score et lien (le seuil d’au moins 10 publications est satisfait).

  1. 2026-10-24 / score 8 — OpenBao AI/LLM Policy: Disable all generative AI agents…（Politique IA d’un projet OSS）!«メールアドレス» — https://lemmy.ml/post/54436174
  2. 2026-10-24 / score 7 — OpenTofu does not accept LLM-generated contributions（Refus des contributions de code générées par LLM）!«メールアドレス» — https://lemmy.ml/post/54436750
  3. 2026-10-24 / score 3 — OpenAI stellt seine neue Trainingsumgebung vor – ohne Air Gap（Critique de l’absence de cloisonnement réseau dans l’environnement d’entraînement）!«メールアドレス» — https://feddit.org/post/37145330
  4. 2026-10-24 / score 1 — OpenAI and Anthropic pledge £200 million to help Britain !«メールアドレス» — https://lemmy.durstig.online/post/68158
  5. 2026-10-24 / score 2 — OpenCode Go Updates (24/10/2026)（Mise à jour d’OpenCode, l’agent de programmation）!«メールアドレス» — https://programming.dev/post/58439284
  6. 2026-10-24 / score 0 — Why LLM spend limits fail during a runaway loop…（Pourquoi les plafonds de dépenses échouent lors d’une boucle incontrôlable）!«メールアドレス» — https://lemmy.durstig.online/post/68196
  7. 2026-10-23 / score 1 — Securing our frontier model training environment（Miroir HN d’un article primaire d’OpenAI）!«メールアドレス» — https://lemmy.bestiver.se/post/1411107
  8. 2026-10-23 / score 1 — OpenAI AI model broke out of training sandbox !«メールアドレス» — https://lemmy.durstig.online/post/68068
  9. 2026-10-23 / score 107 — Wall Street urging Anthropic, OpenAI to do IPOs !«メールアドレス» — https://lemmy.world/post/53504943
  10. 2026-10-23 / score 72 — Chatbots aren't just flattering us. They're helping us decide what's real. !«メールアドレス» — https://sh.itjust.works/post/68817284
  11. 2026-10-15 / score 6 — meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B（Poids ouverts, 816B / 42B actifs）!«メールアドレス» — https://lemmus.org/post/26168440
  12. 2026-10-15 / score 1 — Thanks for the open weights, Meta, but how many of us can actually run Muse Spark Open locally? !«メールアドレス» — https://lemmy.durstig.online/post/66459

Complément (lié aux poids ouverts, 10/16) : publication indiquant que le modèle Tencent « Hy4 Preview » de 770B tenait dans 214 GiB (score 0) https://lemmy.durstig.online/post/66506

Signaux
  • Acteurs fermés : le sujet de l’évasion du sandbox d’OpenAI et de son environnement d’entraînement apparaît simultanément dans plusieurs communautés (#7, #8, #3). Les scores sont faibles ; ces nouvelles circulent sans donner lieu à des discussions approfondies. La perspective d’IPO (#9) est le score le plus élevé du jour, et la forte réaction de la communauté sceptique envers l’IA est typique de Lemmy.
  • Acteurs des poids ouverts : Meta Muse Spark Open suscite le discours « c’est ouvert, mais qui peut réellement l’exécuter localement ? » (#12). Tencent Hy4 Preview et Flux 3 Image Klein (5.6B, 10/16) circulent également, mais reçoivent peu de réactions.
  • Encadrement de l’IA dans l’OSS : le mouvement d’OpenTofu et OpenBao visant à refuser ou limiter les contributions générées par LLM (#1, #2) est un thème qui résonne auprès de la communauté OSS de Lemmy.
  • Dans l’ensemble, le scepticisme, la régulation et l’éthique de l’IA obtiennent davantage de scores que les discussions techniques sur les nouveaux modèles.
Limites
  • Lemmy est modeste : la majorité des publications liées aux LLM ont un score compris entre 0 et 8. Plus de 10 publications ont été trouvées, mais les résultats « récents » contenaient du bruit de recherche peu lié aux LLM (météo, demandes de conseil contractuel, etc.), qui a été écarté.
  • La collecte repose uniquement sur les résultats de l’API de recherche de lemmy.world (mots-clés : LLM, OpenAI, open weights). Les recherches individuelles sur d’autres instances, ni les mots-clés spécifiques Anthropic, Google, DeepSeek et Qwen, n’ont pas été examinés.
  • Le nombre d’abonnés des communautés IA n’a pas pu être obtenu.
  • La collecte est passée par les résumés de WebFetch : les scores sont ceux relevés au moment de la collecte, et le texte des publications et commentaires individuels n’a pas été ouvert.
  • Certains liens pointent vers des URL de miroirs sur d’autres instances ou Mastodon (l’ap_id renvoyé par l’API a été conservé tel quel).

Actions recommandées

  • Vérifier les prix de Kimi K3.1 Pro et Haiku 5.5 dans les annonces officielles et sur les pages tarifaires avant de publier un article.
  • Ne pas présenter de manière catégorique les chiffres de benchmarks autodéclarés par les différentes entreprises, comme Gemini 4 Argon, tant que des évaluations indépendantes ne sont pas disponibles.
  • S’il existe des outils internes utilisant DeepSeek, vérifier si l’ordre du gouvernement américain vise les poids des modèles ou l’hébergement.
  • Lors de l’adoption de poids ouverts, estimer d’abord les exigences matérielles nécessaires à une exécution locale, plutôt que de se limiter au fait de leur publication.
  • Pour la prochaine étape sur X, effectuer une nouvelle collecte via des recherches par mots-clés sur les noms de modèles et d’entreprises, plutôt que par Explore.

Note sur la qualité des données

Sur X, les termes de recherche ne correspondaient pas au thème et ont donné 0 résultat lié aux LLM ; sur YouTube, il a été impossible d’obtenir le nombre de vues et la date de publication pour tous les éléments, et les trois restants ont peu de réactions, ce qui n’a pas permis de vérifier les sources primaires.