{"id":1486,"date":"2026-07-08T13:02:40","date_gmt":"2026-07-08T13:02:40","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1486"},"modified":"2026-07-08T13:02:40","modified_gmt":"2026-07-08T13:02:40","slug":"intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/fr\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/","title":{"rendered":"L\u2019Intel Arc Pro B70 d\u00e9passe le RTX 5090D de NVIDIA sur DeepSeek R1 pour un quart du co\u00fbt"},"content":{"rendered":"<p>L\u2019Arc Pro B70 d\u2019Intel aurait surpass\u00e9 le RTX 5090D de NVIDIA sur <strong>DeepSeek<\/strong> R1 inference workload while costing roughly a quarter as much, according to a benchmark write-up published by Wccftech. The result, which Wccftech says sees the Arc Pro B70 delivering over 2,000 tokens per second on DeepSeek&#8217;s reasoning model, lands at a delicate moment for the AI accelerator market: buyers are actively hunting for cheaper ways to serve open-weights models, and DeepSeek itself is reportedly working on custom silicon to reduce its dependence on both NVIDIA and Huawei.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Points cl\u00e9s<\/h3>\n<ul>\n<li>Selon Wccftech, l\u2019Arc Pro B70 d\u2019Intel a surpass\u00e9 le RTX 5090D de NVIDIA lors de l\u2019ex\u00e9cution du grand mod\u00e8le de langage (LLM) DeepSeek R1, atteignant plus de 2 000 jetons par seconde dans la configuration test\u00e9e.<\/li>\n<li>L\u2019Arc Pro B70 co\u00fbterait environ un quart du prix du RTX 5090D, modifiant radicalement l\u2019\u00e9quation \u00ab co\u00fbt par jeton \u00bb pour l\u2019inf\u00e9rence DeepSeek sur site.<\/li>\n<li>Ce r\u00e9sultat rev\u00eat une importance particuli\u00e8re pour les d\u00e9veloppeurs ex\u00e9cutant localement des mod\u00e8les de raisonnement open-weights, o\u00f9 l\u2019inf\u00e9rence limit\u00e9e par la m\u00e9moire a historiquement favoris\u00e9 les GPU grand public et professionnels haut de gamme de NVIDIA.<\/li>\n<li>Selon des rapports de Wccftech et de capacityglobal.com, DeepSeek d\u00e9velopperait s\u00e9par\u00e9ment sa propre puce d\u2019inf\u00e9rence, destin\u00e9e \u00e0 r\u00e9duire sa d\u00e9pendance \u00e0 l\u2019\u00e9gard de NVIDIA et de Huawei.<\/li>\n<li>Ni Intel ni NVIDIA n\u2019ont \u00e9mis de r\u00e9ponse officielle au benchmark au moment de la r\u00e9daction de cet article.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_84 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a526fda89eea\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Basculer<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a526fda89eea\"  aria-label=\"Basculer\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/#What_Wccftech_reports_about_the_DeepSeek_R1_benchmark\" >Ce que rapporte Wccftech sur le benchmark DeepSeek R1<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/#Why_DeepSeek_R1_is_the_workload_to_watch\" >Pourquoi DeepSeek R1 est une charge de travail \u00e0 suivre de pr\u00e8s<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/#How_the_two_cards_compare_on_the_reported_numbers\" >Comparaison des performances des deux cartes selon les chiffres rapport\u00e9s<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/#What_the_result_means_for_local_and_on-prem_DeepSeek_deployment\" >Ce que ce r\u00e9sultat signifie pour le d\u00e9ploiement local ou sur site de DeepSeek<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/#The_wider_DeepSeek_hardware_picture\" >Le paysage mat\u00e9riel global de DeepSeek<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/#Caveats_and_what_still_needs_verifying\" >Mises en garde et \u00e9l\u00e9ments n\u00e9cessitant encore une v\u00e9rification<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/#Frequently_asked_questions\" >Questions fr\u00e9quemment