Octoverse 2026 : GitHub voit tripler les pull requests en un an

Octoverse : les compteurs changent d'échelle

À GitHub Universe, l'EVP Jay Parikh a présenté le rapport Octoverse 2026, et les courbes n'ont plus grand-chose à voir avec celles des années précédentes. Les pull requests fusionnées ont triplé en moins d'un an, pour atteindre 220 millions par mois. Les commits ont fait mieux qu'un triplement, à 7,38 milliards mensuels — avec l'essentiel de la hausse concentrée sur la seconde moitié de l'année.

Les nouveaux dépôts suivent le même mouvement : 30,3 millions par mois, soit le double d'avant. Le rapport ne s'arrête pas au volume global : il ajoute des chiffres par secteur et isole les dépôts liés à l'interopérabilité ou à la rétro-ingénierie, deux catégories qui en disent long sur la façon dont le code circule aujourd'hui.

Reste que ces chiffres mesurent une activité, pas une cause. Un triplement des pull requests en moins d'un an peut venir d'équipes plus nombreuses, de cycles plus courts, d'outils qui produisent du code plus vite — ou des trois à la fois. Les éléments relayés ici ne permettent pas de départager ces explications.

GPT-6.1 Terra, le milieu de gamme assumé

OpenAI présente GPT-6.1 Terra, un modèle rapide et économe qui mise sur le raisonnement visuel et l'usage précis de l'ordinateur, avec une écriture plus naturelle. Sur les tâches de bureau — propositions, plans techniques, formulaires, montage vidéo — il monte d'un cran face à GPT-5.6 Terra.

La position est claire : comme Sonnet chez Anthropic, Terra occupe le milieu de gamme, ni le moins cher ni le plus cher. Simon Willison souligne ce que cela implique concrètement : le choix de quand l'utiliser devient plus compliqué qu'avec un modèle unique. Il faut arbitrer entre un petit modèle pour la mécanique et celui-ci pour les tâches qui demandent de lire un écran et d'agir dessus.

Le local ne se contente plus de la démo

Du côté de r/LocalLLaMA, deux projets illustrent le même glissement : faire tourner les choses sur la machine, pas dans un datacenter.

MiniCPM-OCR d'OpenBMB tourne en local sur iPhone et iPad, sans passer par le cloud : notes manuscrites, formules denses, tableaux désordonnés, scans dégradés. Le modèle 1B obtient 93,68 sur Real-5 OmniDocBench et 54,7 sur OCRBench v2. Surtout, un second modèle, MiniCPM-OCR-Jev (2B), compare le texte, les formules et les tableaux extraits à l'image d'origine et leur attribue un score de 0 à 1 — de quoi repérer les erreurs au lieu de les avaler.

Plus étrange, Qwenputer : un développeur a construit un processeur RISC-V 32 bits directement à l'intérieur des poids d'un modèle Qwen, capable d'exécuter des instructions en interne. Le projet repose sur une variante Qwen3.5-4B et dispose d'une démo en ligne ainsi que d'un dépôt Hugging Face. Son auteur évoque des implications pour le tool calling et le computer use — la frontière entre « modèle » et « machine » devient poreuse.

Clover-35B-A3B, la diffusion passe à l'open source

DiffuSpace publie Clover-35B-A3B-Preview, son premier modèle. Il s'agit d'un modèle de diffusion open source qui combine un socle mixture-of-experts de 35 milliards de paramètres, environ 3 milliards de paramètres actifs par token, une génération par diffusion par blocs et un contexte de 128K.

L'éditeur annonce les meilleures performances parmi les modèles de diffusion open source sur les benchmarks présentés au lancement — une revendication à prendre pour ce qu'elle est, un chiffre d'éditeur sur son propre terrain. L'intérêt tient ailleurs : la diffusion, longtemps cantonnée à l'image, s'installe dans le texte avec des poids ouverts et une architecture économe en calcul actif.

Et maintenant ?

Deux mouvements se dessinent, sans qu'on puisse les relier mécaniquement. D'un côté, les plateformes voient passer des volumes de code qu'elles n'avaient jamais mesurés : 220 millions de pull requests par mois, 7,38 milliards de commits. De l'autre, la compétence se déplace vers la machine elle-même — un modèle qui lit un écran, un OCR qui vérifie sa propre extraction, un CPU logé dans des poids. Entre les deux, la question du coût par tâche reste ouverte, et c'est elle qui décidera de ce qu'on délègue vraiment.