The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) enregistre 46 082 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de +6,6 % et un modèle tarifaire Free (educational content). Gemini 4 Carbon (Gemini Carbon 4) enregistre 4 339 429 visites mensuelles avec une croissance de +12,7 % et un modèle tarifaire Freemium.
Des cours et des bonnes pratiques pour créer des produits IA de bout en bout
Gemini 4 Carbon (Gemini Carbon 4) : le modèle frontière #1 de Google DeepMind en cybersécurité et ingénierie agentique, surpassant Gemini 4 Argon
| Dimension / Métrique | | |
|---|---|---|
| Domaine officiel | fullstackdeeplearning.com | deepmind.google |
| Modèle tarifaire | Free (educational content) | Freemium |
| Visites mensuelles | 46,08 k (46 082) | 4,34 M |
| Delta de trafic mensuel | +2,86 k (+6,6 %) | +489,77 k (+12,7 %) |
|---|
| Marché principal et part | 🇺🇸 États-Unis (31,7 %) | 🇺🇸 États-Unis (23 %) |
|---|
| Visites directes / mois | 26,06 k | 899,12 k |
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| Note des utilisateurs | 4,6 | 4,8 |
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| Plateformes prises en charge | Site web | Site web, API |
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Des cours et des bonnes pratiques pour créer des produits IA de bout en bout
Pages de cours et ressources sur l’ingénierie de prompts, les modèles de langage augmentés, les LLMOps et l’UX des interfaces en langage naturel.
Contenus sur plusieurs années : infrastructure, gestion des données, déploiement, supervision et organisation des équipes ML.
Contenu récent sur la construction et la collaboration avec des systèmes d’agents, avec une perspective d’IA multijoueur.
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Gemini 4 Carbon (Gemini Carbon 4) : le modèle frontière #1 de Google DeepMind en cybersécurité et ingénierie agentique, surpassant Gemini 4 Argon
Obtient un score record de 59 sur l'Artificial Analysis Intelligence Index v5.0, devant Claude Opus 5.5 (58), GPT-6 Astra (57) et Gemini 4 Argon.
Atteint 88,2 % sur SEC-bench Pro, 54,8 % sur ExploitGym et 71,0 % sur CWE-bench, avec 2x plus de code sûr que Gemini 4 Argon et des patchs 10x meilleurs validés par Chrome.
Conçu pour piloter des projets logiciels autonomes complexes avec 1768 Elo (#4, +89 Elo) sur WebDev Arena et 80,0 % sur RiemannBench.
Analyse texte, code, images, audio et vidéo de bout en bout avec une précision de 96,2 % F1 sur GraphWalks de 256k à 1M de tokens.
Gratuit / Open sourceModèles de raisonnement ultra-efficaces avec des prix d'API exceptionnellement bas, mais propose moins d'outils d'agents multimodaux spécialisés.
Des modèles frontières propriétaires aux normes de l'industrie avec de puissantes API pour développeurs, mais il manque la gigantesque fenêtre de contexte native de Google.
#2
Gratuit / Open sourceModèles multimodaux open-weight puissants avec un fort support multilingue, mais nécessite un auto-hébergement ou une inférence tierce.
Une passerelle API unifiée offrant l'accès à des centaines de modèles, mais sans modèle de pointe natif.
SpécialiséZhipu AI's robust GLM language and multimodal APIs, but with less global developer ecosystem support.
Gratuit / Open sourceLightweight open-weights models from Google for local deployment, but less capable than frontier closed models.
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Inférence sans serveur pour les modèles open source avec des clusters GPU haute performance, mais nécessite de gérer ses propres poids de modèle.
SpécialiséComprehensive multimodal foundation model family from Tencent, but primarily targeted at Asian enterprise markets.
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SpécialiséSecure enterprise inference platform routing multiple frontier models, but specialized primarily around code workspaces.
Gratuit / Open sourceModèles de raisonnement ultra-efficaces avec des prix d'API exceptionnellement bas, mais propose moins d'outils d'agents multimodaux spécialisés.
Des modèles frontières propriétaires aux normes de l'industrie avec de puissantes API pour développeurs, mais il manque la gigantesque fenêtre de contexte native de Google.
Gratuit / Open sourceModèles multimodaux open-weight puissants avec un fort support multilingue, mais nécessite un auto-hébergement ou une inférence tierce.
Une passerelle API unifiée offrant l'accès à des centaines de modèles, mais sans modèle de pointe natif.
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Gratuit / Open sourceLightweight open-weights models from Google for local deployment, but less capable than frontier closed models.
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