pos\u00e9es<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/#The_bottom_line\" >En r\u00e9sum\u00e9<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_Wccftech_reports_about_the_DeepSeek_R1_benchmark\"><\/span>Ce que rapporte Wccftech sur le benchmark DeepSeek R1<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Selon Wccftech, l\u2019Arc Pro B70 d\u2019Intel a surpass\u00e9 le RTX 5090D de NVIDIA sp\u00e9cifiquement sur le mod\u00e8le de raisonnement R1 de DeepSeek, atteignant plus de 2 000 jetons par seconde dans la configuration test\u00e9e. Wccftech pr\u00e9sente ce r\u00e9sultat comme remarquable non seulement parce qu\u2019une carte professionnelle d\u2019Intel a devanc\u00e9 le mod\u00e8le phare de NVIDIA destin\u00e9 au march\u00e9 chinois, mais aussi parce que le RTX 5090D co\u00fbterait environ quatre fois plus cher. Si ce rapport se confirme dans des tests ind\u00e9pendants, cela repr\u00e9senterait un changement significatif de l\u2019indicateur \u00ab co\u00fbt par jeton \u00bb, qui oriente de plus en plus le choix des GPU pour servir des mod\u00e8les open-weights tels que DeepSeek R1.<\/p>\n<p>Le titre de Wccftech met l\u2019accent sur une affirmation tr\u00e8s pr\u00e9cise : dans cette configuration particuli\u00e8re de DeepSeek R1, l\u2019Arc Pro B70 a non seulement surpass\u00e9 le RTX 5090D, mais l\u2019a fait \u00e0 un co\u00fbt nettement inf\u00e9rieur. Il ne pr\u00e9tend pas que l\u2019Arc Pro B70 est plus rapide que le RTX 5090D de fa\u00e7on g\u00e9n\u00e9rale, ni sur d\u2019autres mod\u00e8les, niveaux de pr\u00e9cision ou tailles de batch. Les lecteurs \u00e9valuant ce r\u00e9sultat pour leurs propres <a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/models\/\">Base de donn\u00e9es des mod\u00e8les IA<\/a> projets doivent le consid\u00e9rer comme un simple point de donn\u00e9es relatif \u00e0 une seule charge de travail, en attendant des benchmarks tiers plus larges.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_DeepSeek_R1_is_the_workload_to_watch\"><\/span>Pourquoi DeepSeek R1 est une charge de travail \u00e0 suivre de pr\u00e8s<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>DeepSeek R1 est devenu l\u2019un des mod\u00e8les de raisonnement open-weights les plus surveill\u00e9s du march\u00e9, et son profil d\u2019inf\u00e9rence est inhabituel : cha\u00eenes de raisonnement longues, utilisation intensive du cache cl\u00e9-valeur, et forte pr\u00e9f\u00e9rence pour les GPU dot\u00e9s d\u2019une bande passante m\u00e9moire \u00e9lev\u00e9e. Cette combinaison met pr\u00e9cis\u00e9ment en jeu l\u2019\u00e9quilibre entre puissance de calcul brute et conception du sous-syst\u00e8me m\u00e9moire, ce qui explique pourquoi une carte professionnelle milieu de gamme peut parfois surprendre un mod\u00e8le phare grand public th\u00e9oriquement plus puissant. L\u2019article de Wccftech place le r\u00e9sultat de l\u2019Arc Pro B70 dans ce contexte, arguant que le comportement fortement ax\u00e9 sur la m\u00e9moire de DeepSeek R1 r\u00e9compense les choix architecturaux d\u2019Intel.<\/p>\n<p>Pour les \u00e9quipes dimensionnant leur mat\u00e9riel destin\u00e9 \u00e0 des d\u00e9ploiements locaux de DeepSeek, la conclusion pratique est que les FLOPS annonc\u00e9s comptent moins que le d\u00e9bit r\u00e9el en jetons par seconde sur le mod\u00e8le effectif. Notre <a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/llm-vram-calculator\/\">calculateur gratuit de VRAM<\/a> a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u pr\u00e9cis\u00e9ment pour ce type de planification, permettant aux lecteurs de v\u00e9rifier si une carte donn\u00e9e peut m\u00eame contenir les poids et le cache de DeepSeek R1 \u00e0 la longueur de contexte cible avant m\u00eame de s\u2019inqui\u00e9ter du d\u00e9bit.