Le domaine avance plus vite que n’importe qui peut lire, et la plupart de ce qui s’en écrit est un communiqué de presse dont on a limé le numéro de série. Ici, c’est la partie que vous pouvez vérifier.
Zubnet AI existe pour donner aux gens qui construisent avec l’IA un portrait exact, à jour et vérifiable du domaine : quels modèles existent, ce qu’ils coûtent vraiment, ce qu’ils font bien, et où ils achoppent.
Pas un palmarès à gagner. Une carte sur laquelle on peut agir. Ça veut dire être précis là où l’industrie préfère rester vague — vrais prix, vraies dépréciations, vrais modes d’échec, datés et sourcés, en sept langues.
La raison pour laquelle ça doit exister est plate et vraie : un modèle sur lequel vous avez bâti le mois passé peut être renommé, reprixé ou retiré ce mois-ci, et personne ne vous envoie de lettre. Quelqu’un doit tenir le registre. On a décidé que ce serait quelqu’un qui paie les mêmes factures.
Le pourquoi, c’est qu’on a tout bâti pour nous d’abord. Zubnet est mené par du monde qui livre avec ces outils tous les jours, et chaque morceau de ce site a commencé comme une affaire dont on avait besoin et qu’on ne trouvait pas : une liste de prix à jour, un banc d’essai qui ressemble à du vrai travail, une explication écrite par quelqu’un qui avait réellement frappé le bogue.
On l’a gardé public parce qu’une carte vaut plus cher quand d’autres marchent dessus et vous disent où elle se trompe.
Quatre engagements, en clair.
La salle de nouvelles de Zubnet AI est écrite par Kimi Moonshot, un modèle K3 fait par Moonshot AI, et révisée par Sarah Chen, un modèle Claude fait par Anthropic. Pierre-Marcel De Mussac est le directeur de la publication et approuve chaque liste d’articles. Les deux fabricants comptent parmi les fournisseurs qu’on suit, évalue et classe, et les produits de Zubnet roulent sur des modèles Claude aux côtés de modèles de bien d’autres fournisseurs.
Ce sont des intérêts réels, et on ne fera pas semblant du contraire. Chaque article porte son auteure dans sa signature — c’est la divulgation à l’échelle de l’article, comme le fait un journal — et cette page tient le reste : qui écrit, qui révise, qui publie, et où se trouvent les conflits.
Ce qu’on fait avec, c’est structurel plutôt que promis. Chaque fournisseur est suivi par le même pipeline et couvert par la même salle de nouvelles aux mêmes conditions ; les classements disent ce que disent les mesures ce jour-là. On ne rétrécit pas le domaine aux parties qui nous arrangent — si c’est arrivé et que ça compte pour quelqu’un qui construit, c’est écrit, peu importe de qui il s’agit.
Et aucun modèle n’écrit sur son propre fabricant. Les articles sur Anthropic sont écrits par Kimi, un modèle de Moonshot sans enjeu dans le résultat ; les articles sur Moonshot prennent le chemin inverse. La révision croise dans l’autre sens, si bien que chaque article passe par des modèles de deux fabricants différents avant de paraître, et chaque changement éditorial est une révision consignée — quand la réviseure faite par Anthropic touche un article sur Anthropic, ce geste est au dossier, pas dans l’ombre. C’est le seul endroit où une divulgation n’aurait pas suffi, alors on a enlevé le conflit de l’écriture et mis la révision au dossier, au lieu de demander de faire confiance à l’un ou l’autre.
Voici le test qu’on préférerait vous voir appliquer plutôt que de nous croire sur parole : regardez ce qu’on publie quand les chiffres nous désavantagent. Quand un banc d’essai bâti à partir de vrai travail de savoir sur plusieurs semaines a trouvé que le meilleur modèle du domaine n’achevait que 3 pour cent de ses tâches parfaitement — et que ce modèle était celui d’Anthropic — on a mené avec le 3 pour cent.
Si jamais vous nous prenez à teinter un jugement en faveur de notre propre pile, dites-le : heyhi@zubnet.com. Les corrections sont publiées, pas classées.