DeepSeek-V4-Flash 0731 et GLM-5.3 doivent rejoindre le catalogue de modèles accessible depuis Cortex AI, Snowflake CoCo et Snowflake CoWork.
Les modèles open source deviennent une option plus crédible pour les charges de travail d’entreprise, mais leur adoption oblige encore les équipes à organiser leur hébergement, leur intégration et leur gouvernance. Snowflake prévoit d’ajouter DeepSeek-V4-Flash 0731 et GLM-5.3 à son portefeuille afin de permettre leur utilisation depuis le même environnement que les modèles propriétaires. Ces modèles doivent être accessibles à travers Cortex AI, Snowflake CoCo et Snowflake CoWork. Les entreprises pourront les associer à leurs données gouvernées dans Snowflake sans créer une nouvelle copie destinée à une plateforme d’IA distincte. Les règles d’accès et les mécanismes de gouvernance continueront ainsi de s’appliquer quel que soit le modèle sélectionné.
Comparer les modèles sur les tâches d’entreprise
L’équipe de recherche en intelligence artificielle de Snowflake a évalué DeepSeek-V4-Flash sur des opérations d’ingénierie des données. Selon ces tests internes, le modèle a obtenu un score de 74,4 % et dépassé les modèles propriétaires retenus pour la comparaison. GLM-5.2, version évaluée lors de ces tests alors que GLM-5.3 est celle annoncée pour le catalogue, a atteint 62,8 % tout en utilisant moins de tokens que les autres modèles testés.
Ces résultats n’ont pas été établis par un organisme indépendant. Ils indiquent néanmoins que des modèles ouverts peuvent être envisagés pour certaines tâches d’entreprise sans réserver systématiquement chaque workload aux modèles les plus coûteux. Cortex AI Gateway doit organiser cette coexistence entre modèles open source et propriétaires. Son routage dynamique sélectionnera une option en fonction de la qualité, de la rapidité, des préférences du client et du coût. Si les performances ou les tarifs évoluent, Snowflake pourra adapter les décisions de routage sans demander aux clients de reconstruire leurs applications et leurs agents.
L’arrivée de DeepSeek et de GLM élargit donc moins un simple catalogue qu’elle ne multiplie les choix possibles pour chaque charge de travail. L’intérêt économique dépendra de la capacité des entreprises à comparer les modèles sur leurs propres données et à définir le niveau de performance réellement nécessaire à chaque usage.