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_the_two_cards_compare_on_the_reported_numbers\"><\/span>Comparaison des performances des deux cartes selon les chiffres rapport\u00e9s<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L\u2019article de Wccftech pr\u00e9sente principalement cette histoire comme une surprise prix-performance. Seul un sous-ensemble de sp\u00e9cifications est explicitement mentionn\u00e9 dans la source ; le tableau ci-dessous se limite donc strictement aux informations rapport\u00e9es par Wccftech et aux caract\u00e9ristiques publiquement connues des produits d\u00e9sign\u00e9s par leur nom ; tout \u00e9l\u00e9ment non mentionn\u00e9 dans la source est laiss\u00e9 vide plut\u00f4t que suppos\u00e9.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Carte<\/th>\n<th>D\u00e9bit rapport\u00e9 sur DeepSeek R1<\/th>\n<th>Co\u00fbt relatif (selon Wccftech)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Intel Arc Pro B70<\/td>\n<td>Plus de 2 000 jetons\/s<\/td>\n<td>Environ un quart du prix du RTX 5090D<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>NVIDIA RTX 5090D<\/td>\n<td>Surpass\u00e9 par l\u2019Arc Pro B70 dans le m\u00eame test<\/td>\n<td>R\u00e9f\u00e9rence (environ 4 fois le prix de l\u2019Arc Pro B70)<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Pour une mod\u00e9lisation plus fine des co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 des mod\u00e8les comme DeepSeek R1, notre <a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/ai-price-performance-index-2026\/\">Indice prix-performance IA<\/a> suit comment ces rapports \u00e9voluent d\u2019une g\u00e9n\u00e9ration \u00e0 l\u2019autre et selon les charges de travail, et notre synth\u00e8se <a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-gpus-for-ai-2026\/\">meilleurs GPU pour l\u2019IA<\/a> couvre l\u2019ensemble plus large des solutions concurrentes que les d\u00e9veloppeurs examinent cette ann\u00e9e.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_the_result_means_for_local_and_on-prem_DeepSeek_deployment\"><\/span>Ce que ce r\u00e9sultat signifie pour le d\u00e9ploiement local ou sur site de DeepSeek<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Le co\u00fbt par jeton est d\u00e9sormais le principal facteur d\u00e9terminant de nombreuses d\u00e9cisions mat\u00e9rielles dans l\u2019\u00e9cosyst\u00e8me open-weights, notamment pour les \u00e9quipes ayant choisi d\u2019auto-h\u00e9berger les mod\u00e8les DeepSeek plut\u00f4t que d\u2019utiliser une API. Si les chiffres de Wccftech sont confirm\u00e9s par des benchmarks ind\u00e9pendants, l\u2019Arc Pro B70 pourrait modifier les calculs des petits studios, des laboratoires de recherche et des projets pilotes en entreprise qui supposaient jusqu\u2019ici avoir besoin des puces haut de gamme de NVIDIA pour atteindre des objectifs interactifs de jetons par seconde avec DeepSeek R1.<\/p>\n<p>M\u00eame en tenant compte de la mise en garde selon laquelle il s\u2019agit d\u2019un seul benchmark sur un seul mod\u00e8le, l\u2019\u00e9cart de prix de quatre \u00e0 un rapport\u00e9 est suffisamment important pour que m\u00eame une avance de performance bien moindre en faveur d\u2019Intel se traduise encore par une inf\u00e9rence nettement moins co\u00fbteuse. Les \u00e9quipes \u00e9valuant si cela modifie leur d\u00e9cision \u00ab construire vs acheter \u00bb peuvent mod\u00e9liser les deux options \u00e0 l\u2019aide de notre <a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/self-hosting-vs-api-calculator\/\">calculateur auto-h\u00e9bergement vs API<\/a>, qui compare le co\u00fbt amorti des GPU sur site au tarif h\u00e9berg\u00e9 de DeepSeek.