DeepSeek a définitivement retiré vendredi après-midi les anciens noms de modèles de son API. À 15:59 UTC, les appels à deepseek-chat et deepseek-reasoner ne résolvent plus.

Le basculement

L’heure du retrait est indiquée mot pour mot dans la documentation API de DeepSeek. Tout ce qui appelait encore les anciens noms a commencé à renvoyer des erreurs pendant la fenêtre, au lieu de se dégrader progressivement — une coupure nette chez l’un des fournisseurs d’inférence à bas coût les plus largement intégrés.

Pas une surprise, et pas une annonce

La dépréciation a été publiée le 24 avril, avec un préavis de trois mois. Plusieurs agrégateurs ont présenté vendredi comme la date de l’annonce ; il s’agit de la date d’exécution. Pendant la période de grâce, les alias redirigeaient de façon transparente vers deepseek-v4-flash en mode non-thinking et thinking, ce qui explique pourquoi de nombreuses intégrations ont continué à fonctionner sans que personne ne remarque qu’elles avaient déjà migré.

Ce qui les remplace

Deux modèles : deepseek-v4-pro avec 49 milliards de paramètres actifs, et deepseek-v4-flash avec 13 milliards de paramètres actifs. Les totaux de paramètres circulant dans des couvertures tierces n’apparaissent pas dans le changelog de DeepSeek et ne doivent pas être attribués à l’entreprise.

La migration

Les équipes restées sur deepseek-chat fonctionnaient depuis des semaines sur v4-flash sans changer une ligne de code, parce que l’alias redirigeait silencieusement. C’est pratique jusqu’à ce que l’alias disparaisse, moment où un changement que personne n’avait remarqué devient une panne. La correction tient en un remplacement d’identifiant sur une ligne ; le problème, c’est que personne ne savait contre quel modèle il évaluait.

Une habitude plus large

Les alias de modèles constituent une infrastructure essentielle que la plupart des équipes traitent comme de la configuration. DeepSeek a donné trois mois de préavis, documenté la minute exacte et publié les noms de remplacement — à peu près le maximum qu’un fournisseur puisse faire. Cela a malgré tout cassé des intégrations, parce que les avis de dépréciation sont lus par des personnes, et non par la configuration de production.