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_wider_DeepSeek_hardware_picture\"><\/span>Le paysage mat\u00e9riel global de DeepSeek<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L\u2019histoire de l\u2019Arc Pro B70 arrive en parall\u00e8le d\u2019un autre changement dans la strat\u00e9gie mat\u00e9rielle de DeepSeek. Wccftech rapporte que DeepSeek d\u00e9veloppe sa propre puce d\u2019inf\u00e9rence afin de se lib\u00e9rer \u00e0 la fois de NVIDIA et de Huawei, et capacityglobal.com signale \u00e9galement que ce laboratoire chinois d\u00e9veloppe une puce IA interne pour r\u00e9duire sa d\u00e9pendance \u00e0 l\u2019\u00e9gard de Nvidia et de Huawei. Aucun des deux m\u00e9dias ne pr\u00e9cise, dans les extraits fournis, de date de livraison ni de sp\u00e9cifications d\u00e9taill\u00e9es.<\/p>\n<p>Lus ensemble, ces deux tendances convergent vers une m\u00eame direction : l\u2019\u00e9cosyst\u00e8me DeepSeek diversifie ses options en mati\u00e8re de silicium aux deux extr\u00e9mit\u00e9s. Intel \u00e9merge comme une alternative cr\u00e9dible et moins co\u00fbteuse pour ex\u00e9cuter les mod\u00e8les DeepSeek en externe, tandis que DeepSeek d\u00e9velopperait apparemment sa propre puce pour les servir en interne. Pour les d\u00e9veloppeurs, ces deux tendances \u00e9largissent l\u2019ensemble des cibles d\u2019inf\u00e9rence viables au-del\u00e0 de la solution par d\u00e9faut exclusivement bas\u00e9e sur NVIDIA qui dominait le cycle pr\u00e9c\u00e9dent. Les lecteurs suivant l\u2019\u00e9volution des mod\u00e8les dans cet \u00e9cosyst\u00e8me peuvent consulter les mises \u00e0 jour sur notre page <a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/deepseek-v4\/\">DeepSeek V4<\/a> .<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Caveats_and_what_still_needs_verifying\"><\/span>Mises en garde et \u00e9l\u00e9ments n\u00e9cessitant encore une v\u00e9rification<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Un benchmark sur une seule charge de travail, aussi impressionnant soit-il, ne constitue pas un verdict g\u00e9n\u00e9ral. Le rapport de Wccftech porte sp\u00e9cifiquement sur DeepSeek R1 dans une configuration pr\u00e9cise ; il ne d\u00e9taille pas, dans l\u2019extrait fourni, le niveau de quantification, la longueur de contexte, la taille du batch ou la pile logicielle utilis\u00e9e sur chacune des cartes. Toutes ces variables peuvent influencer consid\u00e9rablement les r\u00e9sultats en jetons par seconde, et les pilotes d\u2019Intel et de NVIDIA continuent d\u2019\u00e9voluer. Jusqu\u2019\u00e0 ce que des testeurs ind\u00e9pendants reproduisent ce r\u00e9sultat sur le m\u00eame mod\u00e8le et divulguent leur configuration, la lecture la plus prudente est que l\u2019Arc Pro B70 est un candidat s\u00e9rieux pour l\u2019inf\u00e9rence DeepSeek R1 \u00e0 son niveau de prix, sans pour autant avoir globalement d\u00e9pass\u00e9 le RTX 5090D.<\/p>\n<p>Il convient \u00e9galement de noter que le RTX 5090D est une variante du mod\u00e8le phare de NVIDIA destin\u00e9e au march\u00e9 chinois, soumise \u00e0 des contraintes de conception li\u00e9es aux restrictions \u00e0 l\u2019exportation. Ce contexte est pertinent pour la comparaison des prix \u00e9tablie par Wccftech, puisque le prix et la disponibilit\u00e9 du 5090D sont influenc\u00e9s autant par la r\u00e9glementation que par les forces du march\u00e9.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Frequently_asked_questions\"><\/span>Questions fr\u00e9quemment pos\u00e9es<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>Que l\u2019Arc Pro B70 d\u2019Intel aurait-il accompli, selon les rapports, dans le test DeepSeek R1 ?<\/strong> Selon Wccftech, l'Arc Pro B70 a surpass\u00e9 la RTX 5090D d'NVIDIA lors de l'ex\u00e9cution de DeepSeek R1 et a d\u00e9livr\u00e9 plus de 2 000 jetons par seconde dans la configuration test\u00e9e.<\/p>\n<p><strong>De combien l'Arc Pro B70 est-elle moins ch\u00e8re que la RTX 5090D ?<\/strong> Wccftech indique que le prix de l'Arc Pro B70 est d'environ un quart de celui de la RTX 5090D, bien que les tarifs r\u00e9gionaux exacts ne soient pas pr\u00e9cis\u00e9s dans l'extrait.<\/p>\n<p><strong>Cela signifie-t-il que l'Arc Pro B70 est globalement plus rapide que la RTX 5090D ?<\/strong> Non. Ce r\u00e9sultat rapport\u00e9 concerne sp\u00e9cifiquement DeepSeek R1 dans une configuration donn\u00e9e. Wccftech ne revendique aucune sup\u00e9riorit\u00e9 g\u00e9n\u00e9rale sur d'autres mod\u00e8les, pr\u00e9cisions ou charges de travail.<\/p>\n<p><strong>DeepSeek d\u00e9veloppe-t-elle r\u00e9ellement sa propre puce ?<\/strong> \u00c0 la fois Wccftech et capacityglobal.com rapportent que DeepSeek d\u00e9veloppe une puce d\u2019inf\u00e9rence IA en interne afin de r\u00e9duire sa d\u00e9pendance \u00e0 l\u2019\u00e9gard d\u2019NVIDIA et d\u2019Huawei. Aucun des deux extraits ne mentionne de date de lancement.<\/p>\n<p><strong>Que doivent faire les d\u00e9veloppeurs avec cette information ?<\/strong> Consid\u00e9rer cela comme un signal fort indiquant que les solutions mat\u00e9rielles non-NVIDIA deviennent comp\u00e9titives pour l\u2019inf\u00e9rence DeepSeek, et recalculer les co\u00fbts par jeton pour les d\u00e9ploiements pr\u00e9vus d\u00e8s qu\u2019appara\u00eetront des benchmarks ind\u00e9pendants.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_bottom_line\"><\/span>En r\u00e9sum\u00e9<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Si les chiffres publi\u00e9s par Wccftech r\u00e9sistent \u00e0 l\u2019examen ind\u00e9pendant, l\u2019Arc Pro B70 aura d\u00e9montr\u00e9 qu\u2019une carte professionnelle Intel peut non seulement rivaliser avec, mais aussi surpasser la puce phare d\u2019NVIDIA destin\u00e9e au march\u00e9 chinois sur l\u2019un des mod\u00e8les de raisonnement open-weight les plus influents, et ce pour environ un quart du co\u00fbt. Coupl\u00e9 aux rapports distincts selon lesquels DeepSeek d\u00e9veloppe sa propre puce d\u2019inf\u00e9rence, ce constat dessine un paysage silicium en pleine maturation et de plus en plus concurrentiel autour des mod\u00e8les DeepSeek. Pour toute personne envisageant des d\u00e9ploiements sur site au cours des prochains trimestres, cette \u00e9volution m\u00e9rite d\u2019\u00eatre int\u00e9gr\u00e9e d\u00e8s aujourd\u2019hui dans les d\u00e9cisions d\u2019achat mat\u00e9riel, m\u00eame avant que la communaut\u00e9 plus large des benchmarks n\u2019ait rendu son verdict.<\/p>\n<p><em>Sources : news.google.com. Publi\u00e9 le 08 juillet 2026.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Intel&#8217;s Arc Pro B70 has reportedly outrun NVIDIA&#8217;s RTX 5090D on a DeepSeek R1 inference workload while costing roughly a quarter as much, according to Wccftech.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1487,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[248],"tags":[877,874,421,633,882,283,883],"class_list":["post-1486","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-gpus","tag-ai-gpus","tag-ai-hardware","tag-deepseek","tag-deepseek-r1","tag-intel-arc-pro-b70","tag-llm-inference","tag-nvidia-rtx-5090d"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1486","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1486"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1486\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1488,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1486\/revisions\/1488"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1487"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1486"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1486"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1486"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}